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鄱阳湖湿地不同水期微塑料表面细菌群落分布特征

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微生物学报 2024年第8期64卷 3030-3046页

作者：赵俊凯俞锦丽罗思琦简敏菲胡启武刘淑丽江西师范大学生命科学学院生物多样性保护与资源利用江西省重点实验室江西南昌330022 江西师范大学地理与环境学院江西南昌330022 江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室江西南昌330022

【目的】微塑料(粒径<5 mm)具有疏水表面、吸附能力强、难降解等特征,可长期留存于环境中,并且易被微生物所定殖,对生态系统存有潜在风险。本研究以鄱阳湖湿地微塑料表面微生物为研究对象,探究不同水期微塑料表面细菌群落结构分布特征... 详细信息

【目的】微塑料(粒径系统存有潜在风险。本研究以鄱阳湖湿地微塑料表面微生物为研究对象,探究不同水期微塑料表面细菌群落结构分布特征。【方法】分别在丰水期和枯水期采集湿地水体、沉积物及沉积物中微塑料样品。借助16S rRNA基因高通量测序技术,对样品的细菌多样性及群落结构展开分析。【结果】不同水期环境中的细菌丰富度和多样性皆高于微塑料表面。丰水期水体和沉积物细菌群落结构相似,环境与微塑料表面细菌结构差别较大,枯水期水体和沉积物以及微塑料表面细菌群落结构差别均较大。环境样品中的细菌门水平上以变形菌门(Proteobacteria)、拟杆菌门(Bacteroidetes)和放线菌门(Actinobacteria)为主,而丰水期微塑料表面细菌群落主要包括变形菌门、拟杆菌门、厚壁菌门(Firmicutes),枯水期微塑料表面细菌群落与环境中相似。微塑料表面细菌群落中假单胞菌属(Pseudomonas)相对丰度比环境中高。丰水期和枯水期细菌群的关键种中大部分属于变形菌门,包括鞘氨醇单胞属(Sphingomonas)等。【结论】本研究揭示了鄱阳湖湿地不同水期环境中以及微塑料表面细菌群落结构差异,研究可以丰富和完善我国湖泊湿地中微塑料的相关知识,为湖泊环境治理与管控提供理论支持与依据,以便对鄱阳湖湿地进行生态系统管理。

关键词：鄱阳湖微塑料丰水期枯水期细菌分布

自适应双坐标系的差分进化算法求解混合变量优化问题

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计算机学报 2024年第9期47卷 2116-2140页

作者：周新宇黄君洪彭虎王晖王峰江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 九江学院计算机与大数据科学学院江西九江332005 南昌工程学院信息工程学院南昌330022 武汉大学计算机学院武汉430072

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorith... 详细信息

如何设计求解混合变量优化问题(Mixed-variable Optimization Problems,MVOPs)的相关算法,是计算机算法设计与分析领域中的一个重要研究方向.该问题的求解难点在于需同时优化连续型和离散型决策变量,目前进化算法(Evolutionary Algorithms,EAs)是求解该问题的一种有效手段.然而,现有的相关EAs忽略了问题变量之间的相关性,导致算法性能还存在一定不足.为此,本文从变量相关性角度出发,提出了一种自适应双坐标系的差分进化算法来求解MVOPs.首先,利用种群的协方差矩阵信息来构建特征坐标系,实现在特征坐标系下执行算法的相关操作,以松弛连续变量与离散变量之间的相关性;其次,为避免种群多样性丢失,仍保留了原坐标系,并设计了一种自适应策略来应用特征坐标系和原坐标系,以发挥双坐标系的优势;最后,为提高离散变量的优化效果,专门设计了一种基于离散变量相关性的局部搜索策略,以增强算法的整体性能.为验证本文方法性能,在一套包含28个测试函数的通用测试集上进行了大量实验,与5种求解MVOPs的知名EAs进行了对比,结果表明本文方法有更好性能.此外,在一个实际MVOP上,即焊接梁设计问题,本文方法能取得目前已知最好解.本文方法为计算机算法设计和分析领域的相关工作提供了新的思路.

关键词：混合变量差分进化变量相关性特征坐标系双坐标系

共同富裕背景下国家优先支持政策促进农村减贫效应评估——来自革命老区的经验证据

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江西社会科学 2024年第7期44卷 53-64页

作者：李华旭张明林江西师范大学管理科学与工程研究中心江西南昌330022 江西省社会科学院经济研究所江西南昌330077 江西师范大学苏区振兴研究院江西南昌330077

推进革命老区农村减贫是我国实现共同富裕的重要战略任务。自2012年以来,国家出台一系列支持革命老区优先发展的政策措施,为检验国家优先支持政策对农村减贫的政策效应和影响机制,以革命老区2010—2019年的数据为研究样本,运用PSM-DID... 详细信息

推进革命老区农村减贫是我国实现共同富裕的重要战略任务。自2012年以来,国家出台一系列支持革命老区优先发展的政策措施,为检验国家优先支持政策对农村减贫的政策效应和影响机制,以革命老区2010—2019年的数据为研究样本,运用PSM-DID计量方法,评估国家优先支持政策对五大重点革命老区的农村居民收入的提升效果。研究表明:国家优先支持政策显著提升了革命老区的农村居民收入,且经过一系列稳健性检验后仍然成立;国家优先支持政策通过提高城镇化水平和机械化水平两条途径来促进革命老区农村居民收入增长;国家优先支持政策对不同禀赋特征的革命老区的农村居民减贫的政策效果是存在异质性的。为了进一步优化政策效果,要加快提高革命老区农业机械化水平、完善多元业态融合发展的乡村经济发展体系、因地制宜推进革命老区县域城镇化建设、加强农村居民的技术培训和就业服务。

关键词：共同富裕国家优先支持政策革命老区农村减贫

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基于层级图卷积网络的情绪识别模型

中文信息学报 2024年第6期38卷 139-150页

作者：聂小芳谭宇轩曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

细粒度情绪识别模型采用比传统方法更多的情绪类别,能更为准确地捕捉人们日常生活中经历和表达的情绪。然而,大幅增加的情绪类别以及细粒度情绪间存在的相互关联和模糊性,给细粒度情绪识别模型带来了挑战。已有情绪识别工作表明,引入情... 详细信息

细粒度情绪识别模型采用比传统方法更多的情绪类别,能更为准确地捕捉人们日常生活中经历和表达的情绪。然而,大幅增加的情绪类别以及细粒度情绪间存在的相互关联和模糊性,给细粒度情绪识别模型带来了挑战。已有情绪识别工作表明,引入情感词典等外部知识可以有效提升模型性能。但现有细粒度情绪识别模型引入情感知识的方式还较为简单,仍未考虑深层情感知识,例如,情感层级关系。针对上述问题,该文提出一种基于层级图卷积网络的情绪识别(Hierarchy Graph Convolution Networks-based Emotion Recognition,HGCN-EC)模型。HGCN-EC模型由语义信息模块、情绪层级结构知识模块和知识融合模块组成。语义信息模块提取文本的语义特征;情绪层级结构知识模块将细粒度情绪构建为树状层级结构并使用贝叶斯统计推断计算情绪之间的转移概率作为层级知识;知识融合模块采用图卷积网络将情绪层级知识与文本语义特征融合,用于实现情绪预测。在GoEmotions数据集上的对比实验结果表明,HGCN-EC模型具有相较于基线方法更优的细粒度情绪识别性能。

关键词：细粒度情绪识别图卷积网络情绪层级知识 GoEmotions

复杂背景下基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别

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计算机仿真 2024年第2期41卷 232-236页

作者：翁存福朱喜顺江西师范大学科学技术学院江西九江332020 南昌大学先进制造学院江西南昌330000

由于复杂的背景环境中存在大量噪声点、平滑点以及失真点,影响人脸识别效果,提出基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别方法。考虑到噪声因素的影响建立尺度不变高斯函数,通过该函数描述原始图像的噪声干扰,查找平滑程度最高的像素点,以像素... 详细信息

由于复杂的背景环境中存在大量噪声点、平滑点以及失真点,影响人脸识别效果,提出基于SIFT算法的局部遮挡人脸识别方法。考虑到噪声因素的影响建立尺度不变高斯函数,通过该函数描述原始图像的噪声干扰,查找平滑程度最高的像素点,以像素均值作为参考,对像素点及周围区域实行平滑约束。建立包含眼睛、鼻子、嘴巴以及耳朵的面部特征子集,与标准图像比对,采用最大期望算法提取重叠度最高的面部特征,作为人脸识别的参照标准。采用两个向量的内积衡量人脸图像与参考值之间的相似度,计算存在和不存在局部遮挡的特征权重,建立置信区间,代入面部特征权重实施置信对比,完成人脸识别。实验结果表明,所提方法的识别精准度较高,在灰度变化、噪声以及局部遮挡的情况下均能够保证识别精度。

关键词：复杂背景高斯函数平滑约束面部特征权重

融合Emoji情感分布的多标签情绪识别方法

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中文信息学报 2024年第4期38卷 120-133页

作者：刘烨刘仕鑫曾雪强左家莉江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022

随着基于互联网的社交媒体兴起,Emoji由于具有以图形化方式快速准确地表达情绪的特点,目前已经成为用户在日常交流中广泛使用的图像文本。已有研究工作表明,在基于文本的情绪识别模型中考虑Emoji信息,对于提升模型性能具有重要的作用。... 详细信息

随着基于互联网的社交媒体兴起,Emoji由于具有以图形化方式快速准确地表达情绪的特点,目前已经成为用户在日常交流中广泛使用的图像文本。已有研究工作表明,在基于文本的情绪识别模型中考虑Emoji信息,对于提升模型性能具有重要的作用。目前,考虑Emoji信息的情绪识别模型大多采用词嵌入模型学习Emoji表示,得到的Emoji向量缺乏与目标情绪的直接关联,Emoji表示蕴含的情绪识别信息较少。针对上述问题,该文通过软标签为Emoji构建与目标情绪直接关联的情感分布向量,并将Emoji情感分布信息与基于预训练模型的文本语义信息相结合,提出融合Emoji情感分布的多标签情绪识别方法(Emoji Emotion Distribution Information Fusion for Multi-label Emotion Recognition,EIFER)。EIFER方法在经典的二元交叉熵损失函数的基础上,通过引入标签相关感知损失对情绪标签间存在的相关性进行建模,以提升模型的多标签情绪识别性能。EIFER方法的模型结构由语义信息模块、Emoji信息模块和多损失函数预测模块组成,采用端到端的方式对模型进行训练。在SemEval2018英文数据集上的情绪预测对比实验结果表明,该文提出的EIFER方法比已有的情绪识别方法具有更优的性能。

关键词： Emoji情感分布多标签分类情绪识别情绪相关性

融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 121-130页

作者：刘明杜建强李郅琴罗计根聂斌张梦婷江西中医药大学计算机学院南昌330004 江西师范大学信息化办公室南昌330022

在特征选择问题中,近似马尔科夫毯常用于判断冗余特征,但所得到的冗余特征并不完全相同,因此,在直接使用近似马尔科夫毯删除冗余特征时,存在可能导致信息丢失的情况,影响模型精度。为此,提出一种用于中药代谢组学高维小样本数据的融合La... 详细信息

在特征选择问题中,近似马尔科夫毯常用于判断冗余特征,但所得到的冗余特征并不完全相同,因此,在直接使用近似马尔科夫毯删除冗余特征时,存在可能导致信息丢失的情况,影响模型精度。为此,提出一种用于中药代谢组学高维小样本数据的融合Lasso的近似马尔科夫毯特征选择方法。方法分为两个阶段,第一阶段,通过最大信息系数对特征的相关度分析过滤无关特征;第二阶段,采用近似马尔科夫毯构建相似特征组,使用Lasso评估相似特征组中特征影响力,迭代去除冗余特征。通过实验对比表明,该算法可以在一定程度上减少有用信息丢失,去除无关特征和冗余特征,提高模型精度和稳定性。

关键词：近似马尔科夫毯 Lasso 特征选择高维小样本中医药信息

发酵蔬菜来源具抑菌活性明串珠菌的筛选及其细菌素基因簇挖掘

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食品工业科技 2024年第11期45卷 142-150页

作者：刘毕琴陈骏飞罗义勇赵勇万幸蔡英丽唐蓉史巧李宏云南省农业科学院农产品加工研究所云南昆明650223 江西师范大学生命科学学院国家淡水鱼加工技术研发专业中心江西南昌330022 赫尔辛基大学农林学院芬兰赫尔辛基00790 云南农业大学食品科学技术学院云南昆明650201

为提高发酵蔬菜的安全性和保藏性,从来自云南传统发酵蔬菜的8株明串珠菌中筛选出1株对食源性致病菌和引起泡菜过酸化的细菌抑制效果好的肠膜明串珠菌AP7。通过排除酸和H2O2影响及蛋白酶敏感性确定AP7的主要抑菌物质,分析其酸稳定性和热... 详细信息

为提高发酵蔬菜的安全性和保藏性,从来自云南传统发酵蔬菜的8株明串珠菌中筛选出1株对食源性致病菌和引起泡菜过酸化的细菌抑制效果好的肠膜明串珠菌AP7。通过排除酸和H2O2影响及蛋白酶敏感性确定AP7的主要抑菌物质,分析其酸稳定性和热稳定性,根据AP7的全基因组序列挖掘潜在的细菌素基因簇。结果表明:排除酸及H2O2的影响后,菌株的发酵上清液仍具有明显抑菌活性,经蛋白酶处理后,抑菌效果明显下降,推测AP7发酵上清液浓缩液中的抑菌物质为细菌素;该细菌素对pH变化敏感,热稳定性高,分子质量在6.51~14.4 kDa;全基因组测序表明,菌株AP7全基因组包含1条染色体(1948310 bp)和2个质粒(37366和20698 bp),GC含量37.7%;存在1个以Enterocin_X_chain_beta细菌素为核心的基因簇,其编码产物预测为带正电的亲水性稳定蛋白,二级结构以α-螺旋为主,三级结构主要由两端松散肽链和中间α-螺旋构成。综上,产细菌素的肠膜明串珠菌AP7具有优良抑菌性能,有潜力应用于酸性食品的发酵和防腐。

关键词：发酵蔬菜肠膜明串珠菌全基因组测序细菌素

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F-Willmore超曲面的谱特征

数学学报(中文版) 2024年

作者：杨登允张金国陶永芊江西师范大学数学与统计学院南昌大学数学系

设M为单位球面Sn+1中的F-Willmore超曲面.该文证明了,若M与Willmore环面Wm,n-m(或Clifford环面Cm,n-m)具有相同的平均曲率或第二基本型模长平方,并且Specp（M）=Specp(Wm,n-m)(或Specp（M）=Specp(Cm,n-m)),其中p=0,1,2,则有M=Wm,n-m(M=... 详细信息

关键词：谱 F-Willmore超曲面 Willmore环面 Clifford环面