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基于音视频信息融合与Self-Attention-DSC-CNN6网络的鲈鱼摄食强度分类方法
1
作者 李道亮 李万超 杜壮壮 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期16-24,共9页
摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂... 摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂提供更加全面精准的决策依据。因此,提出了一种融合视频和音频数据的多模态融合框架,旨在提升鲈鱼摄食强度分类性能。将预处理后的Mel频谱图(Mel Spectrogram)和视频帧图像分别输入到Self-Attention-DSC-CNN6(Self-attention-depthwise separable convolution-CNN6)优化模型进行高层次的特征提取,并将提取的特征进一步拼接融合,最后将拼接后的特征经分类器分类。针对Self-Attention-DSC-CNN6优化模型,基于CNN6算法进行了改进,将传统卷积层替换为深度可分离卷积(Depthwise separable convolution,DSC)来达到减少计算复杂度的效果,并引入Self-Attention注意力机制以增强特征提取能力。实验结果显示,本文所提出的多模态融合框架鲈鱼摄食强度分类准确率达到90.24%,模型可以有效利用不同数据源信息,提升了对复杂环境中鱼群行为的理解,增强了模型决策能力,确保了投喂策略的及时性与准确性,从而有效减少了饲料浪费。 展开更多
关键词 鲈鱼 摄食强度分类 多模态融合 self-Attention-DSC-CNN6
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基于TV正则化约束的Self2Self地震数据插值去噪一体化方法
2
作者 张蕴 杨锴 王本锋 《地球物理学报》 北大核心 2025年第9期3575-3587,共13页
实际采集的地震数据不可避免地受到随机噪声的干扰,并常常伴随着数据缺失,严重降低了地震数据的信噪比与横向连续性,继而降低后续地震数据处理及反演的精度.本文基于Self2Self无监督学习框架,针对含噪非规则地震数据,设计无监督地震数... 实际采集的地震数据不可避免地受到随机噪声的干扰,并常常伴随着数据缺失,严重降低了地震数据的信噪比与横向连续性,继而降低后续地震数据处理及反演的精度.本文基于Self2Self无监督学习框架,针对含噪非规则地震数据,设计无监督地震数据插值去噪一体化方法,并基于地震道之间的相关性优化数据采样策略,对含噪的非规则地震数据进行整道伯努利采样,构建训练数据集;为降低随机噪声对插值重建的负面影响,在损失函数中引入全变分正则化项,确保恢复地震信号具有良好的横向连续性.针对异常噪声干扰,探讨了异常噪声识别-剔除策略,结合插值去噪一体化方法可以有效提高地震数据质量.不同数值算例验证了无监督Self2Self方法在地震数据插值重建及噪声衰减中的有效性,为后续地震数据处理和解释提供良好的数据支撑. 展开更多
关键词 随机噪声衰减 数据重建 无监督学习 self2self方法 TV正则化
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基于Self-Attention和TextCNN-BiLSTM的中文评论文本情感分析模型 被引量：3
3
作者 龙宇 李秋生 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期111-121,共11页
目前关于中文评论文本的情感分类方法大都无法充分捕捉到句子的全局语义信息,同时也在长距离的语义连接或者情感转折理解上具有局限性,因而导致情感分析的准确度不高。针对这个问题,本文提出一种融合SelfAttention和TextCNN-BiLSTM的文... 目前关于中文评论文本的情感分类方法大都无法充分捕捉到句子的全局语义信息,同时也在长距离的语义连接或者情感转折理解上具有局限性,因而导致情感分析的准确度不高。针对这个问题,本文提出一种融合SelfAttention和TextCNN-BiLSTM的文本情感分析方法。该方法首先采用文本卷积神经网络(TextCNN)来提取局部特征,并利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)来捕捉序列信息,从而综合考虑了全局和局部信息,在特征融合阶段,再采用自注意力机制来动态地融合不同层次的特征表示,对不同尺度特征进行加权,从而提高重要特征的响应。实验结果表明,所提出的模型在家电商品中文评论语料和谭松波酒店评论语料数据集上的准确率分别达到93.79%和90.05%,相较于基准模型分别提高0.69%~3.59%和4.44%~11.70%,优于传统的基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)、BiLSTM或CNN-BiLSTM等的情感分析模型。 展开更多
关键词 自注意力机制 中文评论文本 深度学习 情感分析
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基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形智能预测方法 被引量：2
4
作者 张伟 仇建春 +5 位作者 夏国春 姚兆仁 吴昊 刘占午 王昱锦 朱新宇 《水电能源科学》 北大核心 2025年第1期99-102,196,共5页
针对水闸深基坑变形监测数据具有非稳定性的特点,提出了基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形预测方法。该方法分为三个主要模块,第一模块采用VMD算法自适应调整变形分解模数,将原始变形数据分解为若干具有明显周期规律的分量,... 针对水闸深基坑变形监测数据具有非稳定性的特点,提出了基于VMD-Self-attention-LSTM的水闸深基坑变形预测方法。该方法分为三个主要模块,第一模块采用VMD算法自适应调整变形分解模数,将原始变形数据分解为若干具有明显周期规律的分量,有效解决变形数据的非稳定性,为提升变形预测精度奠定初步基础;第二模块,在传统LSTM算法基础上进一步发展Self-attention-LSTM方法,提升模型对基坑变形样本的时序关系挖掘能力,进而提升基坑变形预测精度;第三模块,将各分量对应的变形预测结果重构得到最终预测值。实例分析可知,所提方法有效解决了非稳定特性给变形预测精度带来的不利影响,与VMD-LSTM、Self-attention-LSTM、LSTM等深度学习方法相比,VMD-Self-attention-LSTM的预测精度最大提升41.49%,与BP、ELM等传统机器学习算法相比,预测精度最大提升50.43%,为水闸深基坑安全监控模型的构建提供了新思路。 展开更多
关键词 水闸深基坑 变形预测 VMD self-attention-LSTM
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Self-Guide:一种基于自我规划的大语言模型推理增强方法
5
作者 刘艺彬 刘正皓 +6 位作者 闫宇坤 于是 王硕 杨麟儿 陈慧敏 谷峪 于戈 《中文信息学报》 北大核心 2025年第4期55-66,共12页
尽管大语言模型在自然语言处理任务中取得显著进展,但其在复杂问题推理等领域还面临着认知负荷问题,即大语言模型在推理过程中需要记忆并处理大量信息。因此,如何有效地减少大语言模型推理过程中的认知负荷,缓解推理过程中可能出现的认... 尽管大语言模型在自然语言处理任务中取得显著进展,但其在复杂问题推理等领域还面临着认知负荷问题,即大语言模型在推理过程中需要记忆并处理大量信息。因此,如何有效地减少大语言模型推理过程中的认知负荷,缓解推理过程中可能出现的认知过载,是一个亟待解决的问题。对此该文提出了Self-Guide方法,用于增强语言模型的推理能力。该方法通过指引大语言模型生成常识知识和推理指导,让大语言模型基于自我规划来增强其推理能力,并通过与推理链结合的方式对模型的推理过程进行校准。与现有方法不同的是,该文在不对大语言模型进行微调或使用外部工具的情况下,显著提升了大语言模型的推理性能。实验结果表明,Self-Guide方法在四种常见推理任务上性能显著优于基线方法,同时相比传统的推理链模型,Self-Guide方法在推理能力较弱的模型上也具有良好的泛化性能。通过结合大语言模型的自我规划和推理能力,Self-Guide方法为提升语言模型的推理能力提供了一种新的有效途径。 展开更多
关键词 大语言模型 自我引导 推理增强 认知负荷
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基于CEEMDAN和HBA-BiGRU-SelfAttention的短期负荷预测
6
作者 朱婷 颜七笙 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第4期478-493,共16页
针对电力负荷数据存在非线性、时序性等多方面因素导致的预测精度不足等问题,本文提出一种基于CEEMDAN和HBA-BiGRU-SelfAttention的短期负荷预测模型.首先,采用随机森林(RF)算法对气象因素进行特征提取,在保证数据特征的同时,降低数据... 针对电力负荷数据存在非线性、时序性等多方面因素导致的预测精度不足等问题,本文提出一种基于CEEMDAN和HBA-BiGRU-SelfAttention的短期负荷预测模型.首先,采用随机森林(RF)算法对气象因素进行特征提取,在保证数据特征的同时,降低数据的复杂度;其次,采用自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)算法对原始负荷数据进行分解,得到若干较为平稳的模态分量;然后,将经过特征提取的气象因素和模态分量作为输入数据,利用BiGRU(双向门控循环单元)-SelfAttention(自注意力机制)模型进行预测,并针对BiGRU-SelfAttention模型的超参数难以选取最优解的问题,引入蜜獾算法(HBA)对BiGRU-SelfAttention模型的超参数进行寻优;最后,将子序列预测结果叠加,得到最终预测结果.以某地实际电力负荷数据为数据集进行对比试验,结果表明,本文所提出的模型具有较高的预测精度,可以为电力系统稳定运行提供可靠依据. 展开更多
关键词 短期负荷预测 随机森林 自适应噪声完备集合经验模态分解 蜜獾算法 双向门控循环单元 自注意力机制
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基于Self-Attention-BiLSTM网络的西瓜种苗叶片氮磷钾含量高光谱检测方法 被引量：4
7
作者 徐胜勇 刘政义 +3 位作者 黄远 曾雨 别之龙 董万静 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期243-252,共10页
元素含量无损检测技术可以为植物生长发育的环境精准调控提供关键实时数据。以西瓜苗为例,提出了一种基于图谱特征融合的氮磷钾含量深度学习检测方法。首先,使用高光谱仪拍摄西瓜苗叶片的高光谱图像,使用连续流动化学分析仪测定叶片的3... 元素含量无损检测技术可以为植物生长发育的环境精准调控提供关键实时数据。以西瓜苗为例,提出了一种基于图谱特征融合的氮磷钾含量深度学习检测方法。首先,使用高光谱仪拍摄西瓜苗叶片的高光谱图像,使用连续流动化学分析仪测定叶片的3种元素含量。然后,采用基线偏移校正(BOC)叠加高斯平滑滤波(GF)的光谱预处理方法和随机森林算法(RF)建立预测模型,基于竞争性自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)2种算法初步筛选出特征波长,再综合考虑波长数和建模精度设计了一种最优波长评价方法,将波长数进一步减少到3~4个。最后,提取使用U-Net网络分割的彩色图像颜色和纹理特征,和光谱反射率特征一起作为输入,基于自注意力机制-双向长短时记忆(Self-Attention-BiLSTM)网络构建了3种元素含量的预测模型。实验结果表明,氮磷钾含量预测的R2分别为0.961、0.954、0.958,RMSE分别为0.294%、0.262%、0.196%,实现了很好的建模效果。使用该模型对另2个品种西瓜进行测试,R2超过0.899、RMSE小于0.498%,表明该模型具有很好的泛化性。该高光谱建模方法使用少量波长光谱即实现了高精度检测,在精度和效率上达成了很好的平衡,为后续便携式高光谱检测装备开发奠定了理论基础。 展开更多
关键词 西瓜苗叶片 元素含量 无损检测 自注意力机制 双向长短时记忆网络 高光谱
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播种期对水稻两用核不育系育性转化和自交结实率的影响 被引量：1
8
作者 康洪灿 李国生 +5 位作者 王锦艳 张义 段浩平 尹正钦 何荣满 钏兴宽 《中国稻米》 北大核心 2025年第1期100-105,共6页
选取7个具有代表性的水稻两用核不育系作为试验材料,在施甸县水稻两用核不育系繁育基地开展播种期试验,旨在研究不同类型两用核不育系的育性转换特点,并确定不育系高产繁殖的适宜播期。结果表明,播种期对不育系育性转换和自交结实率的... 选取7个具有代表性的水稻两用核不育系作为试验材料,在施甸县水稻两用核不育系繁育基地开展播种期试验,旨在研究不同类型两用核不育系的育性转换特点,并确定不育系高产繁殖的适宜播期。结果表明,播种期对不育系育性转换和自交结实率的影响较大,不同不育系育性转换和自交结实率峰值随着播期的变化呈现出较大差异,参试不育系均存在适宜播期。光敏型粳稻不育系育性转换主要受光长影响,在确保安全齐穗的前提下,推迟播种有利于其育性转换,提高自交结实率,进而提高繁殖产量;温敏型早籼不育系由于生育期短,生长发育迅速,因此在保证秧龄的条件下,通过早播利用6月初的短时低温可获得基本产量;不同温敏型中籼不育系的生长发育和育性转换差异大,找准最佳播期是实现其高产高效繁殖的关键。通过分析施甸县水稻两用核不育系繁育基地多年气温变化情况,我们发现该地在6月下旬至7月中旬出现高温的概率较高,不育系繁殖育性敏感期应尽量错开该时段。 展开更多
关键词 水稻 两用核不育系 亲本繁殖 播期 育性转化敏感期 自交结实率
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湖南省5个主推油茶早中熟品种授粉配置技术 被引量：2
9
作者 张婷 李建安 +5 位作者 龚玉子 杨昕悦 刘彩霞 王浩宇 谭晓风 李泽 《林业科学》 北大核心 2025年第4期153-168,共16页
【目的】系统研究湖南省5个主推油茶早中熟品种的最佳授粉配置组合,为湖南省油茶良种的品种配置及优质丰产标准栽培提供实践参考和数据支撑。【方法】以‘德字1号’、‘华金’、‘华鑫’、‘湘林210’和‘湘林97号’油茶为试验材料,在... 【目的】系统研究湖南省5个主推油茶早中熟品种的最佳授粉配置组合,为湖南省油茶良种的品种配置及优质丰产标准栽培提供实践参考和数据支撑。【方法】以‘德字1号’、‘华金’、‘华鑫’、‘湘林210’和‘湘林97号’油茶为试验材料,在花期观测的基础上开展人工授粉试验,测定座果率、果实发育情况、经济性状、种仁含油率和脂肪酸含量等指标,采用主成分分析法综合评价各油茶授粉组合效果。【结果】1)‘德字1号’的始花期在10月14日,较‘华金’、‘华鑫’、‘湘林210’和‘湘林97号’分别早3、9、12和25天,5个油茶品种盛花期主要集中在11月,‘华金’盛花期最长,从10月30日持续到11月26日,‘湘林97号’的初花期和盛花期相比‘德字1号’和‘华金’仅相遇9天和12天。2)5个油茶品种最终座果率最高的授粉组合(♀×♂)分别为‘德字1号’ב华金’、‘华金’ב德字1号’、‘华鑫’ב华金’、‘湘林210’ב德字1号’和‘湘林97号’ב华鑫’,比其自然授粉分别高44.66%、43.94%、31.08%、16.38%和10.05%,其中,‘华鑫’花粉给‘湘林97号’授粉的单果质量高于其他父本的授粉效果。3)‘华鑫’花粉给‘华金’授粉后的干仁含油率和干籽含油率最高,分别比‘华金’ב湘林97号’的果实显著高23.57%和36.89%(P<0.05)。‘湘林210’和‘华金’相互配置的果实含油率最高,均为7.60%。‘湘林97号’ב华鑫’的果实含油率比父本为‘德字1号’和‘华金’的组合果实含油率分别高15.65%和14.67%,差异显著(P<0.05)。4)(♀×♂)‘德字1号’ב华金’、‘华金’ב华鑫’、‘华鑫’ב湘林97号’和‘湘林210’ב华鑫’授粉组合油茶母本的果实不饱和脂肪酸含量显著高于其他品种授粉(P<0.05)。【结论】综合比较花期、座果率、果实经济性状和茶油品质等指标,确定‘德字1号’的最佳授粉品种为‘华金’,其次为‘湘林210’;‘华金’的最佳授粉品种为‘华鑫’,其次为‘德字1号’和‘湘林210’;‘华鑫’的最佳授粉品种为‘华金’,其次为‘湘林97号’‘湘林210’和‘德字1号’;‘湘林210’的最佳授粉品种为‘湘林97号’,其次为‘华金’、‘华鑫’;‘湘林97号’的最佳授粉品种为‘华鑫’,其次为‘湘林210’。其中,‘华金’与‘华鑫’、‘华鑫’与‘湘林97号’、‘湘林210’与‘湘林97号’和‘德字1号’与‘湘林210’4组品种间适宜等比例配置。 展开更多
关键词 油茶 品种配置 授粉 座果率 果实品质
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ConvNeXt网络及Stacked BiLSTM-Self-Attention在轴承剩余寿命预测中的应用 被引量：1
10
作者 张印文 王琳霖 +1 位作者 薛文科 梁文婕 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第11期1977-1985,1994,共10页
在滚动轴承剩余使用寿命预测方面,采用传统方法时存在鲁棒性差、精度低等各种问题。近些年来深度学习的发展为解决这些问题提供了新的思路。为了进一步提高对轴承寿命的预测精度,提出了一种基于ConvNeXt网络、堆叠双向长短时记忆网络(SB... 在滚动轴承剩余使用寿命预测方面,采用传统方法时存在鲁棒性差、精度低等各种问题。近些年来深度学习的发展为解决这些问题提供了新的思路。为了进一步提高对轴承寿命的预测精度,提出了一种基于ConvNeXt网络、堆叠双向长短时记忆网络(SBiLSTM)和自注意力机制(Self-Attention)的滚动轴承寿命预测方法。首先,采用连续小波变换(CWT)构造了振动信号的时频图,以更好地捕捉信号的时域和频域特征;然后,将得到的时频图输入到构建的ConvNeXt网络中,通过卷积、池化和层归一化等操作,对时频图的关键特征进行了提取;最后,将提取后的特征输入到SBiLSTM-Self-Attention模块中,进一步提取了时序信息和特征权重分配数据,利用PHM2012挑战数据集进行了验证,通过实验分析了该方法的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)。研究结果表明:相较于现有技术方法,该方法的平均RMSE为0.031;与其他三种方法,即卷积神经网络(CNN)、深度残差双向门控循环单元(DRN-BiGRU)和深度卷积自注意力双向门控循环单元(DCNN-Self-Attention-BiGRU)相比,其平均RMSE值分别下降了79%、74%和55%,MAE值分别下降了78%、73%和53%,说明该方法在滚动轴承剩余寿命预测中有较好的性能。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 ConvNeXt网络 堆叠双向长短时记忆网络 自注意力机制 深度学习 连续小波变换
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基于Self-CGRU模型的地铁基坑周边地表沉降预测 被引量：1
11
作者 张文松 贾磊 +1 位作者 姚荣涵 孙立 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2474-2482,2491,共10页
为提升地铁基坑开挖引发的地表沉降的预测精度,基于自注意力机制和深度学习提出一种能捕捉沉降数据时空特性的深度注意力组合预测模型(self-attention convolutional gated recurrent units,Self-CGRU)。Self-CGRU模型由空间模块和时间... 为提升地铁基坑开挖引发的地表沉降的预测精度,基于自注意力机制和深度学习提出一种能捕捉沉降数据时空特性的深度注意力组合预测模型(self-attention convolutional gated recurrent units,Self-CGRU)。Self-CGRU模型由空间模块和时间模块搭建。空间模块中,选择卷积神经网络捕捉相邻监测点沉降数据的空间相关性;时间模块中,使用门控循环单元神经网络分析沉降数据的时间规律,并引入自注意力机制捕获沉降数据内部的自相关性,进而得到沉降预测值。选取中国深圳市地铁基坑周边地表沉降数据验证Self-CGRU模型,结果表明:相比现有模型,Self-CGRU模型预测性能更好,使预测精度提高了17.48%~29.17%。研究成果可为地铁基坑周边地表沉降预测提供一种准确且稳定的新模型。 展开更多
关键词 沉降预测 组合模型 时空特性 深度学习 自注意力机制
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蝙蝠的生态系统服务研究进展
12
作者 刘莹莹 冯江 江廷磊 《兽类学报》 北大核心 2025年第2期137-151,共15页
蝙蝠在生态系统中扮演着多重角色,通过多种生态系统服务对环境和人类社会产生了深远影响。本文总结蝙蝠生态系统服务的研究现状并对未来进行展望,重点探讨蝙蝠在供给服务、调节服务、文化服务和支持服务中的作用。在供给服务方面,蝙蝠... 蝙蝠在生态系统中扮演着多重角色,通过多种生态系统服务对环境和人类社会产生了深远影响。本文总结蝙蝠生态系统服务的研究现状并对未来进行展望,重点探讨蝙蝠在供给服务、调节服务、文化服务和支持服务中的作用。在供给服务方面,蝙蝠为农业和医药领域提供了宝贵资源,特别是蝙蝠粪便(夜明砂),不仅是传统中药的重要组成,还可以作为高效的有机肥料,显著提高土壤质量和作物产量。此外,蝙蝠的生物特性,如唾液中的抗凝血蛋白质和抗病毒成分,为新药研发提供了重要的基础,推动了生物技术和医学的创新。在调节服务方面,食虫蝙蝠不仅能够通过捕食作用减少农业害虫和降低农药的使用量,还能通过捕食风险效应对昆虫营造“恐惧景观”,改变猎物的行为和生理,进而降低其适合度。食果蝙蝠则能够为植物授粉和传播种子,提高作物生产的可持续性,促进生态系统健康。在文化服务方面,蝙蝠在中西方文化中均具有重要象征意义,并通过生态旅游为当地经济做出重要贡献。在支持服务方面,蝙蝠通过种子传播、植物授粉和养分循环,维持生态系统的健康与稳定。本文进一步展望了未来研究方向,提出保护蝙蝠及其生态系统服务功能的重要性,以应对全球环境变化带来的挑战,促进人类社会的可持续发展。 展开更多
关键词 蝙蝠 生态系统服务 害虫控制 植物授粉 种子传播 生物多样性保护
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战略企业家推进高水平科技自立自强的角色价值与作用机制 被引量：1
13
作者 张建民 钟雨芮 +2 位作者 陈杨 李海丽 陶小龙 《科技进步与对策》 北大核心 2025年第1期122-131,共10页
战略企业家是国家战略人才力量的重要组成部分,在推进高水平科技自立自强过程中具有无可替代的价值。战略企业家既是企业家发展边界的突破,也是企业家队伍建设的未来指向。基于企业家理论及我国优秀企业家、优秀企业的实践基础,从角色... 战略企业家是国家战略人才力量的重要组成部分,在推进高水平科技自立自强过程中具有无可替代的价值。战略企业家既是企业家发展边界的突破,也是企业家队伍建设的未来指向。基于企业家理论及我国优秀企业家、优秀企业的实践基础,从角色期待视角对中国情境下战略企业家的内涵进行创新性界定,刻画战略企业家的典型特征,探讨战略企业家与一般企业家的异同,整体上形成对战略企业家的新认知。在此基础上,剖析战略企业家在实现高水平科技自立自强过程中的战略人才价值和创新人才价值,发现战略企业家通过涓滴效应、同群效应、桥梁效应在企业、产业链、创新联合体等场域发挥重要作用。系统回答了战略企业家“是谁—有何价值—如何发挥价值”的问题,研究成果可为新时代战略企业家助推高水平科技自立自强提供理论支撑和实践指导。 展开更多
关键词 科技自立自强 战略企业家 内涵特征 角色价值 作用机制
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法师系多肉植物人工杂交授粉的影响因素研究
14
作者 李素华 孟彤 +5 位作者 倪文婷 韩浩章 赵荣 张丽华 王芳 张楠 《西南林业大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期55-62,共8页
为筛选影响法师系多肉植物杂交授粉的关键因素,优化人工杂交授粉技术。通过TTC染色法、离体萌发法及联苯胺-过氧化氢法对7个法师系多肉品种的花粉和柱头活性进行检测,筛选适宜的授粉时间和杂交亲本:以‘巫毒’(♀)ב绿羊绒’(♂)... 为筛选影响法师系多肉植物杂交授粉的关键因素,优化人工杂交授粉技术。通过TTC染色法、离体萌发法及联苯胺-过氧化氢法对7个法师系多肉品种的花粉和柱头活性进行检测,筛选适宜的授粉时间和杂交亲本:以‘巫毒’(♀)ב绿羊绒’(♂)为杂交授粉组合,通过比较不同授粉方式、赤霉素浓度、湿袋间隔时间等因素对杂交授粉后雌蕊氧化酶活性及丙二醛含量变化的影响,探究法师系多肉植物人工杂交授粉的关键技术。结果表明:初花期多数品种的花粉和柱头活性最强,初花期是适宜的授粉时期;花粉和柱头活性在品种间差异显著,其中‘巫毒’‘绿羊绒’‘圆叶法师’花粉活力较强,‘黑金刚’‘水墨画’较低。柱头可授性较强的为‘巫毒’‘圆叶法师’‘黑金刚’,‘绿羊绒’‘万圣节’可授性较低;赤霉素浓度、湿袋间隔时间和授粉方式对杂交后雌蕊氧化酶活性及丙二醛含量均有显著影响,30 mg/LGA、湿袋间隔2 h及重复授粉3个处理效果最好,在杂交授粉后4~24 h内雌蕊中POD、SOD以及β-1,3-葡聚糖酶活性水平较高,MDA含量较低。 展开更多
关键词 杂交授粉 花粉活力 柱头活性 保护酶活性 影响因素 3-葡聚糖酶活性
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西藏野生大花黄牡丹传粉特性研究
15
作者 崔永宁 曾秀丽 《西藏农业科技》 2025年第2期26-29,共4页
对西藏特有二级保护植物大花黄牡丹授粉方式进行调控,观察距离超过600 km的两个居群调控后的结实情况及对胚珠数量等特性的影响。结果表明:米林大花黄牡丹去雄不套袋授粉处理后无论是种子质量还是数量都优于其他几个处理,其单荚种子数... 对西藏特有二级保护植物大花黄牡丹授粉方式进行调控,观察距离超过600 km的两个居群调控后的结实情况及对胚珠数量等特性的影响。结果表明:米林大花黄牡丹去雄不套袋授粉处理后无论是种子质量还是数量都优于其他几个处理,其单荚种子数量最多,为5.33±1.50粒/果荚,结实率为0.38±0.09;千粒质量为1.37±1.09 kg,优于其他处理及对照。隆子大花黄牡丹去雄套袋(同株异花)授粉处理优于其他处理及对照,尤其是在种子质量、大小等特性方面效果最好,其处理后的千粒质量最大,为1.97±0.22 kg,种子最大,其处理后的种子横纵径为17.69±0.81×13.52±0.99 mm,变异系数最小,籽粒性状最稳定。西藏大花黄牡丹可以自花授粉,但最优授粉方式仍为异花授粉,可针对不同居群采取去雄不套袋或同株异花授粉处理方式以提高种子数量和质量。 展开更多
关键词 大花黄牡丹 生物学特性 人工授粉 自然授粉 异花授粉 西藏
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工程博士联合培养的生发机制、现实困境与纾解策略--基于多重制度逻辑的分析视角 被引量：2
16
作者 牛风蕊 张紫薇 《研究生教育研究》 北大核心 2025年第1期73-80,88,共9页
开展工程博士专业学位研究生教育是国家自主培养拔尖创新人才的重要组成部分,也是产业升级背景下强化工程领军人才队伍建设的关键举措。工程博士联合培养涉及政府、行业企业和高校等利益相关主体,受到国家逻辑、市场逻辑和高校逻辑等多... 开展工程博士专业学位研究生教育是国家自主培养拔尖创新人才的重要组成部分,也是产业升级背景下强化工程领军人才队伍建设的关键举措。工程博士联合培养涉及政府、行业企业和高校等利益相关主体,受到国家逻辑、市场逻辑和高校逻辑等多重制度逻辑的形塑。国家科技自立自强的发展战略导向,人才和知识溢出对行业企业创新发展的辐射,以及高校提升办学实力和博士毕业生的社会契合度等多元利益相关者的目标联结推动了工程博士联合培养制度链条的启动。与此同时,工程博士联合培养中行动主体的目标偏差以及制度供需失衡和管理逻辑惯性的影响,使得行为主体间耦合失调,成为联合培养深入推进的阻滞性因素。迫切需要强化多重制度逻辑的协同互构,构建“全链条”协同机制,通过利益弥合与制度引导,提高工程博士联合培养的成效。 展开更多
关键词 工程博士 联合培养 科技自立自强 多重制度逻辑
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中青年脑卒中患者自我同情影响因素及作用机制研究 被引量：1
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作者 王俊伟 王洪岩 +3 位作者 马莎莎 杜洪澎 于佳佳 徐宁 《护理学杂志》 北大核心 2025年第6期91-96,共6页
目的 了解中青年脑卒中患者自我同情现状,分析其影响因素的作用路径和作用机制,为构建提高该群体自我同情的干预方案提供参考。方法 便利选取山东省2所三甲医院290例中青年脑卒中患者作为研究对象,使用一般资料调查表、自我同情量表、... 目的 了解中青年脑卒中患者自我同情现状,分析其影响因素的作用路径和作用机制,为构建提高该群体自我同情的干预方案提供参考。方法 便利选取山东省2所三甲医院290例中青年脑卒中患者作为研究对象,使用一般资料调查表、自我同情量表、社会支持评定量表、自我护理能力量表、疾病接受度量表进行调查。利用分层回归分析探讨自我护理能力、社会支持和疾病接受度对中青年脑卒中患者自我同情的影响,采用AMOS24.0软件构建结构方程模型。结果 中青年脑卒中患者自我同情得分为(82.60±20.88)分。控制人口学变量的影响后,社会支持、自我护理能力、疾病接受度可独立解释自我同情45.1%的变异。社会支持可直接影响自我同情(β=0.173),也可通过自我护理能力、疾病接受度间接影响自我同情(间接效应占总效应的72.97%)。结论 中青年脑卒中患者自我同情处于中等水平,应给予患者充分的社会支持,提高其自我护理能力及疾病接受度,以提高患者的自我同情水平。 展开更多
关键词 中青年 脑卒中 自我同情 社会支持 自我护理能力 疾病接受度 资源保护理论 结构方程模型
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基于DCNN网络及Self-Attention-BiGRU机制的轴承剩余寿命预测 被引量：4
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作者 刘森 刘美 +2 位作者 贺银超 韩惠子 孟亚男 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期786-796,共11页
深度神经网络在剩余寿命预测(RUL)领域得到了广泛的应用。传统的滚动轴承寿命预测模型存在预测精确度较低、鲁棒性较弱的问题。为了进一步提升预测模型的精确度以及鲁棒性,提出了一种融合深度卷积神经网络(DCNN)、双向门控循环单元(BiG... 深度神经网络在剩余寿命预测(RUL)领域得到了广泛的应用。传统的滚动轴承寿命预测模型存在预测精确度较低、鲁棒性较弱的问题。为了进一步提升预测模型的精确度以及鲁棒性,提出了一种融合深度卷积神经网络(DCNN)、双向门控循环单元(BiGRU)以及自注意力机制(Self-Attention)三种模块的滚动轴承剩余使用寿命预测模型。首先,利用DCNN网络对原始振动信号的时域特征、频域特征进行了提取;然后,使用不确定量化的方法对提取到的特征进行了评价和筛选,利用筛选过后的特征构建了新的替代特征集;最后,利用Self-Attention-BiGRU网络对轴承的剩余使用寿命进行了预测,并在IEEE PHM2012数据集上进行了验证。实验结果表明:相较于BiGRU、GRU和BiLSTM三种模型的预测结果,基于DCNN及Self-Attention-BiGRU方法的预测结果最优,两项误差值:平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)最低,其中工况一的一号轴承RUL预测的MAE值相较于BiGRU、GRU以及BiLSTM网络分别下降了7.0%、7.4%和6.5%,RMSE值相较于其他三种模型分别下降了7.6%、8.4%和6.9%,预测的Score值最高,分值为0.985。通过不同数据集的划分,证明了该方法在轴承RUL预测时的强鲁棒性。实验结果验证了基于DCNN网络及Self-Attention-BiGRU模型在轴承剩余使用寿命预测中的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余使用寿命 双向门控循环单元 不确定量化 自注意力机制 深度卷积神经网络 预测与健康管理
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科技创新与产业创新深度融合:模式、堵点与突破 被引量：9
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作者 龙海波 《北京行政学院学报》 北大核心 2025年第1期22-30,共9页
推动科技创新与产业创新融合发展,是引领新技术革命和产业变革的时代需要、应对日趋激烈的大国竞争的战略需要、重塑产业链供应链韧性与安全的实践需要。科技成果供给与市场实际需求尚不匹配,中试平台制度保障和配套服务亟待完善,科技... 推动科技创新与产业创新融合发展,是引领新技术革命和产业变革的时代需要、应对日趋激烈的大国竞争的战略需要、重塑产业链供应链韧性与安全的实践需要。科技成果供给与市场实际需求尚不匹配,中试平台制度保障和配套服务亟待完善,科技领军企业创新主体作用尚未充分发挥,科技前沿攻关与市场规模化推广之间缺乏协同,是制约我国当前科技创新与产业创新深度融合的主要堵点。因此,必须聚焦现代化产业体系建设的重点领域和薄弱环节,发挥新型举国体制优势,完善中试服务支撑体系,优化深度融合制度设计,健全开放协同创新机制,以高水平科技自立自强支撑科技创新与产业创新的融合发展。 展开更多
关键词 科技创新 产业创新 新质生产力 高水平科技自立自强 新型举国体制
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运气还是能力--基于自我认知视角的智能服务算法偏差对消费者使用意愿的影响研究 被引量：1
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作者 杜维 陈鑫 《南开管理评论》 北大核心 2025年第3期136-147,共12页
智能服务已被众多的消费者所接纳使用,但其无法完全避免的算法偏差引起了人们对智能服务伦理问题的关注。本文研究调查了智能服务中算法偏差(高vs.低)对消费者使用意愿的影响,探寻其心理中介机制及自我认知(运气感知、自我效能感)对该... 智能服务已被众多的消费者所接纳使用,但其无法完全避免的算法偏差引起了人们对智能服务伦理问题的关注。本文研究调查了智能服务中算法偏差(高vs.低)对消费者使用意愿的影响,探寻其心理中介机制及自我认知(运气感知、自我效能感)对该路径的作用机制和边界。本文采用实验法进行研究,设置4个不同场景的随机实验,采用问卷调查的方式收集有效信息并进行数据分析。实验结果证明,算法偏差对消费者使用智能服务的意愿有显著的负面影响(实验1),且随着算法偏差程度的增加,消费者的厌恶感也会增加,从而降低消费者使用智能服务的意愿(实验2)。研究结果还表明,运气感知和自我效能感在正向调节消费者使用意愿方面也起着关键作用(实验3和4)。本研究拓展了智能服务的研究领域,从自我认知的角度为使用意图研究提供了理论见解,对智能服务算法偏差应对策略的制定也具有战略参考意义。 展开更多
关键词 智能服务 算法偏差 自我认知 运气感知 自我效能感
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