《郑州大学学报(理学版)》(季刊)创刊于1962年,原刊名为《郑州大学学报》(自然科学版),为自然科学类综合性学术期刊。
《郑州大学学报(理学版)》主要刊登理、工科基础研究、应用研究及综合评述方面的学术论文,内容涉及数学、物理、化学化工、生物、材料、电子、计算机、机械、电气、建筑工程等学科专业。本刊所发表的论文被中国科技信息研究所“万方数据系统”和《中国学术期刊》(光盘版)全文收录,并被美国《数学评论》、美国《化学文摘》、德国《数学文摘》和俄罗斯《文摘杂志》等国际性文摘杂志收录或评论;1997年起,被美国《工程索引》外围收录。国内10余家重要文摘杂志和数据库收录本刊。本刊为中国科技核心期刊,中国科技论文统计源期刊,先后被评为全国优秀高校自然科学学报,国家教育部优秀科技期刊。 2004年本刊获全国高校优秀科技期刊“二等奖”;2004年获第六届河南省优秀科技期刊。获奖情况:2008年中国高校优秀科技期刊奖、2008年河南省自然科学期刊综合质量检测一级期刊、2008年中国高校科技期刊先进集体。
郑州大学学报(理学版)杂志栏目设置
数学、信息工程、化学、物理学、材料工程、应用研究
郑州大学学报(理学版)杂志荣誉
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本刊是华北航天工业学院主办的理工类学术期刊。刊载工程技术应用、自然科学、社会科学等领域的学术论文、研究报告。读者对象是国内外科技工作者、高等院校师生及工程技术人员。设有工程技术、航空安全、基础科学、民航经济、管理科学、人文社科等栏目。
郑州大学学报(理学版)最新期刊目录
基于深度抑郁特征编码网络的语音抑郁检测————作者:李奇;姬生文;赵迪;武岩;奚洋;孟天宇;
摘要:针对语音抑郁数据集存在的特征冗余问题,提出基于深度抑郁特征编码网络(deep depression feature encoding network,D-DFENet)的语音抑郁检测方法。首先,利用Wav2vec2.0预训练模型提取语音潜在表征;其次,设计一种卷积变分自编码器模块,该模块通过引入变分自编码器机制以实现特征空间的降维,并在其编码器的多层结构中逐层嵌入卷积神经网络,旨在有效滤除语音潜在...
大语言模型驱动下知识图谱的构建及应用综述————作者:张坤丽;王影;付文慧;朱永其;张艳莉;昝红英;
摘要:在大语言模型的助力下,知识图谱凭借结构化和语义丰富的特征,提升了数据关联与解释能力,为复杂知识推理和智能决策支持等领域提供了新的研究方向和应用潜力。因此,从知识图谱的角度出发,总结了大语言模型驱动下知识图谱的构建及应用的最新研究进展。首先,从知识建模、信息抽取、知识融合以及知识图谱补全等角度探讨了知识图谱构建的新方法。其次,阐述了知识图谱在增强大语言模型、提升检索能力以及与大语言模型协同增强三个方...
基于自适应禁忌搜索多目标鲸鱼算法的武器目标分配————作者:宰光军;徐旺旺;钟李红;田钊;佘维;
摘要:针对多目标鲸鱼优化算法在解决武器目标分配时存在参数设置经验化、种群多样性差以及空间搜索能力弱等问题,提出一种自适应禁忌搜索多目标鲸鱼优化算法。首先,通过自适应网格划分和外部存档调整策略,使网格和档案大小能够根据种群分布状态和多样性变化情况自动调整。其次,设计了动态轮盘赌选择方法来控制全局最优个体的生成,以提高种群分布的多样性和均匀性。此外,引入了禁忌搜索算法中的禁忌列表和邻域搜索策略,扩大种群对新...
基于几乎随机占优的语言值概念知识获取方法————作者:辛现伟;袁世婷;薛占熬;宋继华;
摘要:针对语言值形式概念分析中的主观偏好问题,提出以参考点的差异表达风险偏好信息的前景语言值概念格。首先,将模糊语言值形式背景与前景理论结合,提出一种融合风险厌恶和风险偏好态度的前景语言值概念格构造方法。其次,利用几乎随机占优对风险信息的敏感性,获取前景语言值概念之间的占优关系和有效概念知识。最后,引入国际中文教育数字化转型的实例,通过一系列实验与对比分析,验证了所提方法的有效性和可行性
融合多策略的哈里斯鹰优化算法求解Steiner树问题————作者:王晓峰;王军霞;彭庆媛;华盈盈;何飞;唐傲;
摘要:针对传统哈里斯鹰优化算法在解决图的Steiner树问题(Steiner tree problem of graph,GSTP)时存在种群分布不均匀、探索与开发阶段难以平衡以及易陷入局部最优的情况,提出一种融合多策略的哈里斯鹰优化算法。首先,通过S型函数对算法进行离散化处理,并引入Logistic-Sine混合混沌映射,以优化种群初始化过程。其次,设计了动态自适应权重策略,增强猎物逃逸能量的非线性表...
基于序列属性和结构特征的噬菌体-宿主多关系相互预测————作者:王文;许文俊;陈诚;夏迎春;王庆勇;辜丽川;
摘要:识别噬菌体-宿主相互作用(phage-host interactions, PHIs)可以深化对噬菌体杀菌机制的理解,并可以探索细菌疾病的潜在疗法。近年来,机器学习在PHIs预测中表现出色,但仍面临着数据稀疏和生物属性缺失(如DNA和蛋白质序列)的挑战。为了解决这一问题,提出了结合了生物序列属性与网络拓扑特征的噬菌体-宿主相互作用预测模型(multi-relationship interactio...
区间值(light)■-预-t-余模及其在构造区间值方向单调模糊蕴涵中的应用————作者:于鹏;肖萌;
摘要:在聚合函数的研究中,由于存在不满足单调性约束的聚合场景,弱了化聚合函数的单调性。生成具有方向单调的聚合函数成为聚合函数研究中的一个重要内容。首先将区间值(light)-t-余模的区间单调性扩展到区间值方向单调,给出了区间值(light)■-预-t-余模的概念。其次,研究了区间值(light)■-预-t-余模的性质,并给出了一些构造区间值(light)■-预-t-余模的方法。最后,基于区间值(lig...
基于贝叶斯优化WGAN-GP的fNIRS数据增强与情绪识别————作者:李修军;葛雄心;杨菁菁;
摘要:针对收集大量功能性近红外光谱(functional near-infrared spectroscopy, fNIRS)情绪数据的过程漫长且繁琐,导致数据量有限,影响了深度学习分类模型的训练和准确性这一问题,提出一种基于贝叶斯优化梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(bayesian optimization with gradient penalty for wasserstein ge...
基于GCN的IOTA寄生链检测————作者:刘韦淇;侯永超;木又青;丁智颖;刘明灏;赵金东;
摘要:随着物联网技术的不断发展,确保物联网环境中的交易安全变得至关重要。Internet of Things application(IOTA)网络作为一种专为物联网设计的分布式账本技术,在处理海量设备间交易时尤为重要。寄生链攻击作为一种常见的攻击方式,通过在IOTA主缠结(Tangle)中认证非法交易,严重威胁了网络的安全性和性能。为应对这一问题,提出了一种基于图卷积神经网络(graph convol...
基于时序误差分布分析的光伏功率区间预测————作者:蒋建东;周才期;常轶哲;徐畅;韩文轩;
摘要:为了精准获取核密度估计中的最优带宽参数,并有效应对功率预测误差在日周期内不同时段所展现的分布差异性,提出了一种融合最优带宽核密度估计与时序误差分布分析的光伏发电功率区间预测模型。首先,利用贝叶斯优化算法,以K折交叉验证得到的负对数似然度为目标函数,对核密度估计中的带宽进行优化,以显著提升预测模型的拟合优度与泛化性能。然后,探索了时平均辐照度、时辐照度变化对误差分布的影响,采用K均值聚类算法,以时平...
0.618减法邻联系数及其应用————作者:李丽红;鱼绍轩;白斌;杨亚锋;
摘要:为克服减法全邻联系数中各联系度相减易导致趋势不稳定进而引发数值偏误的不足,结合0.618黄金分割法优化的思想,根据三元联系数的宏观演化趋势为正(a>c)或负(
面向特定决策类的结构化序贯三支约简————作者:牟琼;杨秀花;陈宇亮;丁艳椒;程云龙;
摘要:序贯三支决策(sequential three-way decision,S3WD)是一种处理不确定性问题的高效范式。然而,S3WD模型丢失了粒子的结构信息,从而增加了语义解释的难度,同时现有的S3WD模型面向所有决策类而非特定决策类。针对上述问题,提出了面向特定决策类的结构化序贯三支决策的基本框架。首先,将结构化粗糙集引入S3WD模型中,并提出了一种新的三分法,即两阶段三分法,在此基础上,建立了...
基于局部上下文引导特征深度融合的轻量级医学图像分割方法————作者:任向阳;赵梦媛;胡微;刘刚琼;毕莹;
摘要:现有的基于深度学习的医学图像分割方法,大多是利用大量的训练数据拟合检测网络,以获得优异的检测性能。这些方法往往具有较大的模型参数,导致了检测实时性较差。为此,提出了基于局部上下文引导特征深度融合轻量级医学分割网络(local context guided feature deep fusion lightweight medical segmentation network,LCGML-net)。...
结合对抗训练的双通道特征融合命名实体识别————作者:李卫军;丁建平;刘雪洋;王子怡;刘世侠;苏易礌;
摘要:针对现有命名实体识别模型缺乏对局部信息的关注,同时在处理长距离依赖关系和复杂序列数据时存在不足的问题,提出一种结合对抗训练的双通道特征融合的命名实体识别模型。首先,使用预训练模型提取特征,并通过对抗训练增强模型的鲁棒性和泛化性。其次,在双向长短期记忆网络后引入多头注意力和时间步构成的双通道模块,在捕捉全局和局部信息的同时提升模型对长距离依赖和复杂序列数据的处理能力。最后,利用GlobalPoint...
一种融合双曲表示与欧几里得表示的源代码漏洞检测方法————作者:陈旭;陈子雄;景永俊;王叔洋;宋吉飞;
摘要:随着软件系统的日益复杂,源代码漏洞检测成为了维护软件安全的关键任务。虽然已经出现了各种基于深度学习的漏洞检测方法,但这些方法主要依赖于单一的欧氏空间视角提取代码表示结构中的语义特征与结构特征,这不利于检测隐藏在代码深处漏洞的能力。为了解决这一问题,提出了一种融合双曲表示与欧几里得表示的源代码漏洞检测方法(Source Code Vulnerability Detection Method Fusi...
一种原型优化和细化分割的小样本医学图像分割网络————作者:魏明军;贺海鹏;陈伟彬;刘亚志;李辉;
摘要:针对小样本医学图像分割中现有方法忽略了支持集和查询集之间的分布偏移和局部边缘细节的问题,提出了一种用于小样本医学图像分割的原型优化和细化分割网络(PORSNet)。首先,该网络中包含一个原型循环迭代模块,通过迭代执行初始原型校正、原型全局感知、原型蒸馏等步骤,抑制初始原型和查询集之间的分布偏移及增强原型的表达能力。此外,还包含一个原型细化分割模块,通过掩码引导聚合和特征归一细化,进一步处理边缘细节...
CO在Co掺杂PrO2表面吸附的第一性原理研究————作者:牛润涵;李聪聪;刘攀攀;张长森;
摘要:寻找高活性、低成本的催化剂用于CO催化氧化是当前的研究热点。CO作为气体反应物,研究其在催化剂表面的吸附是一个重要课题。近年来,Pr基催化剂受到广泛关注,然而关于其表面机理的研究较少。利用第一性原理,系统地模拟了CO分子在PrO2(1 1 1)表面和Co0.03Pr0.97O2(1 1 1)表面不同位置的吸附与...
不确定性感知的标签噪声矫正算法————作者:李英双;贾文玉;杨莉;曾旺官;董永峰;
摘要:标签噪声通过在训练过程中降低对真实类别预测的置信度引入了不确定性问题,为了降低标签噪声的影响,提出了一种不确定性感知的标签矫正算法(ULC)。首先,基于证据理论和主观逻辑理论,从样本的多个视图和标签信息中估计不确定性;然后,采用双准则样本选择策略将数据集划分为三个子集,并使用联合预测矫正噪声标签;最后,采用不同的正则化策略处理各个子集以优化训练目标。在四个模拟标签噪声数据集和两个真实标签噪声数据集...
基于时间-事件逻辑的ID-AOFE协议形式化分析————作者:肖美华;乔珊珊;杨科;
摘要:公平交换协议旨在为数字信息交换提供安全、公平的机制,分析该类协议的公平性是信息安全领域中一个重要的研究内容。时间-事件逻辑具有描述协议主体知识和状态随时间变化的机制,是一种分析协议安全属性的有效方法。基于时间-事件逻辑,针对公平交换协议中主体互不信任、存在欺骗行为的特点,通过分析当协议结束运行时,是否存在使不诚实主体获得额外优势的策略来分析协议的公平性。以一个基于身份的混淆乐观公平交换(ident...
基于多信息注意力对抗图卷积的公交车客流预测————作者:颜建强;赵仁琪;高原;曲博婷;
摘要:针对公交车客流预测中时空依赖关系难以有效利用的问题,提出一种基于多信息注意力机制的动态自适应对抗图卷积网络客流预测模型。首先,利用时间特征编码器捕获不同时段客流之间的相似性,引入公交车站点的兴趣点(point of interest,POI)信息以辅助模型捕捉更多的节点特征。其次,采用动态建模时空依赖关系的方法完成对非欧几里得关系的建模,利用SimAM注意力模块捕获不同站点客流数据之间的整体差异性...
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