检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2025年第1期37卷 79-94页

作者：尹安琳张洪贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室贵州贵阳550025

针对复杂障碍物环境下无人机安全、高效飞行的路径规划问题,探讨其优化模型的设计与求解算法。模型设计中,以距离、角度、高度及飞行威胁代价为性能指标,以地域、空域障碍物为约束,建立基于权重系数法与柱坐标系的单性能指标路径规划模... 详细信息

针对复杂障碍物环境下无人机安全、高效飞行的路径规划问题,探讨其优化模型的设计与求解算法。模型设计中,以距离、角度、高度及飞行威胁代价为性能指标,以地域、空域障碍物为约束,建立基于权重系数法与柱坐标系的单性能指标路径规划模型;针对人工兔优化算法存在初始种群分布不均匀、勘探能力和开采能力不平衡,以及局部搜索能力不足的问题,利用SPM混沌映射改善初始种群分布;借助精英个体引导策略增强局部搜索能力;利用改进型能量收缩策略平衡全局与局部搜索能力,提出一种计算复杂度由种群规模确定且能求解大规模优化问题的改进型人工兔优化算法。实验表明,已获路径规划模型的路径规划方案能在一定程度上缓解航迹点数的增加对求解性能的影响,同时优化算法处理大规模优化问题及复杂障碍物威胁环境下无人机路径规划问题具有明显优势。

关键词：无人机路径规划人工兔优化柱坐标系大规模优化精英个体引导策略

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基于主成分分析和聚类分析对不同品种甘薯淀粉与粉条品质的综合评价

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食品工业科技 2025年第4期46卷 246-257页

作者：罗密尹旺邓仁菊关郁芳潘牧吴巧玉付梅贵州省农业科学院生物技术研究所贵州贵阳550009 贵州省农业生物技术重点实验室贵州贵阳550009 农业农村部喀斯特山区作物基因资源与种质创新重点实验室贵州贵阳550009 贵州省农作物技术推广总站贵州贵阳550000

为科学评价不同品种甘薯淀粉品质,并建立甘薯淀粉品质评价体系,以10个淀粉型甘薯品种为试验材料,对其淀粉组成、粒径、分子聚合度、热力学特性、糊化特性和粉条品质指标进行测定分析,研究不同甘薯品种淀粉性质的差异,并且运用相关性分... 详细信息

为科学评价不同品种甘薯淀粉品质,并建立甘薯淀粉品质评价体系,以10个淀粉型甘薯品种为试验材料,对其淀粉组成、粒径、分子聚合度、热力学特性、糊化特性和粉条品质指标进行测定分析,研究不同甘薯品种淀粉性质的差异,并且运用相关性分析、主成分分析和聚类分析对淀粉品质进行综合评价。结果表明,不同品种之间淀粉各项品质指标存在显著性差异(P<0.05),由相关性分析发现各淀粉性质指标之间有不同程度的相关性,并且粉条品质主要与淀粉组成、粒径以及分子聚合度密切相关。通过主成分分析从28个指标中提取了7个主成分,累计方差贡献率为96.761%,能够反映原指标的大部分信息。10个甘薯品种淀粉品质指标综合得分从高到低依次为:渝薯198、商薯19、渝薯50、渝薯15、齐宁19、黔薯11、徐薯22、苏薯28、徐薯37、鄂薯6号。聚类分析将10个甘薯品种分为五类,其中第Ⅲ类的商薯19,淀粉粒径较大,回生值较高,粉条断条率较低,弹性较好,该品种适宜用作粉条加工。渝薯198综合得分最高,粉条咀嚼性较好,但是烹煮损失较高、硬度较大;鄂薯6号、苏薯28和徐薯37综合得分较低,粉条品质较差,不适宜用作粉条加工。

关键词：甘薯淀粉品质粉条主成分分析聚类分析

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基于零集中差分隐私的联邦学习激励方案

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通信学报 2025年第1期46卷 79-92页

作者：李梦倩田有亮张军鹏赵冬梅贵州大学公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025 河北师范大学河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024

针对联邦学习场景下客户端选择不公平及模型训练低效问题,提出了一种基于激励机制的隐私保护联邦学习框架(zCDP-FL)。该框架将第二价反向拍卖应用到客户端的选择策略,设计了激励机制算法(SRAI),最大化系统效益。此外,采用零集中差分隐私... 详细信息

针对联邦学习场景下客户端选择不公平及模型训练低效问题,提出了一种基于激励机制的隐私保护联邦学习框架(zCDP-FL)。该框架将第二价反向拍卖应用到客户端的选择策略,设计了激励机制算法(SRAI),最大化系统效益。此外,采用零集中差分隐私,提出了隐私预算动态分配算法,实现训练过程中噪声规模的动态调整,在严格隐私计算边界的情况下提供更强的隐私保护。理论分析与仿真实验证明,zCDP-FL能够有效防止隐私泄露,并提升了2.13%~3.62%模型训练效率。

关键词：联邦学习零集中差分隐私激励机制隐私预算动态分配

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苦荞RILs群体千粒质量和粒形的遗传特性分析

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江西农业大学学报 2025年第2期47卷 302-313页

作者：石茂竹黎瑞源刘迪陈庆富王莉花石桃雄贵州师范大学生命科学学院贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室云南省农业科学院生物技术与种质资源研究所/云南省农业生物技术重点实验室

【目的】千粒质量是苦荞产量性状三大构成因素之一，其大小由粒形（粒长、粒宽和粒厚）和籽粒充实度等决定，研究千粒质量和粒形的遗传变异与分子机理对苦荞育种有着十分重要的意义。【方法】以‘晋荞麦2号×品苦1号’衍生的重组自... 详细信息

【目的】千粒质量是苦荞产量性状三大构成因素之一，其大小由粒形（粒长、粒宽和粒厚）和籽粒充实度等决定，研究千粒质量和粒形的遗传变异与分子机理对苦荞育种有着十分重要的意义。【方法】以‘晋荞麦2号×品苦1号’衍生的重组自交系（JP-RILs）群体为材料，在2个环境中对粒长、粒宽、长宽比及千粒质量等4个性状进行变异、主基因+多基因遗传模型、相关性和聚类等分析。【结果】在E1和E2 2个环境中，JP-RILs群体的4个调查性状均呈现连续的变异及明显的双向超亲分离现象，其中长宽比变异系数最大（15.30%、15.70%），其次是粒长（11.27%、11.03%），粒宽变异系数最小（5.46%、5.94%）。粒宽的最佳模型均为MX1-A-AI，受1对加性上位性主基因+加性多基因控制，主基因遗传率分别为69.84%和62.68%，多基因遗传率分别为23.90%和34.24%。长宽比的最佳模型均为4MG-AI，受4对加性主基因控制，主基因遗传率分别为98.07%和98.26%。粒长的最佳模型分别为4MG-AI和1MG-A，受4对或1对加性主基因控制，主基因遗传率分别为97.98%和88.39%。千粒质量的最佳模型分别为2MG-DE和4MG-EEEA，受2对重叠主基因或4对加性主基因控制，主基因遗传率分别为36.61%和70.43%。聚类分析筛选出千粒质量较大的长粒和圆粒类型以及千粒质量较低的圆粒类型，可作为新品种选育以及粒形和千粒质量遗传学研究的基础材料。【结论】苦荞JP-RILs群体千粒质量和粒形均存在明显的主效基因，且上位性效应占主导地位，为苦荞粒形和千粒质量的QTL定位和遗传改良提供依据。

关键词：苦荞重组自交系粒形主基因+多基因遗传模型相关性分析聚类分析

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5R,6S-Tg立体异构体稳定构型的理论研究

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原子与分子物理学报 2025年第4期42卷 177-184页

作者：王树栋龚卫平王椰孙涛吴敬杰贵州警察学院实验中心贵阳550000 贵州大学贵州省高性能计算化学重点实验室贵阳550000

胸腺嘧啶二醇(Thymine glycol,Tg)是最常见的DNA氧化损伤,人体基因组内含有数千个Tg损伤.Tg对DNA聚合酶有强的阻断,可能导致细胞死亡、癌症等严重后果.一旦生成,Tg就以两对顺反立体异构体混合物的形式存在,修复酶对Tg的修复表现出立体... 详细信息

胸腺嘧啶二醇(Thymine glycol,Tg)是最常见的DNA氧化损伤,人体基因组内含有数千个Tg损伤.Tg对DNA聚合酶有强的阻断,可能导致细胞死亡、癌症等严重后果.一旦生成,Tg就以两对顺反立体异构体混合物的形式存在,修复酶对Tg的修复表现出立体选择性.在所有的异构体中,5R,6S-Tg数量最多.NMR实验表明5R,6S-Tg 5-CH_(3)可能存在轴向或赤道两种不同构象,但是5R,6S-Tg最稳定构象依然存在争论.基于碱基水平的理论研究表明5R,6S-Tg 5-CH_(3)取向为轴向时最稳定.然而,本研究在核苷水平的计算表明,5-CH_(3)取向为赤道时最稳定,高精度的簇耦合理论CCSD(T)/6-311++G(d,p)对结果进行了验证.进一步的分析表明,分子内氢键和氧孤电子对之间的π-π共轭协同作用稳定了5R,6S-Tg的赤道构象.

关键词：胸腺嘧啶二醇密度泛函理论氢键立体异构体

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改进型WSN覆盖模型及其求解的果蝇视觉进化神经网络

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小型微型计算机系统 2025年第1期46卷 33-43页

作者：黄唯张洪贵州大学大数据与信息工程学院贵阳550025 贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室贵阳550025

传感器节点的随机部署易于导致WSN的网络覆盖率低和连通性差,进而影响WSN的服务质量;如何构建节点部署规划模型及探究其求解算法,仍然是WSN研究面临的科技难题.为此,提出改进型WSN覆盖优化模型及其求解的果蝇视觉进化神经网络优化算法.... 详细信息

传感器节点的随机部署易于导致WSN的网络覆盖率低和连通性差,进而影响WSN的服务质量;如何构建节点部署规划模型及探究其求解算法,仍然是WSN研究面临的科技难题.为此,提出改进型WSN覆盖优化模型及其求解的果蝇视觉进化神经网络优化算法.模型设计中,在已有覆盖率指标下,引入连通度指标以保证网络的连通性,进而借助正三角形法构建确保区域内节点均匀部署的约束限制条件,获得以覆盖率和连通度的加权和为性能指标的改进型WSN覆盖优化模型.算法设计中,依据注意力和果蝇视觉系统的信息处理机制,获得能处理约束条件且能输出全局和局部学习率的改进型果蝇视觉神经网络,进而将其输出与基于改进型蜣螂优化的状态更新策略组合,获得能处理强非线性约束优化及WSN覆盖优化问题的改进型果蝇视觉进化神经网络优化算法.比较性的实验结果显示,所获算法不仅具有强的竞争力,而且也暗示视觉信息处理机制与元启发式方法结合对解决约束优化问题具有较好潜力.

关键词：无线传感器网络覆盖优化网络连通度果蝇视觉神经网络视觉进化神经网络蜣螂优化

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基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法

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现代电子技术 2025年第3期48卷 81-86页

作者：徐石穿徐洋张思聪贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵州贵阳550001 贵州师范大学网络空间安全学院贵州贵阳550001

现有的图像隐写方法大多数都聚焦在增加隐写容量和提升载密图像的不可检测性上,对于载密图像在遭受裁剪后信息提取完整性的研究相对较少。为解决载密图像遭受裁剪后无法恢复信息的问题,文中为图像隐藏任务提出一种基于生成对抗网络的抗... 详细信息

现有的图像隐写方法大多数都聚焦在增加隐写容量和提升载密图像的不可检测性上,对于载密图像在遭受裁剪后信息提取完整性的研究相对较少。为解决载密图像遭受裁剪后无法恢复信息的问题,文中为图像隐藏任务提出一种基于生成对抗网络的抗裁剪图像隐写方法。该方法基于生成对抗网络构建一个编码⁃解码网络,被命名为ACIS。通过在网络结构中增加评价器,让评价器与编码器进行对抗训练,使得编码器生成的载密图像更具有真实性,并提高载密图像抗隐写分析能力。同时,在训练过程中通过添加噪声层模拟现实传输过程中遇到的图像裁剪攻击,以提高载密图像的鲁棒性,提升解码器的解码准确率。为减少梯度消失问题带来的影响,使用DenseNet连接并对ACIS网络结构进行调整以提升解码准确率。实验结果表明,ACIS生成的载密图像在被裁剪掉20%的区域后,仍有70%以上的载密图像能完整恢复出隐藏信息。同时,该方法还能保持较大的隐写容量(最高可达到1.37 bpp),是传统方法0.2~0.4 bpp容量的3~6倍,而且图像质量高,对于通用的隐写分析工具也有很好的隐蔽性。

关键词：图像隐写术抗裁剪生成对抗网络信息隐藏自适应 DenseNet连接

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融合深度强化学习的卷积神经网络联合压缩方法

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计算机工程与应用 2025年第6期61卷 210-219页

作者：马祖鑫崔允贺秦永彬申国伟郭春陈意钱清贵州大学计算机科学与技术学院文本计算与认知智能教育部工程研究中心贵阳550025 贵州大学公共大数据国家重点实验室贵阳550025 贵州大学贵州省软件工程与信息安全特色重点实验室贵阳550025 贵州财经大学信息学院贵阳550025

随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果... 详细信息

随着边缘计算、边缘智能等概念的兴起,卷积神经网络的轻量化部署逐渐成为研究热点。传统的卷积神经网络压缩技术通常分阶段地、独立地执行剪枝与量化策略,但这种方式没有考虑剪枝与量化过程的相互影响,使其无法达到最优的剪枝与量化结果,影响压缩后的模型性能。针对以上问题,提出一种基于深度强化学习的神经网络联合压缩方法——CoTrim。CoTrim同时执行通道剪枝与权值量化,利用深度强化学习算法搜索出全局最优的剪枝与量化策略,以平衡剪枝与量化对网络性能的影响。在CIFAR-10数据集上对VGG和ResNet进行实验,实验表明,对于常见的单分支卷积和残差卷积结构,CoTrim能够在精度损失仅为2.49个百分点的情况下,将VGG16的模型大小压缩至原来的1.41%。在复杂数据集Imagenet-1K上对紧凑网络MobileNet和密集连接网络DenseNet进行实验,实验表明,对于深度可分离卷积结构以及密集连接结构,CoTrim依旧能保证精度损失在可接受范围内将模型压缩为原始大小的1/5~1/8。

关键词：卷积神经网络深度强化学习模型压缩通道剪枝权值量化边缘智能

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基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架

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智能系统学报 2025年第1期20卷 243-254页

作者：肖添龙徐计王国胤贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵州贵阳550025 贵州大学计算机科学与技术学院贵州贵阳550025 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系... 详细信息

图池化作为图神经网络中重要的组件,在获取图的多粒度信息的过程中扮演了重要角色。而当前的图池化操作均以平等地位看待数据点,普遍未考虑利用邻域内数据之间的偏序关系,从而造成图结构信息破坏。针对此问题,本文提出一种基于偏序关系的多视图多粒度图表示学习框架(multi-view and multi-granularity graph representation learning based on partial order relationships,MVMGr-PO),它通过从节点特征视图、图结构视图以及全局视图对节点进行综合评分,进而基于节点之间的偏序关系进行下采样操作。相比于其他图表示学习方法,MVMGr-PO可以有效地提取多粒度图结构信息,从而可以更全面地表征图的内在结构和属性。此外,MVMGr-PO可以集成多种图神经网络架构,包括GCN(graph convolutional network)、GAT(graph attention network)以及GraphSAGE(graph sample and aggregate)等。通过在6个数据集上进行实验评估,与现有基线模型相比,MVMGr-PO在分类准确率上有明显提升。

关键词：图神经网络图池化多粒度偏序关系节点分类任务图表示学习半监督学习图嵌入

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基于区块链的动态多用户可搜索加密方案

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计算机应用研究 2025年第3期42卷 693-699页

作者：刘欢邓伦治李滨瀚贵州师范大学数学科学学院贵阳550025 贵州师范大学贵州省信息与计算科学重点实验室贵阳550025

单用户可搜索加密方案无法满足多用户环境下的数据分享需求,且存在密钥泄露风险。为此,利用(t,N)秘密共享结构和区块链技术构造了一个基于身份的多用户可搜索加密方案。该方案解决了多用户环境下的数据分享和机密性问题,实现了用户的动... 详细信息

单用户可搜索加密方案无法满足多用户环境下的数据分享需求,且存在密钥泄露风险。为此,利用(t,N)秘密共享结构和区块链技术构造了一个基于身份的多用户可搜索加密方案。该方案解决了多用户环境下的数据分享和机密性问题,实现了用户的动态更新功能,防止了密钥泄露,并在标准模型下被证明能够抵御关键字猜测攻击。与五个现存的相关方案相比较,该方案在计算成本上表现出效率优势,适用于云储存环境下的数据分享。

关键词：区块链可搜索加密基于身份加密多用户用户的动态更新标准模型

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