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Jensen不等式在数学问题求解中的应用探索

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河北理科教学研究 2024年第3期 21-24页

作者：许昌林宁夏回族自治区银川市北方民族大学数学与信息科学学院 750021

本文针对Jensen不等式及其在具体问题求解中的应用进行了分析.文章首先利用数形结合的方式对Jensen不等式的证明过程进行了整理分析.然后利用Jensen不等式在概率论中的表达形式,通过合理构建随机变量的分布,给出了Jensen不等式在证明不... 详细信息

本文针对Jensen不等式及其在具体问题求解中的应用进行了分析.文章首先利用数形结合的方式对Jensen不等式的证明过程进行了整理分析.然后利用Jensen不等式在概率论中的表达形式,通过合理构建随机变量的分布,给出了Jensen不等式在证明不等式、方程组求解以及求最值问题中的应用.充分体现了Jensen不等式在求解相关问题中的优势,达到激发学生学习兴趣和创新应用的目的,同时也进一步丰富了Jensen不等式在数学问题求解中的应用领域.

关键词： Jensen不等式凸(凹)函数不等式方程组最值问题随机变量

MFA-SGWNN:基于多特征聚合谱图小波神经网络的僵尸网络检测

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北京大学学报（自然科学版） 2024年第3期60卷 403-412页

作者：吴悔陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750000 北方民族大学电气信息工程学院银川750000

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wa... 详细信息

在僵尸网络攻击中,由于伪装后的僵尸网络流量数据特征与正常流量数据特征过于相似,使得传统的检测方法难以准确地进行区分。为解决这一问题,提出一种基于多特征聚合谱图小波神经网络的方法(Multi-feature Aggregation Spectral Graph Wavelet Neural Network,MFA-SGWNN),将流量的属性特征与空间特征相结合,能有效地捕获隐藏的感染主机流量特征,增强僵尸网络节点的特征表示,同时规避了数据样本不平衡和恶意加密流量对检测的影响。在ISCX2014僵尸网络数据集和CIC-IDS 2017(僵尸网络)数据集上的实验结果表明,MFA-SGWNN检测效果优于现有方法,具有更强的鲁棒性和泛化能力。

关键词：僵尸网络图小波神经网络网络安全

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透水丁坝对不同曲率弯道内三维水流结构影响数值模拟研究

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中国农村水利水电 2024年第5期 31-40页

作者：谢鹏李春光吕岁菊景何仿张凤逐宁夏大学土木与水利工程学院宁夏银川750021 北方民族大学数学与信息科学学院宁夏银川750021 北方民族大学土木工程学院宁夏银川750021

透水丁坝相较于传统丁坝,具有更加卓越的稳定性,安全性,可靠性,因此在绿色航道推广中得到重视,研究的目的在于对比不同曲率河道内三维水流结构变化,进而为不同曲率河道治理提供依据。研究采用数值模拟与实测相结合的方式,对3种湍流模型... 详细信息

透水丁坝相较于传统丁坝,具有更加卓越的稳定性,安全性,可靠性,因此在绿色航道推广中得到重视,研究的目的在于对比不同曲率河道内三维水流结构变化,进而为不同曲率河道治理提供依据。研究采用数值模拟与实测相结合的方式,对3种湍流模型进行比选和验证,Standard k-ε,RNG k-ε,Realizable k-ε三种湍流模型内岸模拟流速和实测流速相关性系数均低于外岸,RNG k-ε湍流模型实测流速和模拟流速相关性系数最高,最终采用RNG k-ε模型对90°和180°弯道模拟,并对三维流线,流速,床面剪切,水面线分析。结果显示丁坝下游回流区涡轴线受垂向和径向速度梯度影响出现不同程度倾斜,水流撞击2号丁坝在丁坝之间产生两个相反方向的涡,这将对透水丁坝群结构稳定形成威胁但同时也会防止大量泥沙在透水丁坝之间淤积,保证透水丁坝在使用过程中不至于丧失透水性。河道曲率增大导致强剪切层向内岸迁移,180°弯道内出现两个强剪切层,这将导致河床向阶梯型演化,对于曲率大而且狭窄的山区河道在布置透水丁坝后要对内岸侵蚀效果评估,防止强剪切层迁移对内岸构成威胁。水面线呈现内低外高的现象,且在x/L=0.48~0.5的范围里内外岸水面线差值最小,水面出现凹陷。

关键词：数值模拟河道曲率透水丁坝三维流线床面剪切水面线

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基于高分二号和面向对象方法的多分类器露天矿产越界开采面识别研究

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中国矿业 2024年第9期33卷 94-100页

作者：刘少宇刘丽宋永飞黄川宁夏回族自治区国土资源调查监测院宁夏银川750002 北方民族大学宁夏银川750030

矿产资源开发与利用对内陆经济欠发达省份具有十分重要的经济支撑作用,合理开发利用矿产资源是坚持可持续发展的关键之道。宁夏回族自治区矿产资源分布广泛,但以越界开采为代表的违法开采行为制约着当地经济的发展。传统的巡查上报和群... 详细信息

矿产资源开发与利用对内陆经济欠发达省份具有十分重要的经济支撑作用,合理开发利用矿产资源是坚持可持续发展的关键之道。宁夏回族自治区矿产资源分布广泛,但以越界开采为代表的违法开采行为制约着当地经济的发展。传统的巡查上报和群众举报方式使得大范围越界开采信息获取困难,而遥感数据因其广泛性和实时性被认为是监测越界开采行为的有效监管方式。本文以相关数据和高分二号影像为基础,采用面向对象方法对影像进行分割,提取地块的成像光谱和空间纹理统计特征,利用分类与回归树、随机森林和支持向量机等机器学习的分类算法,对露天矿产的越界开采面进行识别。统计结果显示,三类分类器的识别总精度均在60%以上,其中,随机森林分类器的识别效果最优,可达75%;验证结果显示,越界开采识别均存在超量分类的情况,在实际应用中应结合矿业权数据对目标区域进行进一步筛选。本文利用遥感卫星影像对越界开采面进行识别研究,极大提高了矿山执法的工作效率,推动矿产资源可持续开发利用和矿山环境保护工作的开展。

关键词：越界开采遥感识别机器学习分类算法矿产研究

基于VIENNA永磁风电系统的自适应反推控制研究

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太阳能学报 2024年第1期45卷 171-178页

作者：王君瑞王丽宝乔煊景吴新举北方民族大学电气信息工程学院银川750021

针对永磁同步电机存在非线性项的不确定性以及系统参数摄动产生的不利影响,提出一种基于VIENNA永磁风电系统的自适应反推控制策略。采用VIENNA整流拓扑实现整机功率密度的最大化,降低谐波干扰,提升系统的可靠性。通过自适应反推控制得... 详细信息

针对永磁同步电机存在非线性项的不确定性以及系统参数摄动产生的不利影响,提出一种基于VIENNA永磁风电系统的自适应反推控制策略。采用VIENNA整流拓扑实现整机功率密度的最大化,降低谐波干扰,提升系统的可靠性。通过自适应反推控制得到系统控制律和参数自适应律,解决了系统的非线性,实现了对定子电阻和负载转矩的参数自适应,从而提高了系统的抗干扰能力。仿真结果表明,该控制系统具有较强的鲁棒性。

关键词：永磁风电系统 VIENNA整流器自适应反推控制鲁棒性

基于MATLAB对一维奇异摄动方程高精度格式的研究

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现代信息科技 2024年第2期8卷 102-107,113页

作者：潘轶航北方民族大学数学与信息科学学院宁夏银川750021

为研究更加精确的求解奇异摄动方程数值解的解法,文章研究传统中心差分格式,迎风格式以及高阶精度格式这三种数值求解格式,使用MATLAB软件进行求解一维奇异摄动对流扩散方程的算例并可视化,对不同方法下求解方程的结果进行了对比和研究... 详细信息

为研究更加精确的求解奇异摄动方程数值解的解法,文章研究传统中心差分格式,迎风格式以及高阶精度格式这三种数值求解格式,使用MATLAB软件进行求解一维奇异摄动对流扩散方程的算例并可视化,对不同方法下求解方程的结果进行了对比和研究,通过对数值算例求解结果的分析,发现在任意网格下,当摄动参数趋于0时,高阶精度格式下解的精度和稳定性较传统的求解格式有显著提升,使在求解奇异摄动方程的方法选择上更具有针对性。

关键词：奇异摄动方程对流扩散方程 MATLAB 高精度格式

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图文数据的多级关系分析与挖掘方法

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 684-694页

作者：郭瑞萍王海荣王栋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提... 详细信息

如何高效挖掘多模态数据间隐藏的语义关联是当前多模态知识抽取的重点任务之一,为更细粒度地挖掘图像与文本数据间关系,提出了一种多级关系分析与挖掘(MRAM)方法,引入BERT-Large模型,提取文本特征构建文本连接图,利用Faster-RCNN网络提取图像特征来学习空间位置关系和语义关系并构建图像连接图,进而完成单模态内部语义关系计算,在此基础上,使用节点切分方法和带多头注意力机制的图卷积网络(GCN-MA)进行局部和全局的图文关系融合。此外,为提升关系挖掘效率,采用了基于注意力机制的连边权重剪枝策略,用以增强重要分支表示,减少冗余信息干扰。在公开的Flickr30K、MSCOCO-1K、MSCOCO-5K数据集上进行方法实验,并与11种方法进行实验结果的对比分析,所提方法在Flickr30K上的平均召回率提高了0.97%和0.57%,在MSCOCO-1K上的平均召回率提高了0.93%和0.63%,在MSCOCO-5K上的平均召回率提高了0.37%和0.93%,实验结果验证了所提方法的有效性。

关键词：关系挖掘多级关系注意力机制图卷积网络图文数据

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自注意力相似度迁移跨模态哈希网络

北京航空航天大学学报 2024年第2期50卷 615-622页

作者：梁焕王海荣王栋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学... 详细信息

为进一步提升跨模态检索性能,提出自注意力相似度迁移跨模态哈希网络模型。设计了一种通道空间混合自注意力机制强化关注图像的关键信息,并使用共同注意力方法加强模态信息交互,提高特征学习质量;为在哈希空间重构相似关系,采用迁移学习的方法利用实值空间相似度引导哈希码的生成。在3个常用的数据集MIRFLICKR-25K、IAPR TC-12和MSCOCO上与深度跨模态哈希(DCMH)、成对关系引导的深度哈希(PRDH)、跨模态汉明哈希(CMHH)等优秀方法进行对比实验,结果显示哈希码长度为64 bit的条件下,所提模型在3个数据集图像检索文本任务的平均精确度均值(MAP)达到72.3%,文本检索图像任务的MAP达到70%,高于对比方法。

关键词：跨模态检索哈希学习注意力机制迁移学习无监督学习

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图神经网络在异常检测中的应用综述

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 51-65页

作者：陈佳乐陈旭景永俊王叔洋北方民族大学计算机科学与工程学院银川750030 北方民族大学电气信息工程学院银川750030

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据... 详细信息

图数据常用于表示不同个体之间复杂的关系,例如社交网络、金融网络和微服务网络等。图神经网络(GNN)是一种用于处理图数据的深度学习模型,它可以有效捕获图数据中的结构信息和特征信息。异常检测是指从海量数据中找出不符合预期的数据。传统异常检测方法在检测图数据时通常不考虑数据之间的关系,而使用GNN进行异常检测的模型可以利用图结构和图特征进行学习,从而提高异常检测的准确性和鲁棒性。从三个方面对GNN在异常检测中的应用进行综述。介绍了GNN的基本框架,分别探讨了GNN在静态图异常检测、动态图异常检测和时序数据异常检测的最新研究进展,深入分析了该领域未来的研究方向。

关键词：图神经网络异常检测静态图动态图时序数据