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水液相下Eda酮式异构体与超氧化氢自由基反应的DFT理论计算 被引量：3
1
作者 潘宇 姜春旭 +4 位作者 王颢霖 杨应 董雷刚 王佐成 李冰 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1254-1266,共13页
在M06-2X/SMD/6-311+G(d,p)理论水平下,研究水液相1个大气压、 310.15 K温度下依达拉奉(Eda)酮式异构体与超氧化氢自由基(·HO_(2))的反应机理.结果表明:Eda酮式异构体与·HO_(2)的反应有抽H、加成和单电子转移3个过程;抽H反应... 在M06-2X/SMD/6-311+G(d,p)理论水平下,研究水液相1个大气压、 310.15 K温度下依达拉奉(Eda)酮式异构体与超氧化氢自由基(·HO_(2))的反应机理.结果表明:Eda酮式异构体与·HO_(2)的反应有抽H、加成和单电子转移3个过程;抽H反应主要通过·HO_(2)抽取杂环H和甲基H实现,反应的自由能垒为77.1~78.7 kJ/mol;加成反应可通过·HO_(2)加成不饱和C的过程实现,加成自由能垒为48.2~95.0 kJ/mol;加成到杂环上与甲基相连的C原子的放热反应最具优势,自由能垒为48.2 kJ/mol;单电子转移的自由能垒为141.1 kJ/mol,该过程不能实现.可见,水液相下Eda酮式异构体可通过抽H和加成反应消除·HO_(2). 展开更多
关键词 依达拉奉酮式异构体 超氧化氢自由基 密度泛函理论 过渡态 Marcus理论 电子转移 自由能垒
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自动语音识别模型压缩算法综述 被引量：3
2
作者 时小虎 袁宇平 +2 位作者 吕贵林 常志勇 邹元君 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期122-131,共10页
随着深度学习技术的发展,自动语音识别任务模型的参数数量越来越庞大,使得模型的计算开销、存储需求和功耗花费逐渐增加,难以在资源受限设备上部署.因此对基于深度学习的自动语音识别模型进行压缩,在降低模型大小的同时尽量保持原有性... 随着深度学习技术的发展,自动语音识别任务模型的参数数量越来越庞大,使得模型的计算开销、存储需求和功耗花费逐渐增加,难以在资源受限设备上部署.因此对基于深度学习的自动语音识别模型进行压缩,在降低模型大小的同时尽量保持原有性能具有重要价值.针对上述问题,全面综述了近年来该领域的主要工作,将其归纳为知识蒸馏、模型量化、低秩分解、网络剪枝、参数共享以及组合模型几类方法,并进行了系统综述,为模型在资源受限设备的部署提供可选的解决方案. 展开更多
关键词 语音识别 模型压缩 知识蒸馏 模型量化 低秩分解 网络剪枝 参数共享
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基于大语言模型的Linux课程问答系统 被引量：7
3
作者 郭东 黄光强 刘颖 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1370-1376,共7页
基于国产主流大语言模型,设计一个Linux课程知识问答系统.该系统结合检索增强技术,能根据人类反馈持续学习,有助于解决Linux课程教学中如何更有效辅助学生学习的问题.实验结果表明,该系统提高了大语言模型回答的事实性,能有效回答学生提... 基于国产主流大语言模型,设计一个Linux课程知识问答系统.该系统结合检索增强技术,能根据人类反馈持续学习,有助于解决Linux课程教学中如何更有效辅助学生学习的问题.实验结果表明,该系统提高了大语言模型回答的事实性,能有效回答学生提问.此外,该系统以较低成本积累了以自然语言形式呈现的专业领域知识库,降低了教师教学资料搜集整理的工作量. 展开更多
关键词 LINUX课程 大语言模型 持续学习 问答系统
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Sprott-D不确定分数阶混沌系统的自适应滑模同步 被引量：3
4
作者 毛北行 李德奎 +1 位作者 王东晓 王建军 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1235-1240,共6页
基于非线性混沌系统滑模方法,根据分数阶稳定性理论和同步控制方法研究Sprott-D不确定分数阶系统的滑模控制与同步,并用MATLAB仿真程序对结果进行验证.结果表明,在一定的假设下,Sprott-D不确定分数阶混沌系统对应的主从系统可取得自适... 基于非线性混沌系统滑模方法,根据分数阶稳定性理论和同步控制方法研究Sprott-D不确定分数阶系统的滑模控制与同步,并用MATLAB仿真程序对结果进行验证.结果表明,在一定的假设下,Sprott-D不确定分数阶混沌系统对应的主从系统可取得自适应滑模同步. 展开更多
关键词 分数阶 Sprott-D系统 滑模 同步
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基于CNN和Transformer并行编码的腹部多器官图像分割 被引量：3
5
作者 赵欣 李森 李智生 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1145-1154,共10页
针对现有方法在腹部中小器官图像分割性能方面存在的不足,提出一种基于局部和全局并行编码的网络模型用于腹部多器官图像分割.首先,设计一种提取多尺度特征信息的局部编码分支;其次,全局特征编码分支采用分块Transformer,通过块内Transf... 针对现有方法在腹部中小器官图像分割性能方面存在的不足,提出一种基于局部和全局并行编码的网络模型用于腹部多器官图像分割.首先,设计一种提取多尺度特征信息的局部编码分支;其次,全局特征编码分支采用分块Transformer,通过块内Transformer和块间Transformer的组合,既捕获了全局的长距离依赖信息又降低了计算量;再次,设计特征融合模块,以融合来自两条编码分支的上下文信息;最后,设计解码模块,实现全局信息与局部上下文信息的交互,更好地补偿解码阶段的信息损失.在Synapse多器官CT数据集上进行实验,与目前9种先进方法相比,在平均Dice相似系数(DSC)和Hausdorff距离(HD)指标上都达到了最佳性能,分别为83.10%和17.80 mm. 展开更多
关键词 多器官图像分割 分块Transformer 特征融合
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基于NSST与稀疏先验的遥感图像去模糊方法 被引量：6
6
作者 成丽波 董伦 +1 位作者 李喆 贾小宁 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期106-115,共10页
针对遥感图像的模糊问题,设计一种基于非下采样剪切波变换与稀疏先验的图像复原算法.首先,利用遥感图像在非下采样剪切波分解下的高频图像的稀疏特性设置先验条件构造图像复原模型;其次,采用交替方向乘子法求解模型;再次,采用软阈值方... 针对遥感图像的模糊问题,设计一种基于非下采样剪切波变换与稀疏先验的图像复原算法.首先,利用遥感图像在非下采样剪切波分解下的高频图像的稀疏特性设置先验条件构造图像复原模型;其次,采用交替方向乘子法求解模型;再次,采用软阈值方法对高频图像进行约束处理,在低频图像进行导向滤波处理,以最大可能保留图像的细节信息;最后,将高频图像与低频图像进行重构,对重构后的图像采用卷积神经网络进行深度去噪,最终复原出清晰的图像.将该去模糊算法与H-PNP,GSR,L2TV算法进行实验对比.实验结果表明,该算法能有效去除遥感图像中的模糊和噪声,保留图像的边缘细节,客观评价指标均高于其他3种对比实验算法. 展开更多
关键词 遥感图像 非下采样剪切波变换 稀疏先验 图像去模糊 交替方向乘子法
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基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法 被引量：1
7
作者 董立岩 齐竞则 +1 位作者 刘元宁 冯嘉辉 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期923-932,共10页
针对云边端协同环境中依赖任务卸载时效率低以及任务卸载失败的问题,提出一种基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法.第一阶段,根据提出的二维卸载偏好因子对依赖任务的部分子任务进行直接卸载决策,从而有效缩小遗传算法初始种... 针对云边端协同环境中依赖任务卸载时效率低以及任务卸载失败的问题,提出一种基于偏好和虚拟适应度的两阶段依赖任务卸载算法.第一阶段,根据提出的二维卸载偏好因子对依赖任务的部分子任务进行直接卸载决策,从而有效缩小遗传算法初始种群的规模.第二阶段,提出基于虚拟适应度的启发式交叉方法,并对基于参考点的快速非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅢ, NSGA-Ⅲ)的交叉算子进行改进,保留了种群多样性并提升了算法收敛速度,最后使用改进的算法对所有依赖任务的子任务进行最优卸载决策集的搜索.实验结果表明,与其他算法相比,该算法在任务完成时间、任务能耗和边缘云集群成本方面平均优化了10.2%~18.3%,并且将任务失败率平均降低了10.7%~25.6%. 展开更多
关键词 云边端协同环境 依赖任务卸载 多目标优化 虚拟适应度 遗传算法
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结合算子选择的卷积神经网络显存优化算法 被引量：1
8
作者 魏晓辉 周博文 +1 位作者 李洪亮 徐哲文 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期302-310,共9页
针对卷积神经网络训练中自动算子选择算法在较大的显存压力下性能下降的问题,将卸载、重计算与卷积算子选择统一建模,提出一种智能算子选择算法。该算法权衡卸载和重计算引入的时间开销与更快的卷积算子节省的时间,寻找卸载、重计算和... 针对卷积神经网络训练中自动算子选择算法在较大的显存压力下性能下降的问题,将卸载、重计算与卷积算子选择统一建模,提出一种智能算子选择算法。该算法权衡卸载和重计算引入的时间开销与更快的卷积算子节省的时间,寻找卸载、重计算和卷积算子选择的调度,解决了自动算子选择算法性能下降的问题.实验结果表明,该智能算子选择算法比重计算-自动算子选择算法缩短了13.53%训练时间,比已有的卸载/重计算-自动算子选择算法缩短了4.36%的训练时间. 展开更多
关键词 显存 卷积神经网络训练 卷积算子 卸载 重计算
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基于改进A^(*)算法的车间物料配送路径规划 被引量：4
9
作者 白俊峰 白一辰 +1 位作者 席嘉璐 张今尧 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第6期1401-1410,共10页
针对传统避障搜索算法在车间物料配送中仅能解决单点配送且未充分考虑多点配送及往返取货需求的问题,提出一种结合遗传算法优化的A^(*)算法.该方法利用A^(*)算法的成本计算方式完成有障碍物条件下各配送点之间的成本计算,并融合遗传算... 针对传统避障搜索算法在车间物料配送中仅能解决单点配送且未充分考虑多点配送及往返取货需求的问题,提出一种结合遗传算法优化的A^(*)算法.该方法利用A^(*)算法的成本计算方式完成有障碍物条件下各配送点之间的成本计算,并融合遗传算法的迭代寻优特性,实现了对多点配送及往返取货需求的高效稳定全局搜索.通过某车间物料配送的实际算例验证,该改进算法能有效规划障碍环境下的配送路径,显著提升配送效率. 展开更多
关键词 路径规划 物料配送 遗传算法 A^(*)算法 栅格环境
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具有潜在表示和动态图约束的多标签特征选择 被引量：1
10
作者 李坤 刘婧 齐赫 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1188-1202,共15页
针对现有嵌入式方法忽略实例相关性的潜在表示对伪标记学习的影响以及固定的图矩阵导致计算误差随迭代的加深而不断增大的问题,提出一种具有潜在表示和动态图约束的多标签特征选择方法.该方法首先利用实例相关性的潜在表示构造伪标签矩... 针对现有嵌入式方法忽略实例相关性的潜在表示对伪标记学习的影响以及固定的图矩阵导致计算误差随迭代的加深而不断增大的问题,提出一种具有潜在表示和动态图约束的多标签特征选择方法.该方法首先利用实例相关性的潜在表示构造伪标签矩阵,并将其与线性映射和最小化伪标签与真实标签之间的Friedman范数距离相结合,从而保证伪标签与真实标签之间具有较高的相似性.其次,利用伪标签的低维流形结构构建动态图,以缓解固定图矩阵导致的随迭代深度增加计算误差的问题.在12个数据集上与7种先进方法的对比实验结果表明,该方法的整体分类性能优于现有先进方法,能较好地处理多标记特征选择问题. 展开更多
关键词 多标签学习 特征选择 潜在表示 动态图 流形学习
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二阶非线性抛物方程的B样条有限元法 被引量：3
11
作者 秦丹丹 王大铭 黄文竹 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期878-885,共8页
首先,用二次B样条有限元法求解Fisher-Kolmogorov(FK)方程,证明半离散格式与全离散格式解的稳定性与收敛性;其次,用Crank-Nicolson方法离散时间变量,得到近似解的收敛阶为O((Δt)^(2)+h^(3));最后,用数值算例验证了理论分析结果及B样条... 首先,用二次B样条有限元法求解Fisher-Kolmogorov(FK)方程,证明半离散格式与全离散格式解的稳定性与收敛性;其次,用Crank-Nicolson方法离散时间变量,得到近似解的收敛阶为O((Δt)^(2)+h^(3));最后,用数值算例验证了理论分析结果及B样条有限元法的有效性. 展开更多
关键词 Fisher-Kolmogorov方程 二次B样条有限元法 稳定性 收敛性
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基于对比学习与梯度惩罚的实体关系联合抽取模型 被引量：2
12
作者 张强 曾俊玮 陈锐 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1155-1162,共8页
针对使用全局指针网络进行实体关系抽取时特征信息不明显的实体关系类型数据稀疏问题,以及数据中存在的类别不平衡和错误标注问题,提出一种基于对比学习和梯度惩罚方法并使用改进的RoBERTa预训练模型的实体关系联合抽取模型,在阿里天池... 针对使用全局指针网络进行实体关系抽取时特征信息不明显的实体关系类型数据稀疏问题,以及数据中存在的类别不平衡和错误标注问题,提出一种基于对比学习和梯度惩罚方法并使用改进的RoBERTa预训练模型的实体关系联合抽取模型,在阿里天池中文医疗信息处理评测基准数据集CBLUE2.0上进行实验的结果表明,该模型相比全局指针网络效果更优,能更有效完成复杂数据的实体关系抽取. 展开更多
关键词 实体关系抽取 对比学习 梯度惩罚 RoBERTa预训练模型 全局指针网络
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基于CNN-SVM和集成学习的固井质量评价方法 被引量：2
13
作者 肖红 钱祎鸣 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期960-970,共11页
为解决固井质量评价问题,提出一种基于CNN-SVM和集成学习的固井质量评价方法.首先,针对DenseNet模型采取缩减网络层数、增加多尺度卷积层、嵌入卷积注意力模块等改进措施,以提高模型的训练速度和评价准确率;其次,利用InceptionV1模块和... 为解决固井质量评价问题,提出一种基于CNN-SVM和集成学习的固井质量评价方法.首先,针对DenseNet模型采取缩减网络层数、增加多尺度卷积层、嵌入卷积注意力模块等改进措施,以提高模型的训练速度和评价准确率;其次,利用InceptionV1模块和扩张卷积构建一个模型复杂度相对较小且评价准确率相对较高的Inception-DCNN模型;再次,优选3个经典的卷积神经网络模型(ResNet50,MobileNetV3-Small, GhostNet),利用卷积神经网络强大的特征提取能力及支持向量机的结构风险最小化能力,将上述模型分别与支持向量机组合成新的CNN-SVM模型,以提升模型的泛化能力;最后,采用Bagging方式将5个新的CNN-SVM模型集成为一个强学习器,从而提升评价结果的准确度,增强模型的抗干扰能力.实验结果表明,该方法对测试集中的3类评价样本的准确率为97.69%,与单个模型和其他方法相比提升了1~9个百分点,验证了采用基于CNN-SVM和集成学习的方法进行固井质量评价是切实可行的. 展开更多
关键词 固井质量评价 扇区水泥胶结测井 集成学习 卷积神经网络 支持向量机
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基于改进图注意力网络的油井产量预测模型 被引量：2
14
作者 张强 彭骨 薛陈斌 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期933-942,共10页
针对图注意力网络处理噪声和时序数据较弱,并且在堆叠多层后出现梯度爆炸、过平滑等问题,提出一种改进图注意力网络模型.首先,使用Squeeze-and-Excitation模块对样本输入数据的特征信息进行不同程度关注,增强模型处理噪声的能力;其次,... 针对图注意力网络处理噪声和时序数据较弱,并且在堆叠多层后出现梯度爆炸、过平滑等问题,提出一种改进图注意力网络模型.首先,使用Squeeze-and-Excitation模块对样本输入数据的特征信息进行不同程度关注,增强模型处理噪声的能力;其次,使用多头注意力机制,将序列数据中每个序列相对其他序列进行加权求和,提取数据的时序性;再次,将图注意力网络提取的节点特征与节点的度中心性拼接,获取节点的局部特征,并用全局平均池化的方式提取节点的全局特征;最后,将两者进行融合得到节点的最终特征表示,增强模型的表征能力.为验证改进图注意力网络的有效性,将改进图注意力网络模型与LSTM,GRU和GGNN模型进行对比,实验结果表明,该模型预测效果得到有效提升,具有更高的预测精度. 展开更多
关键词 图注意力网络 多头注意力 节点度中心性 全局平均池化
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基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法 被引量：2
15
作者 王士斌 郭嘉懿 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1138-1144,共7页
针对复杂图像中存在非均匀散射介质(如大气湍流、烟雾、雾霾等),导致光线在不同区域的传播和散射特性不同,较难准确恢复图像能见度的问题,提出一种基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法.首先,基于奇异值分解和Gamma拐点校... 针对复杂图像中存在非均匀散射介质(如大气湍流、烟雾、雾霾等),导致光线在不同区域的传播和散射特性不同,较难准确恢复图像能见度的问题,提出一种基于高低频特征增强和透射率修正的复杂图像去雾方法.首先,基于奇异值分解和Gamma拐点校正,设计低频特征增强方法;其次,基于Shearlet变换分解和非线性变换,得到高频特征增强方法;再次,利用软抠图精化所估计的透射率,构建透射率修正策略;最后,融合上述3种方法,根据大气光值和精化透射率,完成图像去雾,分别增强高、低频特征后,将两者叠加,获得增强的去雾图像.经去雾图像的视觉感观和客观评价指标结果验证表明,该方法的去雾效果较好,能有效恢复复杂图像的细节信息,改善图像的整体视觉质量. 展开更多
关键词 低频特征增强 高频特征增强 透射率估计 透射率精化 复杂图像去雾
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基于改进Harris鹰优化的无线传感器网络分簇协议 被引量：1
16
作者 胡黄水 范新纪 邓育欢 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1228-1234,共7页
针对无线传感器网络因能量效率低而导致网络生命周期短的问题,提出一种新的基于改进Harris鹰优化算法的无线传感器网络分簇协议(improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks, IHHOC). ... 针对无线传感器网络因能量效率低而导致网络生命周期短的问题,提出一种新的基于改进Harris鹰优化算法的无线传感器网络分簇协议(improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks, IHHOC). IHHOC采用改进的Harris鹰优化算法获得最优簇头集,首先通过Sobol序列初始化种群,并考虑剩余能量、与基站距离以及节点密度这3个参数定义适应度函数,通过探索、过渡和开发逐次迭代最终求得最优解;其次,采用高斯随机游走策略避免IHHOC陷入局部最优.成簇后,在簇头邻近簇中基于剩余能量、与簇头和基站距离找到最优转发节点,进一步降低网络能量消耗.仿真实验结果表明,IHHOC能有效提高网络能量效率,增大网络吞吐量,延长网络生命周期. 展开更多
关键词 无线传感器网络 分簇 Harris鹰优化 网络生命周期
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广义θ-图和广义梅花图φ的奇异性 被引量：1
17
作者 马海成 攸晓杰 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期7-12,共6页
利用奇异图的邻接矩阵行列式等于零的方法讨论广义θ-图和广义梅花图φ的奇异性,分别给出广义θ-图θ(a_(1),a_(2),…,a_(k))和广义梅花图φ(a_(1),a_(2),…,a_(k))是奇异图的充分必要条件,并计算这两类图中奇异图发生的概率值.
关键词 邻接矩阵 奇异图 零度 概率
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三阶三次幂非线性混沌电路的自适应反馈控制和H_(∞)控制 被引量：1
18
作者 付景超 杨阳 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第3期713-720,共8页
针对三阶三次幂非线性混沌电路,研究其控制问题.首先,给出系统的Lyapunov指数和混沌吸引子,验证系统存在复杂的混沌现象;其次,用自适应反馈控制方法和H_(∞)状态反馈控制方法,设计参数已知和参数未知的自适应反馈控制器以及H_(∞)状态... 针对三阶三次幂非线性混沌电路,研究其控制问题.首先,给出系统的Lyapunov指数和混沌吸引子,验证系统存在复杂的混沌现象;其次,用自适应反馈控制方法和H_(∞)状态反馈控制方法,设计参数已知和参数未知的自适应反馈控制器以及H_(∞)状态反馈控制器,将混沌系统状态稳定到平衡点上;最后,通过MATLAB软件进行数值仿真验证控制器的有效性,并对两种控制器的控制效果进行比较. 展开更多
关键词 三次幂非线性混沌电路 自适应反馈控制 H_(∞)状态反馈控制 LYAPUNOV指数
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基于融合特征ADRMFCC的语音识别方法 被引量：1
19
作者 朵琳 马建 +1 位作者 韦贵香 唐剑 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期943-950,共8页
针对在复杂噪声环境下语音识别准确率低和鲁棒性差的问题,提出一种基于增减残差Mel倒谱融合特征的语音识别方法.该方法首先利用增减分量法筛选关键语音特征,然后将其映射到Mel域-残差域空间坐标系中生成增减残差Mel倒谱系数,最后将这些... 针对在复杂噪声环境下语音识别准确率低和鲁棒性差的问题,提出一种基于增减残差Mel倒谱融合特征的语音识别方法.该方法首先利用增减分量法筛选关键语音特征,然后将其映射到Mel域-残差域空间坐标系中生成增减残差Mel倒谱系数,最后将这些融合特征用于训练端到端模型.实验结果表明,该方法在不同噪声类型和信噪比条件下均显著提高了语音识别准确率及性能,在-5 dB低信噪比条件下,语音识别准确率达73.13%,而在其他噪声条件下的平均语音识别准确率达88.67%,充分证明了该方法的有效性和鲁棒性. 展开更多
关键词 语音识别 残差Mel倒谱系数 特征筛选 增减分量法
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引入激活扩散的类分布关系近邻分类器
20
作者 董飒 欧阳若川 +4 位作者 徐海啸 刘杰 刘大有 李婷婷 王鑫禄 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期915-922,共8页
针对同质性关系分类器基于一阶Markov假设简化处理的局限性,在类分布关系近邻分类器构建类向量和参考向量时,引入局部图排序激活扩散方法,并结合松弛标注的协作推理方法,通过适当扩大分类时邻居节点的范围增加网络数据中待分类节点的同... 针对同质性关系分类器基于一阶Markov假设简化处理的局限性,在类分布关系近邻分类器构建类向量和参考向量时,引入局部图排序激活扩散方法,并结合松弛标注的协作推理方法,通过适当扩大分类时邻居节点的范围增加网络数据中待分类节点的同质性,从而降低分类错误率.对比实验结果表明,该方法扩大了待分类节点的邻域,在网络数据上分类精度较好. 展开更多
关键词 人工智能 网络数据分类 激活扩散 类分布关系近邻分类器 协作推理
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