检索结果-内蒙古大学图书馆

高等学校化学学报 2025年第4期46卷 45-53页

作者：张望鲁新环董妍红郭昊天严姗周丹夏清华湖北大学小分子原料药精准制造湖北省重点实验室有机功能分子合成与应用教育部重点实验室武汉430062

金属有机框架(MOFs)材料由于具有酸性和表面结构可调控的特点被广泛应用于多相催化反应.本文设计并合成出一种含金属Co的梭形双金属MOF材料(ZnCo-MOFs),其可直接用于常规水热反应促进双烯烃空气环氧化反应,解决了双烯烃使用常规水热法... 详细信息

金属有机框架(MOFs)材料由于具有酸性和表面结构可调控的特点被广泛应用于多相催化反应.本文设计并合成出一种含金属Co的梭形双金属MOF材料(ZnCo-MOFs),其可直接用于常规水热反应促进双烯烃空气环氧化反应,解决了双烯烃使用常规水热法反应困难的问题.利用X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和X射线光电子能谱(XPS)等手段表征了该材料.ZnCo-MOFs能够在无还原剂和引发剂的情况下催化双烯烃空气环氧化反应,相比单烯烃其效率明显提升.以N,N-二甲基甲酰胺(DMF)作为反应溶剂,仅90℃水浴搅拌条件下反应5 h,双烯烃环辛烯和苯乙烯的转化率分别达97.0%和98.8%,环氧选择性分别为98.4%和92.7%.该催化剂在多次循环使用后依然没有失活,具有良好的循环稳定性.

关键词：梭形含钴金属有机框架材料协同催化双烯烃空气环氧化

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大规模非概率样本数据的分布式推断方法研究

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统计与决策 2025年第7期41卷 53-58页

作者：刘展潘莹丽湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

随着大数据与网络的发展,非概率样本数据规模不断增大,以往单台机器上的推断方法已不再适用,如何在多台机器上对大规模非概率样本数据进行分布式统计推断成为一个热点问题。文章针对大规模非概率样本数据,提出基于One-shot的分布式倾向... 详细信息

随着大数据与网络的发展,非概率样本数据规模不断增大,以往单台机器上的推断方法已不再适用,如何在多台机器上对大规模非概率样本数据进行分布式统计推断成为一个热点问题。文章针对大规模非概率样本数据,提出基于One-shot的分布式倾向得分推断方法。首先,将非概率样本数据与参考样本数据划分到不同的Worker机器上,建立Logistic倾向得分模型,基于每台Worker机器的数据计算得到模型参数估计;其次,将其传到Master机器上,采用加权平均得到最终的倾向得分模型参数估计;最后,基于Worker机器上的非概率样本数据与估计的倾向得分得到总体估计。模拟分析和实证研究结果均表明,所提方法的估计在相对偏差、方差、均方误差方面均比分布式简单估计小,与全局估计接近,估计效果良好。

关键词：大规模非概率样本分布式 One-shot 倾向得分

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带有异质参数的高维线性回归模型的Model-X Knockoffs推断方法研究

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数理统计与管理 2025年第1期44卷 119-134页

作者：潘莹丽夏迪龙杰新刘展湖北大学数学与统计学学院湖北武汉430062 应用数学湖北省重点实验室湖北武汉430062

大数据是传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多元化的信息资产,需要新的处理模式才能具有更强的决策权、洞察力和流程优化能力。大数据背景下,研究者面临着维数灾难和数据异质的困扰。在... 详细信息

大数据是传统软件工具在一定时间内无法捕获、管理和处理的数据集。它是一种海量、高增长率、多元化的信息资产,需要新的处理模式才能具有更强的决策权、洞察力和流程优化能力。大数据背景下,研究者面临着维数灾难和数据异质的困扰。在带有异质参数的高维线性回归模型下,本文通过构造Model-Xknockoffs变量实现变量选择中错误发现率(FDR)的控制;通过使用fusedlasso方法有效识别和合并同质参数组,并评估研究间的异质性。模拟和实证研究结果表明:将Model-Xknockoffs的推断方法和fusedlasso方法结合能有效解决带有异质参数的高维线性回归模型中参数估计、变量选择和FDR控制的问题。

关键词： model-Xknockoffs FDR 异质性 fusedlasso

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SM4算法基于不同逻辑门集的量子优化实现

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密码学报(中英文) 2025年第1期12卷 163-179页

作者：郭运雨向泽军林达曾祥勇张莎莎湖北大学网络空间安全学院武汉430062 密码技术全国重点实验室北京100878 国防科技大学理学院长沙410073 湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室武汉430062

本文主要研究SM4算法的低Toffoli深度以及低T深度的量子电路构造.对于SM4算法的S盒,本文以对其基于塔域分解技术得到的经典实现的重新划分为基础,通过添加量子辅助比特使每部分的Toffoli深度以及T深度达到理论上的最小值.在经典实现的... 详细信息

本文主要研究SM4算法的低Toffoli深度以及低T深度的量子电路构造.对于SM4算法的S盒,本文以对其基于塔域分解技术得到的经典实现的重新划分为基础,通过添加量子辅助比特使每部分的Toffoli深度以及T深度达到理论上的最小值.在经典实现的重新划分中,第二部分可视为4比特S盒,本文在基于NCT门集设计其量子电路时,提出了一种Toffoli深度为2的实现方案,该方案仅消耗8个量子辅助比特.针对重新划分中的第二部分基于Clifford+T门集的实现,本文使用基于SAT的搜索算法得到该部分与门深度为2的实现,并基于此设计了其T深度为2的量子电路.上述方法能在仅添加有限量子比特的条件下,有效地降低S盒整体电路的Toffoli深度以及T深度.基于上述方法,本文分别设计了SM4算法S盒Toffoli深度为8以及T深度为4的量子电路.将上述S盒电路应用于SM4算法整体设计中,本文最终分别设计了SM4算法的Toffoli深度为264、T深度为132的量子电路.

关键词： SM4算法塔域分解 S盒量子实现

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加权Laplace算子Dirichlet特征值问题的一个万有不等式及其应用

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数学物理学报(A辑) 2025年第1期45卷 54-73页

作者：杨贵诚温杨哲毛井湖北商贸学院武汉430074 湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室武汉430062 湖北大学智能感知系统与安全教育部重点实验室武汉430062

该文研究了欧氏空间中具有光滑边界的有界区域Ω上加权Laplace算子L_(φ)的Dirichlet特征值问题.在加权函数φ满足一定约束条件的前提下,利用变分法,并在恰当地构造测试函数的基础上,可以得到该特征值问题的一个万有不等式.

关键词：加权Laplace算子 Dirichlet特征值问题 Green公式

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低空经济现代化水平的统计测度与时空特征

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统计与决策 2025年第5期41卷 109-115页

作者：刘松林张虹杨青龙王菲湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062 中南财经政法大学统计与数学学院武汉430073 郑州工程技术学院商学院郑州450044

中国式现代化的推进需要发展新质生产力,低空经济正是承载这一战略目标的重要领域。对低空经济现代化水平进行测度,研究其时空特征,不仅是推动低空经济可持续发展的重要内容,而且是实现区域经济协调发展和产业转型升级的必要手段。文章... 详细信息

中国式现代化的推进需要发展新质生产力,低空经济正是承载这一战略目标的重要领域。对低空经济现代化水平进行测度,研究其时空特征,不仅是推动低空经济可持续发展的重要内容,而且是实现区域经济协调发展和产业转型升级的必要手段。文章基于2010—2022年中国31个省份的面板数据,从技术创新、基础设施、产业规模、市场需求和经济环境5个维度构建了低空经济现代化水平评价指标体系,采用熵权法对其进行统计测度,并运用Dagum基尼系数、核密度估计和莫兰指数分析低空经济现代化水平的区域差异和时空特征。结果表明:中国低空经济现代化水平稳步提升,东、中、西部地区呈现由高到低的分布格局。区域间差异和区域内差异均呈扩大趋势,其中,区域间差异是总体差异的主要来源。东部地区的区域内差异最大,表现出明显的极化现象。此外,低空经济现代化水平在空间上存在正相关性,形成了安徽(高跨度)、苏浙沪(高聚集)、广东(高水平)等具有代表性的地区。

关键词：低空经济指标体系综合评价时空演变

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基于增强句法信息与多特征图卷积融合的方面级情感分析

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计算机科学与探索 2025年第3期19卷 738-748页

作者：田继帅艾芳菊湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心武汉430062 大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室(湖北大学) 武汉430062

方面级情感分析作为情感计算领域的重要任务,旨在识别文本中关于特定方面的情感倾向。为了提高在这一任务中的性能,提出了一种增强句法信息与多特征图卷积融合的网络模型(ESMFGCN),利用依赖树表示句子中单词之间的语法结构关系,由于单... 详细信息

方面级情感分析作为情感计算领域的重要任务,旨在识别文本中关于特定方面的情感倾向。为了提高在这一任务中的性能,提出了一种增强句法信息与多特征图卷积融合的网络模型(ESMFGCN),利用依赖树表示句子中单词之间的语法结构关系,由于单纯地使用依赖树方法在建模时会引发不相关的噪声问题,引入了短语结构树,并将短语树转化为层级短语矩阵,并将由依赖树构造的邻接矩阵和层级短语矩阵合并作为图卷积网络的初始矩阵,用于增强句法信息。为了更精细地捕捉方面词与整个句子之间的关联,引入了注意力机制,对方面词上下文和整个句子建立更为精细的关联,并通过图卷积网络提取语义信息。设计融合层用于融合语义信息与句法信息,从而提高方面级情感分析的准确性和鲁棒性。在Restaurant、Laptop、Twitter数据集上分别设计对比实验、消融实验和敏感性分析实验,实验结果表明,相较于其他研究方法,该方法取得了显著的性能提升,证明了模型的有效性和优越性。

关键词：方面级情感分析句法特征注意力机制图卷积网络

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《概率论与数理统计》提高学生的课堂参与度

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知识文库 2025年第6期41卷 104-107页

作者：杜亚丽潘莹丽湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室

文中通过分析工科《概率论与数理统计》课堂中的现状——学生课堂参与度低，结合新时代人才需求，旨在培养重视科学精神、创新能力和批判性思维的国家需求型人才。为此，我们通过介绍学科发展史及相关科学家的励志故事，以及与概率统计...

文中通过分析工科《概率论与数理统计》课堂中的现状——学生课堂参与度低，结合新时代人才需求，旨在培养重视科学精神、创新能力和批判性思维的国家需求型人才。为此，我们通过介绍学科发展史及相关科学家的励志故事，以及与概率统计公式相关的小故事，将思政元素融入教学中，以激发学生探索真知的欲望。此外，我们采用翻转课堂的教学方法，使学生成为课堂的主导者和设计者，积极有效地参与课堂活动。这种方法不仅提高了教学效率，还培养了学生的自主学习能力，从而使他们在课程中积极有效地参与，全面提升综合素质。《概率论与数理统计》是一门从量化角度研究自然世界中不确定现象（随机现象）及其规律性的应用数学学科。

关键词：

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基于多标签关系图和局部动态重构学习的多标签分类模型

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计算机应用 2025年第4期45卷 1104-1112页

作者：胡婕郑启扬孙军张龑湖北大学计算机学院武汉430062 大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室(湖北大学) 武汉430062 智慧政务与人工智能应用湖北省工程研究中心(湖北大学) 武汉430062

在多标签分类任务中,现有模型对依赖关系的构建主要考虑标签在训练集中是否共现,而忽视了标签之间各种不同类型的关系以及在不同样本中的动态交互关系。因此,结合多标签关系图和局部动态重构图学习更完整的标签依赖关系。首先,根据标签... 详细信息

在多标签分类任务中,现有模型对依赖关系的构建主要考虑标签在训练集中是否共现,而忽视了标签之间各种不同类型的关系以及在不同样本中的动态交互关系。因此,结合多标签关系图和局部动态重构图学习更完整的标签依赖关系。首先,根据标签的全局共现关系,采用数据驱动的方式构建多标签关系图,学习标签之间不同类型的依赖关系;其次,通过标签注意力机制探索文本信息和标签语义的关联性;最后,对标签图进行动态重构学习,以捕获标签之间的局部特定关系。在3个公开数据集BibTeX、Delicious和Reuters-21578上的实验结果表明,所提模型的宏平均F1(maF1)值相较于MrMP(Multi-relation Message Passing)分别提高了1.6、1.0和2.2个百分点,综合性能得到提升。

关键词：多标签分类多标签关系图标签依赖关系局部动态重构图标签注意力机制

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基于多模态数据融合的农作物病害识别方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 840-848页

作者：陈维施昌勇马传香湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062 大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室(湖北大学) 武汉430062

现有的基于深度学习模型的农作物病害识别方法依赖特定农作物病害图像数据集进行图像特征学习,而忽视了文本特征在辅助图像特征学习中的重要性。为了更有效地提高模型对农作物病害图像的特征提取能力及病害识别能力,提出一种基于对比语... 详细信息

现有的基于深度学习模型的农作物病害识别方法依赖特定农作物病害图像数据集进行图像特征学习,而忽视了文本特征在辅助图像特征学习中的重要性。为了更有效地提高模型对农作物病害图像的特征提取能力及病害识别能力,提出一种基于对比语言-图像预训练和多模态数据融合的农作物病害识别方法(CDR-CLIP)。首先,构建高质量的病害识别图像-文本对数据集,利用文本信息增强农作物病害图像的特征表示;其次,利用多模态融合策略有效结合文本特征与图像特征,以加强模型对病害的判别能力;最后,针对性地设计预训练和微调策略,从而优化模型在特定农作物病害识别任务中的表现。实验结果表明,在PlantVillage和AI Challenger 2018农作物病害数据集上,CDR-CLIP的病害识别准确率分别达到99.31%和87.66%,F1值分别达到99.04%和87.56%;在PlantDoc农作物病害数据集上,CDR-CLIP的平均精度均值mAP@0.5达到51.10%,展现出CDR-CLIP强大的性能优势。

关键词：数据融合多模态大语言模型农作物病害识别对比学习

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