华东师范大学学报（自然科学版）

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一类具有负跳的α-稳定过程驱动的种群模型的遍历性

童金英, 梁子翼, 陈文泽, 张振中, 赵馨

2025 (1): 1-12. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.001

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为拟合随机环境与重大因素的影响, 基于马氏链与带负跳$\alpha$ - 稳定过程, 建立了一类种群互惠模型. 首先, 证明了该种群模型具有全局正解性; 其次, 给出了该模型的遍历性的充分条件.

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有界线性算子的Fa-Weyl定理与a-Weyl定理

李偲萌, 张邺, 曹小红

2025 (1): 13-27. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.002

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Fa-Weyl 定理和 a-Weyl 定理是 Weyl 定理的两种变形, Weyl 型定理的研究对于谱理论研究十分重要. 通过定义新的谱集, 给出了在 Hilbert 空间上的有界线性算子$T $同时满足 Fa-Weyl 定理和 a-Weyl 定理的等价条件. 此外, 还讨论了算子$T $在有限秩摄动下的 Fa-Weyl 定理和 a-Weyl 定理.

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时间依赖记忆型经典反应扩散方程的拉回吸引子

李玉娜, 汪璇

2025 (1): 28-45. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.003

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关于具有时间依赖记忆核的经典反应扩散方程, 当非线性项满足次临界增长, 外力项$ g(x, t)\in $$ L^{2}_{{\mathrm{loc}}}(\mathbb{R};L^{2}(\varOmega)) $时, 在时间依赖空间$ L^{2}(\varOmega)\times L_{\mu_{t}}^2(\mathbb{R}_{+}; H_{0}^1(\varOmega)) $中讨论了解的长时间动力学行为. 在新的理论框架下, 利用积分估计方法以及分解技术证明了解的适定性和正则性, 进而证明了时间依赖拉回吸引子的存在性.

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基于代码和描述文本相融合的软件分类研究

陈宇航, 王世宙, 汤正婷, 陈良育, 姜宁康

2025 (1): 46-58. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.004

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第三方软件系统在现代软件开发过程中有着重要的作用. 软件开发人员根据需求, 在第三方软件库中检索合适的依赖库来构建软件, 可避免许多重复工作, 加快开发过程. 然而, 检索第三方依赖库的过程可能会很困难. 通常第三方软件库提供预设的标签 (类别) 给软件开发人员进行查找, 但是如果一个软件的预设标签被错误地标注, 软件开发人员就无法查找到其需要的库, 这势必会影响开发过程. 提出了一种软件分类模型来解决上述挑战, 模型结合方法向量、方法重要性和文本向量, 将未知类别的软件分类到已知类别. 鉴于此问题尚未有公开的数据集, 为此建立了一个数据集并公开, 此数据集包含来自Maven存储库的30种类别的120个软件系统. 在此自建数据集上对提出的分类模型进行了测试, 预测类别的准确度对于1个候选者的情况 (top-1) 为70%, 对于3个候选者的情况 (top-3) 则达到了90%. 实验结果表明, 所提模型可以有效用于对开源存储库中的软件系统分类, 辅助软件开发人员快速查找第三方库.

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基于知识蒸馏的轻量化农作物病害识别算法

胡雯婧, 蒋龙泉, 余俊龙, 徐伊茜, 刘奇鹏, 梁雷, 李嘉豪

2025 (1): 59-71. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.005

摘要 ( 11 )

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农作物病害是威胁农作物生长的主要因素之一, 机器学习算法能高效率实现大范围农作物病害的发现, 有利于对其进行及时处理, 进而提升农作物的产量和质量. 在大范围农业场景中, 由于供电等条件限制, 无法满足服务器等高算力设备的供电需求, 现有深度网络模型大多需要较高算力, 难以部署在低功耗的嵌入式设备上, 给大范围农作物病害的准确识别应用带来障碍. 为解决此问题, 提出了一种基于知识蒸馏的轻量化农作物病害识别模型, 并设计了一种基于残差结构和注意力机制的学生模型, 利用知识蒸馏方法从大规模模型ConvNeXt中迁移学习成果, 在实现模型轻量化的同时保持高精度识别. 实验结果表明, 在模型规模为2.28 MB的条件下, 39类农作物病害图像分类任务的准确率达到了98.72%, 且每类病害的精确率、召回率和特异度均高于90%. 该模型满足了在嵌入式设备中部署的需求, 为农作物病害识别提供了一种实用高效的解决方法.

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基于表面高度和不确定性的单目3D物体检测

吉银帅, 续晋华

2025 (1): 72-81. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.006

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单目3D (three-dimensional)物体检测是自动驾驶和机器人导航中的一项基础但具有挑战性的任务. 直接从单张图片预测深度本质上是一个不适定的问题. 几何投影是一种强大的深度估计方法, 它从物体的物理高度和图像平面中的投影高度推断物体的深度. 然而, 高度估计错误将会放大深度估计的误差. 研究了预测物体表面点的物理高度和投影高度, 而不是物体本身的高度, 由此可获得一系列深度候选值; 还研究了估计高度的不确定性, 并根据不确定性来组合这些深度候选值, 以获得最终的目标深度. 实验证明了此深度估计方法的有效性, 且该方法在KITTI数据集的单目3D目标检测任务上达到了SOTA (state-of-the-art)结果.

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基于图增强和注意力机制的时间序列不确定性预测

门超杰, 赵静, 张楠

2025 (1): 82-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.007

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为提升对未来事件的预判能力并有效应对不确定性, 提出了一种基于图增强和注意力机制的网络架构, 用于多元时间序列的不确定性预测. 通过引入隐含式图结构并结合图神经网络技术, 捕捉各序列间相互依赖关系, 从而建模时间序列之间的相互影响; 运用注意力机制捕捉同一序列内的时序变化模式, 以建模时间序列的动态演变规律; 采用蒙特卡洛随机失活 (Monte Carlo dropout) 方法近似模型参数, 并将预测序列建模为随机分布, 以实现精确的时间序列不确定性预测. 实验证明, 该方法在保持较高预测精度的同时, 还能进行可靠的不确定性估计, 可以为决策任务提供置信度信息.

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融合关系和结构编码的规则抽取与推理研究

胡继米, 万卫兵, 程锋, 赵宇明

2025 (1): 97-110. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.008

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领域知识图谱拥有不完备性和语义复杂多样性的特点, 从而导致其在规则抽取和选择问题上的不足, 影响了其推理的能力. 针对此问题, 提出了一种融合关系和结构编码的规则抽取模型. 通过提取目标子图中的关系和结构信息并进行特征编码, 从而实现了一种多维度的嵌入表达方法. 设计了融合关系和结构信息的自注意力机制, 使模型能够更好地捕捉输入序列中的依赖关系和局部结构信息, 从而提升了模型对于上下文的理解和表达能力, 进而解决了在语义复杂情况下规则的抽取和选择的问题. 通过在真实汽车部件故障工业数据集和公共数据集的实验, 表明了在链接预测与规则质量评估任务中, 所提出的模型都有一定的提升 (规则长度为3时, mean reciprocal rank (MRR) 平均提升了7.1百分点, Hits@10平均提升了8.6百分点; 规则长度为2时, MRR平均提升了7.4百分点, Hits@10平均提升了3.9百分点), 证实了关系和结构信息对于规则抽取与推理的有效性.

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文本信息与图结构信息相融合的知识图谱补全

范厚龙, 房爱莲, 林欣

2025 (1): 111-123. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.009

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提出了一种基于路径查询信息的图注意力模型, 可以将知识图谱中的文本信息与图结构信息有效融合, 进而提高知识图谱的补全效果. 对于文本信息, 使用基于预训练语言模型的双编码器来分别获得实体的嵌入表示和路径查询信息的嵌入表示. 通过注意力机制来进行路径查询信息的聚合, 以捕获图结构信息, 更新实体的嵌入表示. 模型使用对比学习进行训练, 在多个知识图谱数据集上进行实验, 如直推式、归纳式的方式, 都取得了良好的效果. 结果表明, 将预训练语言模型与图神经网络的优势相结合, 可以有效捕获知识图谱中文本信息与图结构信息, 进而提高知识图谱的补全效果.

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基于标签感知增强的社交媒体心理亚健康归因方法

梁怡萍, 肖路巍, 王琳琳

2025 (1): 124-137. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.010

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在大量的网络社交媒体中, 存在一些表达了潜在的心理健康障碍和精神疾病的帖子, 根据帖子文本识别用户产生心理健康障碍的原因是一项重要任务. 观察这些帖子发现, 其上下文中存在标签共现现象, 即上下文中同时出现了多个候选标签的语义, 干扰了标签表征的建模与预测. 为缓解该现象带来的影响, 提出了一种标签感知增强分类的方法, 该方法利用大规模预训练语言模型识别潜在的候选标签, 并通过估计样本独立的标签语义强度作为增强数据以消减共现标签带来的噪声, 基于增强数据构建了性能良好的预训练语言模型分类器. 在数据集Intent_SDCNL和SAD上进行的实验验证了该方法的有效性.

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基于CLIP微调的扩散模型安全化

吴平, 林欣

2025 (1): 138-150. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.011

摘要 ( 12 )

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扩散模型变革了文本–图像生成领域, 使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品. 然而, 由于训练数据集庞大且未经过滤, 文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力. 为更加安全地部署此类模型, 提出了一种基于CLIP (contrastive language-image pre-training) 方向性损失的微调 (directional CLIP loss based fine-tuning, CLIF)算法, 使用方向性的CLIP损失来微调模型, 以抑制其生成不适当内容的能力. CLIF消耗的计算资源很少, 并且具有强制生效的特点. 为评估其抑制效果, 提出了CTP (categorized toxic prompts)用于评估文本–图像生成模型的不适当内容生成能力. 在CTP与COCO (common objects in context) 上的实验结果表明, CLIF能够在抑制文本–图像扩散模型生成不安全内容的同时不影响其一般性生成能力.

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基于海思Hi3531部署的红外小目标检测算法研究

傅晓雪, 黄昶

2025 (1): 151-164. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2025.01.012

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针对现有算法计算量大、实时性差、部署困难等问题, 同时为满足红外探测系统对实时性及准确率的高要求, 提出了一种部署于国产嵌入式芯片的轻量化算法, 即YOLOv5-TinyHisi. YOLOv5-TinyHisi算法根据红外小目标特点对主干网络结构进行轻量化改造, 并使用SIoU优化损失函数中的边界误差, 提高了红外小目标定位的准确性. 将YOLOv5-TinyHisi算法模型部署到海思Hi3531DV200嵌入式开发板上, 利用芯片集成的神经网络加速引擎 (neural network inference engine, NNIE) 对网络推理进行加速. 在公开数据集上的实验结果表明, 该算法能够大幅度降低参数量和模型大小, 与YOLOv5相比, 在平均精度上的提升了1.52%. 在海思Hi3531DV200嵌入式开发板上对分辨率为 (1280×512)像素的单张图像推理速度可达到35帧/s, 召回率可达到95%, 满足了红外探测系统对实时性和准确率的要求.

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