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S-box:six-dimensional compound hyperchaotic map and artificial bee colony algorithm 被引量:1
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作者 Ye Tian Zhimao Lu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2016年第1期232-241,共10页
Being as unique nonlinear components of block ciphers,substitution boxes(S-boxes) directly affect the security of the cryptographic systems.It is important and difficult to design cryptographically strong S-boxes th... Being as unique nonlinear components of block ciphers,substitution boxes(S-boxes) directly affect the security of the cryptographic systems.It is important and difficult to design cryptographically strong S-boxes that simultaneously meet with multiple cryptographic criteria such as bijection,non-linearity,strict avalanche criterion(SAC),bits independence criterion(BIC),differential probability(DP) and linear probability(LP).To deal with this problem,a chaotic S-box based on the artificial bee colony algorithm(CSABC) is designed.It uses the S-boxes generated by the six-dimensional compound hyperchaotic map as the initial individuals and employs ABC to improve their performance.In addition,it considers the nonlinearity and differential uniformity as the fitness functions.A series of experiments have been conducted to compare multiple cryptographic criteria of this algorithm with other algorithms.Simulation results show that the new algorithm has cryptographically strong S-box while meeting multiple cryptographic criteria. 展开更多
关键词 substitution boxes(S-boxes) multiple cryptographic criteria six-dimensional compound hyperchaotic map artificial bee colony algorithm(ABC).
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自动驾驶风险及其包容审慎监管
2
作者 刘权 《河北学刊》 北大核心 2025年第4期25-33,共9页
基于人工智能技术的自动驾驶汽车,有利于减少传统的交通事故,解放“四肢”而使人类出行更自由,促进共享经济发展。但自动驾驶汽车有可能导致新型交通事故,用户个人信息也可能被智能系统滥用,“算法黑箱”会加大“电车难题”风险,损害赔... 基于人工智能技术的自动驾驶汽车,有利于减少传统的交通事故,解放“四肢”而使人类出行更自由,促进共享经济发展。但自动驾驶汽车有可能导致新型交通事故,用户个人信息也可能被智能系统滥用,“算法黑箱”会加大“电车难题”风险,损害赔偿责任可能无法得到有效承担。罔顾安全而求发展会导致多种风险,但过度追求安全则会扼杀智能科技创新而阻碍发展。在人工智能时代,应当统筹发展和安全,对自动驾驶实行包容审慎监管。应科学设定自动驾驶技术标准,完善用户个人信息保护措施,规范智能决策“算法”,扩大测试道路范围并探索智能道路建设,合理分配自动驾驶的赔偿责任,并不断完善自动驾驶汽车保险。 展开更多
关键词 自动驾驶 人工智能 包容审慎监管 个人信息 算法黑箱
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独立供电系统传导干扰黑箱建模方法
3
作者 王浩宇 孙红鹏 +3 位作者 张涛 张刚 白焱 段建东 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第6期2347-2357,I0026,共12页
飞机和船舶中的独立供电系统具有多等级电网混合交联、多元电气设备动态加载的特点,由此造成其传导干扰多源、多径传输,传导干扰分析和抑制面临极大困难。该文提出采用黑箱建模方法,仅基于设备端口特性参数的测量,通过戴维南等效建立传... 飞机和船舶中的独立供电系统具有多等级电网混合交联、多元电气设备动态加载的特点,由此造成其传导干扰多源、多径传输,传导干扰分析和抑制面临极大困难。该文提出采用黑箱建模方法,仅基于设备端口特性参数的测量,通过戴维南等效建立传导干扰的多端口网络模型,进而可通过模型的级联构建系统级传导干扰分析模型。该方法无需设备内部电路参数和配置信息,模型通用性强。通过24 V直流供电系统验证,实验结果表明,随着系统用电设备数量和种类的增加,该方法仍能准确预测系统的传导发射情况,证明了该方法是系统级传导干扰分析的有效手段。 展开更多
关键词 传导电磁干扰 黑箱模型 戴维南等效 独立供电系统 电磁兼容
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基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法
4
作者 宋亚飞 仇文博 +1 位作者 王艺菲 冯存前 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第3期119-127,共9页
针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,... 针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,并引入动态正则化增强问题凸性,优化算法稳定性和针对性。实验结果表明,NM-FGSM在不同攻击策略下优于现有方法,尤其在先进防御场景中攻击成功率提高了4%~8%。通过动态正则化的损失函数,对抗样本的跨模型迁移能力得到提升,进一步增强了黑盒攻击效果。最后,讨论了未来优化NM-FGSM算法和设计防御措施的研究方向,为深度学习模型的安全性研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 迁移性 黑盒攻击 NadaMax优化器 动量 自适应学习率 动态正则化
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基于多空间概率增强的图像对抗样本生成方法
5
作者 王华华 范子健 刘泽 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期883-890,共8页
对抗样本能够有效评估深度神经网络的鲁棒性和安全性。针对黑盒场景下对抗攻击成功率低的问题,为提高对抗样本的可迁移性,提出一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法(MPEAM)。所提方法通过在对抗样本生成方法中引入2条随机数据增强... 对抗样本能够有效评估深度神经网络的鲁棒性和安全性。针对黑盒场景下对抗攻击成功率低的问题,为提高对抗样本的可迁移性,提出一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法(MPEAM)。所提方法通过在对抗样本生成方法中引入2条随机数据增强支路,而各支路分别基于像素空间和HSV颜色空间实现图像的随机裁剪填充(CP)和随机颜色变换(CC),并通过构建概率模型控制返回的图像样本,从而在增加原始样本多样性的同时降低对抗样本对原数据集的依赖,进而提高对抗样本的可迁移性。在此基础上,将所提方法引入集成模型中,以进一步提升黑盒场景下对抗样本攻击的成功率。在ImageNet数据集上的大量实验结果表明,相较于基准方法——迭代快速梯度符号方法(IFGSM)和动量迭代快速梯度符号方法(MIFGSM),所提方法的黑盒攻击成功率分别平均提升了28.72和8.44个百分点;相较于基于单空间概率增强的对抗攻击方法,所提方法的黑盒攻击成功率最高提升了6.81个百分点。以上验证了所提方法能够以较小的复杂度代价提高对抗样本的可迁移性,并实现黑盒场景下的有效攻击。 展开更多
关键词 对抗样本 深度神经网络 黑盒场景 可迁移性 多空间概率增强
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胜利油田油藏数值模拟软件自主研发进展与下步发展方向
6
作者 张志强 杨耀忠 +3 位作者 张世明 于金彪 曹伟东 胡慧芳 《油气地质与采收率》 北大核心 2025年第4期116-125,共10页
针对胜利油田复杂地质条件下的油藏开发需求,系统阐述了油藏数值模拟软件的自主研发历程、核心技术及应用成效。经过多年攻关,胜利油田研发了三维三相黑油模型、化学驱和CO_(2)驱组分数值模拟软件等一系列自主知识产权的油藏数值模拟软... 针对胜利油田复杂地质条件下的油藏开发需求,系统阐述了油藏数值模拟软件的自主研发历程、核心技术及应用成效。经过多年攻关,胜利油田研发了三维三相黑油模型、化学驱和CO_(2)驱组分数值模拟软件等一系列自主知识产权的油藏数值模拟软件,有效解决了特高含水期渗流规律表征、新型化学驱油体系驱油机理描述等关键技术难题,在模拟特高含水期油水差异化渗流、低渗透油藏非线性渗流等方面展现出显著的技术优势。此外,通过建立解耦排序、交替方向、自适应网格、代数多重网格等高效的数学模型离散与求解算法,实现了百万至千万级网格规模油藏模型的快速求解,基本满足了矿场开发方案研究的需求。然而,相较于国外商业化油藏数值模拟软件,胜利油田自主研发油藏数值模拟软件在功能完备性、大规模并行计算效率和新技术融合应用方面仍存在一定差距。为此,油藏数值模拟核心技术仍需在建模数模一体化与多种开发方式一体化的新发展模式、CPU+GPU大规模并行计算关键技术以及基于大数据与人工智能等新技术的集成应用方面进一步持续提升完善。通过持续技术创新与功能优化,胜利油田油藏数值模拟软件将进一步提升技术竞争力,为复杂油藏的高效开发提供有力支撑。 展开更多
关键词 数值模拟 黑油模型 化学驱模型 组分模型 渗流机理 快速求解算法
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基于自适应权重的黑翅鸢算法及其工程应用
7
作者 龙文 张洁 徐明 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第7期141-150,共10页
针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行... 针对原始黑翅鸢算法(black-winged kite algorithm,BKA)容易陷入局部最优、收敛精度不够等问题,提出基于自适应权重的改进黑翅鸢算法(improved BKA,IBKA)。首先,运用Fuch混沌映射策略初始化种群,提高种群的多样性;其次,在黑翅鸢攻击行为中加入自适应权重,更好地平衡局部寻优和全局搜索能力;最后,在黑翅鸢迁徙行为中引入莱维飞行,有效增强算法全局搜索能力。将IBKA对29个CEC2017测试函数进行求解,并与原始BKA算法、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、斑马优化算法(zebra optimization algorithm,ZOA)、正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)以及蜣螂优化算法(dung beetle optimization,DBO)进行对比。结果表明,IBKA算法的收敛速度和精度优于对比算法。通过求解3个工程设计约束优化问题,验证了IBKA算法能有效解决实际工程优化问题。 展开更多
关键词 黑翅鸢算法 Fuch混沌映射 自适应权重 莱维飞行 工程优化
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一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法
8
作者 张哲 宝文礼 姚中洋 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期120-133,共14页
针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建... 针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建初始Kriging模型,将优化方法与主动学习过程相结合,实现在整个输入变量空间中搜索最佳训练样本,利用最佳训练样本对Kriging模型进行优化,通过优化后的Kriging模型代替功能函数,对未知点进行预测,以实现结构的可信度和似真度计算.该方法将优化方法与主动学习过程相结合,降低了传统方法搜索训练样本时对候选样本位置的约束,能够搜索到对Kriging模型优化效果更好的训练样本,提升了Kriging模型构建的效率和成功率.数值算例证明了该方法具有良好的计算效果,并将其应用于车辆正面碰撞的可靠性分析. 展开更多
关键词 结构可靠性 可靠性分析 证据理论 “黑箱”问题 主动学习Kriging模型
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基于果蝇优化算法的虚拟现实碰撞检测
9
作者 王大虎 张艳伟 +1 位作者 侯伟华 张新科 《印刷与数字媒体技术研究》 北大核心 2025年第2期126-134,共9页
为了解决虚拟现实场景中碰撞检测性能不高的问题,本研究采用包围盒与果蝇优化算法相结合的混合碰撞检测技术。首先根据物体的形状选择合适的包围盒将物体进行包围,当检测到A、B物体生成的包围盒发生重叠,则完成包围盒碰撞检测;根据包围... 为了解决虚拟现实场景中碰撞检测性能不高的问题,本研究采用包围盒与果蝇优化算法相结合的混合碰撞检测技术。首先根据物体的形状选择合适的包围盒将物体进行包围,当检测到A、B物体生成的包围盒发生重叠,则完成包围盒碰撞检测;根据包围盒交叉空间对待检测物体进行特征点提取,根据提取的特征点进行果蝇种群的构建;然后以待检测物体的同类特征距离的倒数作为果蝇群体的实物浓度适应度函数,通过果蝇优化算法迭代,选择出最小特征距离;根据最小特征距离与设定的阈值进行对比,判断待检测的物体是否发生碰撞,实现待检测物体的混合碰撞检测。结果表明,通过设置果蝇的个体搜索步长,可以大大提高碰撞检测的精度。与虚拟现实中常用的碰撞检测技术相比,该算法的碰撞检测精度最高。 展开更多
关键词 虚拟现实 包围盒 果蝇优化算法 混合碰撞检测
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基于黑翅鸢优化算法的分数阶Riccati微分方程数值解法
10
作者 胡行华 张瑶 《应用数学》 北大核心 2025年第3期751-761,共11页
利用黑翅鸢优化算法全局优化的优点,提出了基于Haar小波函数逼近和黑翅鸢优化算法的分数阶Riccati微分方程数值解法.结合Haar小波给出分数阶Riccati微分方程数值解的一般形式,将原问题转化为以逼近函数待定系数为变量的单目标优化问题,... 利用黑翅鸢优化算法全局优化的优点,提出了基于Haar小波函数逼近和黑翅鸢优化算法的分数阶Riccati微分方程数值解法.结合Haar小波给出分数阶Riccati微分方程数值解的一般形式,将原问题转化为以逼近函数待定系数为变量的单目标优化问题,再利用黑翅鸢优化算法对其进行求解.进而得到分数阶Riccati微分方程的Haar小波近似解.对不同分数阶Riccati微分方程实施数值实验评估,并对比现有数值方法所得结果,体现本方法的准确性和稳定性. 展开更多
关键词 黑翅鸢优化算法 HAAR小波 小波函数逼近 优化问题 数值解
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基于融合聚类和BKA-VMD-TCN-BiLSTM的短期光伏功率预测
11
作者 王瑞 李哲 逯静 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第4期592-603,共12页
针对光伏系统功率输出因天气条件波动大且随机性强的特点,提出了一种基于融合聚类的短期光伏功率组合预测模型。首先通过改进的Kmeans聚类算法(GMKmeans)将原始光伏数据集分为晴天、阴天和雨天3种天气模式。在此基础上,为解决变分模态分... 针对光伏系统功率输出因天气条件波动大且随机性强的特点,提出了一种基于融合聚类的短期光伏功率组合预测模型。首先通过改进的Kmeans聚类算法(GMKmeans)将原始光伏数据集分为晴天、阴天和雨天3种天气模式。在此基础上,为解决变分模态分解(VMD)分解数量和惩罚因子难以人工确定的问题,引入黑翅鸢优化算法(BKA)实现VMD参数的自适应优化。随后利用优化后的VMD将光伏功率时间序列数据分解成多个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF),确保模型能够更深入地理解和模拟光伏功率随时间演变的复杂模式。最后,针对各IMF分量分别构建时序卷积网络(TCN)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)组合预测模型,并将预测结果叠加重构,实现对整体光伏功率输出的高精度预测。实验结果表明,该预测模型提升了光伏功率预测的准确性和有效性。 展开更多
关键词 短期光伏功率预测 变分模态分解 黑翅鸢优化算法 时序卷积网络 双向长短期记忆网络
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基于TBKA-P&O算法的光伏系统MPPT控制研究
12
作者 王欣峰 姜鑫杰 +1 位作者 张丕 赵思琴 《电子测量技术》 北大核心 2025年第7期36-45,共10页
针对光伏阵列输出功率曲线在局部遮阴条件下存在多峰值的特性,导致传统算法在最大功率点跟踪(MPPT)过程中易陷入局部最优的问题,本文提出一种基于改进黑翅鸢算法(TBKA)与扰动观察法(P&O)相结合的MPPT控制策略,称为TBKA-P&O算法... 针对光伏阵列输出功率曲线在局部遮阴条件下存在多峰值的特性,导致传统算法在最大功率点跟踪(MPPT)过程中易陷入局部最优的问题,本文提出一种基于改进黑翅鸢算法(TBKA)与扰动观察法(P&O)相结合的MPPT控制策略,称为TBKA-P&O算法。在全局搜索阶段,首先通过Tent-Logistic-Cosine混沌映射初始化种群,其次引入切线飞行策略优化TBKA算法的搜索效率和收敛精度,同时设计了一种基于贪婪策略的动态透镜成像反向学习策略用于提升搜索多样性,避免陷入局部最优;在局部搜索阶段,结合P&O实现最大功率点的快速定位和高精度跟踪。为验证算法的有效性,构建了包含传统P&O算法、BKA-P&O算法、量子CS-P&O算法以及TBKA-P&O算法的光伏发电系统仿真模型,实验结果显示,TBKA-P&O在4种工况下的跟踪精度分别为100%、99.97%、99.96%和99.96%,跟踪时间分别为0.093、0.090、0.077和0.047 s。与其他算法相比,TBKA-P&O算法在动态追踪速度、稳态跟踪精度及功率振荡控制方面均表现出显著优势。 展开更多
关键词 光伏发电系统 最大功率点追踪 局部遮阴 改进黑翅鸢算法 扰动观察法
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基于BP-ANN的人工渗滤系统去除总磷过程优化
13
作者 刘元坤 曹塬琪 +2 位作者 于艾鑫 李星 郭晓天 《中国环境科学》 北大核心 2025年第6期3151-3160,共10页
本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,... 本文利用BBD响应面法(BBD-RSM)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)算法对活性炭吸附总磷(TP)的过程参数(接触时间、初始浓度、温度、pH值)进行了建模和预测,并结合遗传算法(GA)对BP-ANN模型中的反应条件进行优化.结果表明,在BBD-RSM模型中,P<0.0001,可较好的对TP的去除过程进行预测,接触时间为TP去除率最显著的参数,TP吸附过程中各因素的相对影响顺序为:接触时间>pH值>温度>初始浓度.采用BP-ANN模型进行优化,最佳网络结构为4-8-1.敏感性分析表明,影响TP去除率的因素依次为接触时间(34.05%)>pH值(28.67%)>温度(19.56%)>初始浓度(17.72%).基于BP-ANN模型,采用GA优化人工渗滤系统运行条件,对TP去除过程的优化结果为:接触时间为720.53min、初始浓度为2.75mg/L、温度为30.62℃、pH为5,达到最佳去除率(99.63%).试验验证分析表明,BP-ANN-GA较BBD-RSM的预测值与实验值相比拥有较高的R 2(0.9939)和较低的RSME(1.2851),说明该模型具有更好的预测能力,能更好的描述人工快速渗滤系统对TP的去除过程. 展开更多
关键词 BBD响应面法 反向传播人工神经网络 遗传算法 总磷 人工快速渗滤系统
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高维贝叶斯优化研究综述 被引量:1
14
作者 陈泉霖 陈奕宇 +4 位作者 霍静 曹宏业 高阳 李栋 郝建业 《软件学报》 北大核心 2025年第6期2576-2603,共28页
贝叶斯优化是一种优化黑盒函数的技术,高效的样本利用率使其在众多科学和工程领域中得到了广泛应用,如深度模型调参、化合物设计、药物开发和材料设计等.然而,当输入空间维度较高时,贝叶斯优化的性能会显著下降.为了克服这一限制,许多... 贝叶斯优化是一种优化黑盒函数的技术,高效的样本利用率使其在众多科学和工程领域中得到了广泛应用,如深度模型调参、化合物设计、药物开发和材料设计等.然而,当输入空间维度较高时,贝叶斯优化的性能会显著下降.为了克服这一限制,许多研究对贝叶斯优化方法进行了高维扩展.为了深入剖析高维贝叶斯优化的研究方法,根据不同工作的假设与特征将高维贝叶斯优化方法分为3类:基于有效低维度假设的方法、基于加性假设的方法以及基于局部搜索的方法,并对这些方法进行阐述和分析.首先着重分析这3类方法的研究进展,然后比较各类方法在贝叶斯优化应用中的优劣势,最后总结当前阶段高维贝叶斯优化的主要研究趋势,并对未来发展方向展开讨论. 展开更多
关键词 高维贝叶斯优化 贝叶斯优化 黑盒优化 降维 变量选择
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随机环境下设备关键部件多目标分阶段顺序维修模型与方法 被引量:1
15
作者 梁佩 邱浩波 +3 位作者 孟磊 蒋琛 许丹阳 高亮 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第4期1346-1357,共12页
基于考虑维修环境的随机性、决策目标的多样性以及提高传统顺序维修策略实操性的现实需求,提出随机环境下的多目标分阶段顺序维修策略,建立以维修费用率最小化与可用度最大化为目标,以可靠度为约束的多目标随机规划数学模型。根据所建... 基于考虑维修环境的随机性、决策目标的多样性以及提高传统顺序维修策略实操性的现实需求,提出随机环境下的多目标分阶段顺序维修策略,建立以维修费用率最小化与可用度最大化为目标,以可靠度为约束的多目标随机规划数学模型。根据所建立模型的随机、多目标特性,设计了一种结合了随机仿真方法的多目标黑翅鸢优化算法进行求解。多目标黑翅鸢优化算法和随机仿真方法分别用于搜索候选解和在随机环境下评估解的适应度值。以某船舶关键部件为例,将所设计方法与非支配排序遗传算法Ⅱ、基于分解的多目标进化算法和多目标粒子群优化算法进行对比分析,实验结果验证了所提模型与算法在解决该问题上的可行性和高效性。 展开更多
关键词 多目标分阶段顺序维修 可靠性 可用度 随机仿真方法 多目标黑翅鸢优化算法
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C57black/6小鼠全脑缺血模型脑内Bax和Bcl-2的表达 被引量:8
16
作者 黄海霞 刘丽敏 +2 位作者 付小锁 刘萍 胡应安 《神经解剖学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期256-260,共5页
本研究采用C57black/6小鼠制备全脑缺血模型,观察脑缺血后多个脑区Bax和Bcl-2基因的表达。双侧颈总动脉夹闭(bilateral common carotid artery occlusion,BCCAO)15min,造成全脑缺血,24h后取脑组织进行Bax和Bcl-2免疫组织化学染色。结果... 本研究采用C57black/6小鼠制备全脑缺血模型,观察脑缺血后多个脑区Bax和Bcl-2基因的表达。双侧颈总动脉夹闭(bilateral common carotid artery occlusion,BCCAO)15min,造成全脑缺血,24h后取脑组织进行Bax和Bcl-2免疫组织化学染色。结果显示:Bax阳性细胞广泛分布在大脑皮层、丘脑和杏仁核,阳性产物主要位于胞质内。除丘脑外,其他各部位Bax阳性神经元的密度缺血组均显著高于假手术组(P<0.05);缺血组各区域细胞染色灰度值均显著低于假手术组(P<0.01)。Bcl-2阳性细胞在大脑皮层和丘脑均有表达,缺血组大脑皮层内Bcl-2阳性神经元的密度显著高于假手术组(P<0.05);缺血组各区域细胞染色灰度值均显著低于假手术组(P<0.01)。以上结果表明双侧颈总动脉夹闭法致C57black/6小鼠全脑缺血模型可致多脑区Bax和Bcl-2的广泛表达,提示Bax和Bcl-2可能介导了缺血所致的神经元损伤。 展开更多
关键词 全脑缺血 BAX BCL-2 C57black/6小鼠
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云南省南苜蓿和天蓝苜蓿根瘤菌BOX-PCR分析 被引量:3
17
作者 张斌 李乔仙 刘晓云 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第12期5395-5397,共3页
[目的]进行南苜蓿和天蓝苜蓿根瘤菌的BOX-PCR分析,为苜蓿高效固氮根瘤菌的筛选和接种剂的研究提供理论依据。[方法]采用boxA1R单引物对90株根瘤菌供试菌株及5株标准菌株进行BOX-PCR分析,并进行聚类分析。[结果]经过扩增得到了较多的条带... [目的]进行南苜蓿和天蓝苜蓿根瘤菌的BOX-PCR分析,为苜蓿高效固氮根瘤菌的筛选和接种剂的研究提供理论依据。[方法]采用boxA1R单引物对90株根瘤菌供试菌株及5株标准菌株进行BOX-PCR分析,并进行聚类分析。[结果]经过扩增得到了较多的条带,90株供试菌株共有31种BOX图谱类型。聚类分析结果显示,所有菌株在40%相似性水平上聚为一群;而在69%的相似性水平上,供试菌株可细分为7个遗传群,群1的菌株全部分离自云南省江川县路居镇天蓝苜蓿的根瘤,群3内的菌株都分离自德宏州盈江县的南苜蓿根瘤,并与标准菌株Enisfer melilotiUSDA1002T聚在一群,在群4、5、6中,除SWF67340的宿主为南苜蓿外,其他菌株的宿主都为天蓝苜蓿,群7中,除SWF66320、SWF67343、SWF65116和SWF673704株菌的宿主为天蓝苜蓿外,其余菌株的宿主都为南苜蓿。[结论]供试菌株具有丰富的遗传多样性,BOX-PCR能够区分它们之间的差异;大多数菌株按宿主及采集地聚群,但也有交叉。 展开更多
关键词 根瘤菌 box-PCR 苜蓿 南苜蓿 天蓝苜蓿
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基于稀疏子空间采样的信号检测网络黑盒查询对抗攻击方法
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作者 李东阳 王林元 +2 位作者 彭进先 马德魁 闫镔 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2808-2818,共11页
随着深度神经网络在信号检测任务的应用,神经网络易受到对抗样本攻击的脆弱性也受到了广泛关注。针对无法获取模型内部信息的信号检测网络黑盒攻击场景,该文提出一种基于稀疏子空间采样的黑盒查询对抗攻击方法。该方法将信号样本检测数... 随着深度神经网络在信号检测任务的应用,神经网络易受到对抗样本攻击的脆弱性也受到了广泛关注。针对无法获取模型内部信息的信号检测网络黑盒攻击场景,该文提出一种基于稀疏子空间采样的黑盒查询对抗攻击方法。该方法将信号样本检测数量消失比例作为判断攻击是否成功的约束条件,构造信号检测网络对抗样本攻击模型,参考跳步跳跃攻击(HSJA)算法设计基于决策边界的信号检测网络黑盒查询对抗攻击方法求解该模型,以生成信号对抗样本。为了进一步改善查询效率,该文根据信号对抗扰动特点构建稀疏子空间采样进行查询攻击,即在生成对抗样本时,按照一定比例选择具有较大幅度的信号分量,并仅在这些选定的分量上添加扰动。实验结果表明,在信号目标消失数量比例0.3的决策边界下,稀疏子空间采样黑盒对抗攻击方法使得信号检测网络mAP值降低了43.6%、召回率降低了41.2%。与全空间采样方法相比,稀疏子空间采样方法攻击成功率提升了2.5%,且对抗扰动平均能量比降低了3.47%。稀疏子空间采样攻击方法可以使得信号检测网络性能明显下降,相较于全空间采样具有攻击成功率更高、扰动强度更小等优势。 展开更多
关键词 信号检测网络 信号对抗样本 黑盒查询攻击 稀疏子空间采样
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箱式烘烤烟叶高温蒸汽回潮工艺参数优化 被引量:1
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作者 董文帅 胡彬彬 +5 位作者 闫伸 姜永雷 宋正熊 遆晋松 宋朝鹏 赵浩宾 《西南农业学报》 北大核心 2025年第1期200-208,共9页
【目的】确定箱式烘烤烟叶关键工艺参数,为箱式烘烤烟叶回潮工艺优化提供参考。【方法】利用高温蒸汽回潮房回潮设备,对箱式烘烤烟叶高温蒸汽回潮工艺进行研究。以前期炉内温度、转换点含水率和后期炉内温度为试验因素,以单位能耗、烟... 【目的】确定箱式烘烤烟叶关键工艺参数,为箱式烘烤烟叶回潮工艺优化提供参考。【方法】利用高温蒸汽回潮房回潮设备,对箱式烘烤烟叶高温蒸汽回潮工艺进行研究。以前期炉内温度、转换点含水率和后期炉内温度为试验因素,以单位能耗、烟叶硬度为试验指标,采用加权综合评分法进行赋权计算综合评分值,并结合响应面法(RSM)和遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络进行参数优化及预测。【结果】前期炉内温度、转换点含水率和后期炉内温度对烟叶综合评分值的影响显著,其中后期炉内温度对烟叶综合评分值的影响最大,其次为转换点含水率和前期炉内温度。RSM和GA-BP神经网络模型对箱式烘烤烟叶最佳回潮工艺的预测性能均较佳,其中RSM模型的R2=0.9792,GA-BP神经网络模型的R2=0.9692。经RSM优化的箱式烘烤烟叶回潮工艺参数为:前期炉内温度111.00℃、转换点含水率10.00%、后期炉内温度114.00℃,综合评分值的预测值为23.17,试验实际值为22.91;GA-BP神经网络优化得到的箱式烘烤烟叶回潮工艺参数为:前期炉内温度112.00℃、转换点含水率11.00%、后期炉内温度114.00℃,综合评分值的预测值为22.77,试验实际值为22.95;GA-BP神经网络预测值与实际值的相对误差为0.80%,优于RSM的相对误差1.12%。【结论】GA-BP神经网络模型可有效确定箱式烘烤烟叶最佳回潮工艺,该研究可为箱式烘烤烟叶回潮工艺优化提供参考。 展开更多
关键词 箱式烘烤 高温蒸汽 回潮工艺 响应面法 遗传算法 BP神经网络
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基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法
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作者 陈玮彤 唐伟 +2 位作者 朱长青 刘纪平 王勇 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,... 提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,构建独立的水印数据集;在水印嵌入阶段,在模型输出层额外增加一个水印类,并使用训练集和水印数据集共同训练,训练完成后删除并保存输出层水印类的参数作为私有密钥,获得嵌入水印后的模型;在水印验证阶段,在待验证模型中添加私有水印类参数,并使用含触发器的样本进行预测,当预测准确率大于设定阈值则认为水印验证成功。实验结果表明:该算法构建的纹理水印触发器具有唯一性,算法对模型量化攻击、微调攻击和剪枝攻击均具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 版权保护 黑盒模型水印 水印触发器 水印类 遥感场景分类模型
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