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基于PCA-RF的抚河下游生态最相关水文指标优选及演变分析

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长江流域资源与环境 2024年第7期33卷 1563-1575页

作者：肖睿黄伟李琴张远发谢亨旺邓海龙贾卓南昌大学工程建设学院江西南昌330031 南昌大学鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室江西南昌330031 江西省科学院能源研究所江西南昌330095 江西省灌溉试验中心站江西南昌330201

水文改变指标(IHA)能够较为全面的描述河流水文情势,但数量众多的指标之间存在一定的信息重叠问题,限制了其在水文与水生态领域的广泛应用。基于抚河下游李家渡水文站1953~2018年逐日径流数据,采用主成分分析法(PCA)初选出生态最相关指... 详细信息

水文改变指标(IHA)能够较为全面的描述河流水文情势,但数量众多的指标之间存在一定的信息重叠问题,限制了其在水文与水生态领域的广泛应用。基于抚河下游李家渡水文站1953~2018年逐日径流数据,采用主成分分析法(PCA)初选出生态最相关指标(ERHIs),结合不同标签下指标的随机森林(RF)重要性评分,进一步优选出最为关键的ERHIs,并对其演变情况及影响因素进行了重点分析。抚河下游水文气象变异点为1962、1984和2002年,据此将研究期划分为基准期和影响期Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ;基于PCA法初选出了8个ERHIs,并利用RF重要性评分对其进一步优选出最小30日平均流量、1月平均流量、4月平均流量3个关键ERHIs;在3个影响期内,抚河下游关键ERHIs的整体水文改变度分别为31%、24%和50%;其中,最小30日平均流量在各影响期均呈现中高度改变,并在影响期Ⅰ和影响期Ⅲ内分别经历两次下降,这可能与流域内水利工程项目的数量和规模不断扩大有关;在80年代洪门水库建设运行后,汛期内的4月平均流量得到有效削减,而枯水期内的1月平均流量则有小幅提升;21世纪后,受气候变化以及城镇化进程影响,抚河下游关键ERHIs呈下降趋势。经过PCA-RF筛选后,抚河下游IHA体系得到了极大地简化,有助于把握其中的关键指标,对流域生态修复及水资源优化配置工作具有重要参考价值和借鉴意义。

关键词：二次优选主成分分析(PCA) 随机森林(RF) 生态最相关水文指标(ERHIs) 抚河下游

基于PI3K/Akt信号通路探讨槲皮素对肝癌细胞增殖、凋亡的影响

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中国老年学杂志 2024年第8期44卷 1960-1964页

作者：聂新华丁浩谭丽南昌大学第二附属医院江西南昌330006

目的研究槲皮素的抗肝癌作用,并进一步探究其与磷酸肌醇3-激酶/苏氨酸蛋白激酶(PI3K/Akt)信号通路的关系。方法肝癌细胞BEL-7402分为对照组、槲皮素低、中、高剂量组,分别用不同浓度的槲皮素处理(0、80、160、320μmol/L)。采用噻唑蓝(M... 详细信息

目的研究槲皮素的抗肝癌作用,并进一步探究其与磷酸肌醇3-激酶/苏氨酸蛋白激酶(PI3K/Akt)信号通路的关系。方法肝癌细胞BEL-7402分为对照组、槲皮素低、中、高剂量组,分别用不同浓度的槲皮素处理(0、80、160、320μmol/L)。采用噻唑蓝(MTT)实验比较细胞24、48、72 h的增殖抑制率,采用平板克隆实验比较各组细胞克隆形成率,流式细胞术实验比较各组细胞的凋亡率及细胞周期分布情况,Western印迹实验比较细胞周期蛋白(Cyclin)D1、裂解的半胱氨酸蛋白酶(Cleaved Caspase)-3、B细胞淋巴瘤(Bcl)-2、Bcl-2相关X蛋白(Bax)、磷酸酶及张力蛋白同系物(PTEN)、磷酸化(p)-PI3K、p-Akt蛋白含量情况;采用分子对接学分析槲皮素与Akt、PI3K的结合。结果与对照组比较,经不同剂量槲皮素处理组肝癌细胞增殖抑制率、细胞凋亡率明显增加,细胞克隆形成率明显降低,S期细胞数明显减少,G0/G1期细胞数明显增加,细胞内Cleaved Caspase-3、Bax、PTEN蛋白含量明显增加,CyclinD1、Bcl-2、p-PI3K及p-Akt蛋白含量明显减少(P<0.05),槲皮素与Akt、PI3K分子结合能分别为-5.47、-6.74。结论槲皮素具有明显的抗肝癌作用,主要通过诱导细胞凋亡、阻断细胞周期进而抑制细胞增殖实现的,可能与调控PI3K/Akt通路的表达有关。

关键词：肝癌槲皮素磷酸肌醇3-激酶苏氨酸蛋白激酶

基于ISSA-SVC的配电网高损台区窃电检测方法研究

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电力系统保护与控制 2024年第12期52卷 104-112页

作者：赖健许志浩康兵王宗耀丁贵立袁小翠南昌工程学院电气工程学院江西南昌330099 江西省高压大功率电力电子与电网智能量测工程研究中心江西南昌330099 江西博微新技术有限公司江西南昌330096

针对现有的基于机器学习的用户窃电行为检测方法检测效率和准确率不高等问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量分类机(support vector classification,SVC)参数的ISSA-SVC窃电检测模... 详细信息

针对现有的基于机器学习的用户窃电行为检测方法检测效率和准确率不高等问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化支持向量分类机(support vector classification,SVC)参数的ISSA-SVC窃电检测模型。首先,该模型通过分析台区每一天的线损率与窃电电量、窃电用户计量电量与窃电电量、窃电用户计量电量与线损电量、台区供电量与窃电电量、用户最近一天用电量和相邻几天用电量、具有相似特征用户用电量曲线的相关性提取用户窃电特征参量。其次,利用动态时间规整(dynamic time warping,DTW)方法计算得到它们的相关系数。最后,采用ISSA优化SVC惩罚参数C和核参数g,并对台区内窃电用户进行检测。仿真算例与实际电网数据分析表明,所提方法与传统的窃电检测方法相比,具有更高的效率和准确率。

关键词：机器学习窃电检测用户窃电特征参量相关系数 ISSA-SVC

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主题方面共享的领域主题层次模型

软件学报 2024年第4期35卷 1790-1818页

作者：万常选张奕韬刘德喜刘喜平廖国琼万齐智江西财经大学信息管理学院江西南昌330013 华东交通大学软件学院江西南昌330013 江西省高校数据与知识工程重点实验室(江西财经大学) 江西南昌330013

层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且... 详细信息

层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且不同父主题下的子主题之间还存在子领域方面共享的关联关系,在现有主题关系研究中没有合适的模型来生成这种领域主题层次.为了从领域文本中自动、有效地挖掘出领域主题的层次关系和关联关系,在4个方面进行创新研究.首先,通过主题共享机制改进nCRP构造方法,提出nCRP+层次构造方法,为主题模型中的主题提供具有分层主题方面共享的树形先验分布;其次,结合nCRP+和HDP模型构建重分层的Dirichlet过程,提出rHDP(reallocated hierarchical Dirichlet processes)层次主题模型;第三,结合领域分类信息、词语语义和主题词的领域代表性,定义领域知识,包括基于投票机制的领域隶属度、词语与领域主题的语义相关度和层次化的主题-词语贡献度;最后,通过领域知识改进rHDP主题模型中领域主题和主题词的分配过程,提出结合领域知识的层次主题模型rHDP_DK(rHDP with domain knowledge),并改进采样过程.实验结果表明,基于nCRP+的层次主题模型在评价指标方面均优于基于nCRP的层次主题模型(hLDA,nHDP)和神经主题模型(TSNTM);通过rHDP_DK模型生成的主题层次结构具有领域主题层次清晰、关联子主题的主题词领域差异明确的特点.此外,该模型将为领域主题层次提供一个通用的自动挖掘框架.

关键词：层次主题模型领域分类信息词语语义主题关联关系层次化的采样过程领域主题层次

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基于事件逻辑的PUFs认证协议形式化分析

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 69-76页

作者：钟小妹肖美华杨科罗运先华东交通大学软件学院江西南昌330013

提出两个事件时序概念与相关规则,用于分析事件关联消息类型为挑战数的时态性质,形式化抽象物理不可克隆函数(PUFs)随机会话秘钥生成功能,扩展事件逻辑(LoET)用于形式化分析PUFs安全协议的理论.以一个基于SRAM PUFs(基于静态随机存取存... 详细信息

提出两个事件时序概念与相关规则,用于分析事件关联消息类型为挑战数的时态性质,形式化抽象物理不可克隆函数(PUFs)随机会话秘钥生成功能,扩展事件逻辑(LoET)用于形式化分析PUFs安全协议的理论.以一个基于SRAM PUFs(基于静态随机存取存储器的PUF类型)的安全双向认证协议分析为例,形式化规约了协议基于PUFs随机秘钥生成和双向认证过程,基于扩展的事件逻辑,采用定理证明方法推理证明了该协议在合理假设下满足双向强认证性质.研究表明扩展的事件逻辑理论可用于设计和分析基于PUFs安全协议.

关键词：形式化方法事件逻辑(LoET) 物理不可克隆函数(PUFs) 双向认证协议定理证明

初中物理实验教学中创新思维能力培养策略分析

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中文科技期刊数据库（引文版）教育科学 2024年第2期 0152-0155页

作者：罗涛江西省南昌市南昌县向塘第二中学江西南昌330201

在新时代的教育背景下,培养学生的创新思维能力已经成为了教学的重要目标。初中物理实验教学是培养学生科学思维、实验技能和创新能力的重要环节。传统的教学模式往往只注重实验操作的规范和实验结果的准确性,而忽略了学生在实验过程中... 详细信息

在新时代的教育背景下,培养学生的创新思维能力已经成为了教学的重要目标。初中物理实验教学是培养学生科学思维、实验技能和创新能力的重要环节。传统的教学模式往往只注重实验操作的规范和实验结果的准确性,而忽略了学生在实验过程中创新思维的培养和发展。因此,本研究旨在探讨在初中物理实验教学中如何培养学生的创新思维能力,提高学生的科学素养和独立思考能力。

关键词：初中物理实验创新思维能力

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高中音乐教学中融入传统文化的策略研究

中国科技经济新闻数据库教育 2024年第7期 0128-0131页

作者：刘和瑜江西省南昌市新建区第三中学江西南昌330100

音乐作为一门非常重要的艺术学习科目,在传统的课堂教学模式中并未得到教师的重视,但在素质教育的背景下,音乐学科在整个教学体系当中发挥出不可替代的重要价值,不仅是培养学生审美能力的重要载体,也能够丰富学生的课余生活。音乐艺术... 详细信息

音乐作为一门非常重要的艺术学习科目,在传统的课堂教学模式中并未得到教师的重视,但在素质教育的背景下,音乐学科在整个教学体系当中发挥出不可替代的重要价值,不仅是培养学生审美能力的重要载体,也能够丰富学生的课余生活。音乐艺术在我国历史上由来已久,凝聚着古人的智慧,在音乐课堂中融入传统文化可以不断丰富音乐学科的内涵,教师应整合丰富的教学资源,拓展音乐教学空间,在传统文化的加持下,教师应尝试各种全新的教学方法不断改善学生的认知环境,有效调动学生的学科思维,确保每一位学生都可以在音乐课堂获得健康快乐成长。

关键词：高中音乐教学传统文化融入研究

基于卷积神经网络和高光谱成像技术的多宝鱼新鲜度鉴别

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 367-371页

作者：章海亮周孝文刘雪梅罗微詹白勺潘璠华东交通大学电气与自动化工程学院江西南昌330013 华东交通大学土木建筑学院江西南昌330013 华东交通大学对外联络处江西南昌330013

鱼类产品新鲜度鉴别一直是重要的研究课题,相较于目前常规鱼类品质检测方法存在的成本高、检测时间长等问题,高光谱成像技术(HSI)因其无损、快速等优势得到了学者的广泛研究。卷积神经网络是深度学习中应用较为广泛的模型,表达能力强,... 详细信息

鱼类产品新鲜度鉴别一直是重要的研究课题,相较于目前常规鱼类品质检测方法存在的成本高、检测时间长等问题,高光谱成像技术(HSI)因其无损、快速等优势得到了学者的广泛研究。卷积神经网络是深度学习中应用较为广泛的模型,表达能力强,模型效率高。因此,使用卷积神经网络(CNN)结合高光谱成像技术建立多宝鱼新鲜度鉴别模型。采集160个多宝鱼样本感兴趣区域(ROI)光谱,并根据样本不同冻融次数和冷冻时间分为5类新鲜度。以VGG11网络为基础,针对光谱数据特点对网络结构进行调整,减少全连接层数量,降低模型的复杂度,分别对比不同卷积核个数、激活函数对分类性能造成的影响,确定最佳CNN网络结构。由于高光谱数据量大同时存在的冗余信息较多,分别采用无信息变量消除算法(UVE)和随机青蛙算法(RF)对高光谱数据进行波长筛选,将波长筛选后的高光谱数据分别输入卷积神经网络(CNN)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、K最近邻算法(KNN)建立模型。采用无信息变量消除(UVE)提取的165个特征波长建立的UVE-CNN模型鉴别效果最佳,分类模型在测试集上的精度达到了100%。结果表明,利用卷积神经网络与高光谱成像技术相结合可实现对多宝鱼新鲜度的有效鉴别,该研究为多宝鱼新鲜度无损、准确鉴别提供新思路。

关键词：卷积神经网络多宝鱼高光谱深度学习

基于Deformable Transformer和自适应检测头的遥感图像目标检测

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激光与光电子学进展 2024年第12期61卷 315-326页

作者：彭浩康葛芸杨小雨胡昌泉南昌航空大学软件学院江西南昌330063 江西慧航工程咨询有限公司江西南昌330038

针对光学遥感图像目标精准定位困难、分类和定位特征容易存在冲突等问题,提出了一种基于Deformable Transformer和自适应检测头的遥感图像目标检测方法。首先,设计基于特征融合和Deformable Transformer的特征提取网络,其中特征融合模... 详细信息

针对光学遥感图像目标精准定位困难、分类和定位特征容易存在冲突等问题,提出了一种基于Deformable Transformer和自适应检测头的遥感图像目标检测方法。首先,设计基于特征融合和Deformable Transformer的特征提取网络,其中特征融合模块能丰富卷积神经网络浅层特征的语义信息,Deformable Transformer能对远距离特征建立依赖,可以有效实现对全局语义信息的捕获,提升特征表达能力。其次,构建基于任务学习模块的自适应检测头,在检测头中强化任务感知,能够自动学习与调整分类和定位任务的特征表示,缓解特征冲突。最后,将L1-IoU loss作为定位损失函数,在训练过程中能使模型更准确地衡量候选框与真实框之间的定位误差,从而提高目标定位的准确性。在高分辨率遥感数据集NWPU VHR-10和RSOD上对该方法进行有效性评估,结果显示,与其他方法相比,所提方法具有较为明显的提升效果。

关键词：遥感图像目标检测 Deformable Transformer 任务学习模块自适应检测头 L1-IoU loss