华东师范大学学报（自然科学版）

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一类奇摄动Burgers型方程的空间对照结构

吴潇, 刘悦

2026 (4): 1-12. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.001

摘要 ( 23 )

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PDF(1216KB) ( 26 )

研究一类不连续奇异摄动Burgers型方程周期边值问题, 根据边界层函数法, 空间对照结构和微分不等式等方法, 证明空间对照结构型解的存在唯一性和局部稳定性, 并构造一致有效的渐近解.

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CsPbBr₃亚微米球状微腔的偏振荧光动力学研究

孙薇, 谢微

2026 (4): 13-20. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.002

摘要 ( 23 )

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PDF(1219KB) ( 13 )

全无机钙钛矿材料CsPbBr₃因其卓越的光电特性, 已成为光电领域研究的焦点之一. 本研究聚焦于CsPbBr₃亚微米球腔结构, 揭示了光场与物质在微观尺度的相互作用特性. 通过分析该结构在不同激发功率条件下的荧光辐射光谱、辐射寿命及光场偏振度演化规律, 发现CsPbBr₃微球腔能够在激发阈值以上实现高圆偏振度激射, 并采用时间分辨光谱技术深入分析了CsPbBr₃亚微米球在辐射过程中的偏振时间动力学演化特性, 在激射峰处观察到了高达0.65的圆偏振度. 这些结果为基于手性量子光学的新型光电器件设计与开发奠定了基础.

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基于光学放大的非平衡干涉仪灵敏度提升的研究

蒋婷婷, 吴媛, 陈丽清

2026 (4): 21-28. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.003

摘要 ( 19 )

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马赫-曾德尔干涉仪作为精密测量的核心工具, 其相位灵敏度对测量精度至关重要. 然而, 光子损耗限制了相位灵敏度的提升. 尽管调节干涉仪的分束比可以改善不平衡损耗带来的影响, 但绝对灵敏度的提升仍是一个尚未解决的问题. 本研究提出在可调分束比的马赫-曾德尔非平衡有损干涉仪中引入放大器, 以补偿光子的损耗. 理论分析表明, 该方案能显著提升相位灵敏度, 且损耗越大提升效果越显著, 展现出良好的适应性和鲁棒性. 与增强输入光强相比, 该方案为提升干涉仪的性能提供了新路径.

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基于帧注意力的视频去模糊模型

鲁梦洁, 陈蕾

2026 (4): 29-41. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.004

摘要 ( 23 )

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现有的视频去模糊模型分为基于滑动窗口和基于循环结构两种: 一种是基于滑动窗口的方法, 这种方法将连续的若干帧输入模型, 这样的设计使得中心帧能够利用到的清晰信息十分有限; 另一种是基于循环结构的方法, 这种方法将视频中的每一帧以循环神经网络的方式输入模型, 但包含清晰信息的隐式特征会随着传播距离的增加而逐渐衰弱. 基于上述问题, 本文提出了基于帧注意力的方法. 这是一种不同于上述两种方法的全新的视频去模糊框架, 会为中心帧选取最适合的辅助帧集合. 为了解决帧间位移较大的问题, 本文设计了轻量的光流模型, 并采用知识蒸馏的方式进行微调, 提升了对齐模块处理模糊图像的能力. 在两个常用的视频去模糊数据集上进行了实验, 结果表明, 该方法的峰值信噪比达到31.91 dB, 具有很好的性能.

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基于梯度提升决策树的联邦学习框架

刘尧, 杜润萌, 陈蕾

2026 (4): 42-50. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.005

摘要 ( 23 )

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PDF(2077KB) ( 14 )

提出了一种基于梯度提升决策树的高效安全的联邦学习框架, 专注于垂直联邦学习环境下的隐私保护, 能够处理特征规模完全不同或同时存在二元和连续特征的情况. 框架采用LightGBM作为梯度提升决策树, 并基于对称加密机制来保护梯度隐私. 安全分析表明, 框架不会泄露梯度隐私, 并且能有效防御数据在传输过程中被窃听或篡改的风险. 通过在生物医学数据集和常用的信用预测数据集上的实验, 验证了有效性, 结果表明在保证相同准确率的情况下, 比其他现有的基于梯度提升决策树的联邦学习框架更加高效.

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基于深度学习的配电柜压板状态自动核对方法

陈宁, 林荣胜, 袁成, 尚瑨, 白帆, 黄定江

2026 (4): 51-62. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.006

摘要 ( 24 )

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PDF(4470KB) ( 14 )

在变电站内, 压板是配电柜上的核心部件, 若发生故障或人为无意操作, 易导致压板误投、误退, 因此, 对配电柜压板的状态核对是变电站人工巡检工作的重要部分之一. 提出了一种新的基于深度学习的配电柜压板状态自动核对方法: 首先, 从Excel格式的盘面图内提取模板压板框数据, 其中每一面配电柜均对应一份盘面图, 盘面图为该配电柜内各个部件的电子化记录, 包含了各个压板的正确投退状态、压板名称等信息, 即模板压板框数据; 然后, 使用YOLOv5s算法对拍摄图像进行压板目标检测, 得到预测的压板检测框数据, 使用PP-OCRv4的CTC(Connectionist Temporal Classification)概率结果作为预测压板名称和模板压板名称的文本相似度度量; 最后, 基于压板空间位置关系, 从行和列两个维度分别计算预测压板框和模板压板框的匹配概率分值, 结合修正策略取行列概率最大化结果, 从而实现拍摄图像中的预测压板框和盘面图记录的模板压板框一一对应, 进而核对压板的投退状态, 若状态不一致, 则报警通知工作人员. 在变电站实地场景拍摄的图像数据集中, 共有2685个压板, 所提出的压板核对方法能够100%地将预测压板框和模板压板框进行匹配和状态核对, 具有强鲁棒性, 能够用于实际的变电站配电柜的压板核对工作, 提高了人工的工作效率.

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基于表情驱动的张量辐射场的动态人脸重建

张铭杨, 翁锦程, 李洋

2026 (4): 63-72. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.007

摘要 ( 24 )

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PDF(1854KB) ( 15 )

提出了一种动态人脸的重建方法, 将张量辐射场作为场景表达的基础网络结构, 并提出了一种基于多层神经网络的隐式表情驱动方式, 将张量辐射场的表达能力拓展到人脸动态场景中, 同时优化损失函数, 进一步提升了重建效果. 与已有的方法相比, 能够实现速度更快、质量更好的动态人脸的表示. 定性与定量的实验结果表明, 相对于已有方法, 本文方法能够节省计算资源, 提升了训练速度以及推理速度, 并维持高质量的图像重建效果.

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深度语义指导的遥感图像道路提取算法

李旭阳, 高岩, 全红艳

2026 (4): 73-82. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.008

摘要 ( 22 )

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PDF(2392KB) ( 15 )

传统基于局部特征的道路提取算法, 可以实现对道路细节的提取. 然而, 由于缺少全局语义信息作为指导, 这类算法常存在鲁棒性问题. 针对这一问题, 提出了一种基于深度语义指导的遥感图像道路提取算法, 探索一种基于深度语义特征与传统局部特征相结合的研究策略. 首先, 基于语义分割网络对遥感道路图像进行初始化语义学习; 然后, 设计中心线提取模块(Centerline Extraction Module, CEM), 利用初始化语义及描述符对道路中心线进行提取; 最后, 在道路拓扑构建模块 (Topology Construction Module, TCM) 中, 结合道路的中心线以及初始化语义, 通过拓扑构建算法, 得到道路拓扑结构图. 该算法结合局部细节特征, 确保了分割所得道路的细节特征得以保留. 采用公开遥感图像数据, 对所研究的算法进行验证, 评估了算法的时间性能和提取道路的准确性, 并给出了道路提取的可视化结果. 此外, 结合道路提取结果进一步实现三维重建功能, 从其结果可以体现出所研究算法的有效性.

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一种提示驱动的统一非配对磁共振图像转换方法

虞千迪, 方发明, 张桂戌

2026 (4): 83-91. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.009

摘要 ( 21 )

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合成缺失的对比度磁共振图像是一项关键且具有挑战性的任务. 为了在单个模型中实现多对比度转换, 现有方法通常构建具有辅助损失的隐式对比度共享空间, 并使用独热对比度编码调制转换过程. 本文提出了ProGAN, 这是一种利用生成对抗网络模型的提示驱动的统一非配对磁共振图像转换方法. 其中, ProGAN利用可学习提示与对比语言–图像预训练模型的对比度特定文本嵌入作为外部知识来生成动态提示, 为对比度转换提供高效而鲁棒的指导. 在两个公共多对比度磁共振数据集上开展的广泛实验表明, ProGAN在定量和定性上都实现了较先进的性能.

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基于提示学习的一体化全色锐化模型

赵鸿飞, 汪婷婷, 方发明, 张桂戌

2026 (4): 92-101. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.010

摘要 ( 14 )

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PDF(1316KB) ( 13 )

全色锐化技术通过融合高空间分辨率全色图像和低空间分辨率多光谱图像, 提高多光谱图像的空间分辨率. 随着深度学习的发展, 构建深度模型逐渐成为了全色锐化的主流方法. 然而, 目前的主流技术都是基于某个特定卫星的数据集进行模型训练, 训练出的模型也仅能用于该卫星数据集的全色锐化, 而对于数据集不足的卫星, 相关研究尚未充分开展. 针对这种现象, 提出了一种一体化的全色锐化方法, 通过提示学习技术, 同时针对不同卫星的数据集进行训练, 训练出的一体化模型可应用于不同卫星数据集的全色锐化. 实验表明, 该模型能够达到当前主流水平并且具有良好的泛化性.

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针对大语言模型的社会认知评测框架和问答基准

马毅鸣, 林欣, 倪琴, 余杨泽, 邓赐平, 贺樑

2026 (4): 102-111. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.011

摘要 ( 30 )

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PDF(2369KB) ( 15 )

大语言模型 (Large Language Model, LLM) 与人类的互动日益频繁, 评估它们在社会认知方面的能力显得尤为重要. 本文借鉴人类的社会认知理论, 设计了一个以心智理论 (Theory of Mind, ToM) 为核心的评估框架, 并利用该框架, 生成了一套针对LLM的社会认知问答基准. 该基准以选择题的方式呈现, 灵感来自心理学实验. 最后, 将该数据集应用于各种模型并以此研究 LLM 的 ToM 能力发展. 结果表明, 虽然 LLM 表现出新生的 ToM 能力, 但仍有很大的提升空间. 此外, 研究揭示了 LLM 和人类的 ToM 发展之间的相似之处.

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结合空间特征融合与特征增强的遥感道路提取

谢子阳, 高岩

2026 (4): 112-122. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.012

摘要 ( 25 )

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PDF(2242KB) ( 15 )

传统道路提取方法在利用数据信息以及处理不同类型、不同尺度的道路图像时表现不稳定, 一个重要原因是这些方法未能有效整合局部特征与全局特征, 从而导致对道路细节和语义信息的提取能力较弱. 为了解决这一问题, 本文提出了一种新的道路提取方法, 采用空间特征融合和空间特征增强的策略. 其中, 空间特征融合模块利用图卷积和局部特征提取模块, 有效地将全局和局部特征融合起来. 而空间特征增强模块则使用了注意力机制, 分别在空间和通道维度上对特征进行加权, 增强了模型对特征的感知能力, 从而更好地适应不同尺度的道路图像. 本文在多个数据集上对该方法进行实验验证, 并与现有方法进行比较. 实验结果表明, 该方法在道路分割任务中显著提升了性能, 具有较高的鲁棒性和通用性, 适用于不同类型和尺度的道路图像数据集.

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FusionSeg: 基于语义特征融合的主题分割模型

龚子豪, 陈志云

2026 (4): 123-133. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.013

摘要 ( 26 )

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PDF(2995KB) ( 14 )

主题分割任务旨在自动将文本分割成不重叠、主题一致的部分. 传统的主题分割模型简单地将句子与标签进行映射, 忽视了语句上下文相关性的捕捉. FusionSeg的融合特征编码器将当前时刻信息与历史时刻信息通过自注意力机制提取的权重进行动态融合, 结合重新定义主题分割任务正负样本的融合对比学习, 能够强化语句上下文相关性在主题分割模型中的作用. 在单张英伟达4090显卡的实验环境下, FusionSeg在3大标准数据集Wiki-727k、En-city、Wiki-zh上, 评价指标得分比次优模型SeqModel、PEN-NS等提升1%~17%不等. 消融实验进一步证明了FusionSeg的融合特征编码器和融合对比学习能捕捉语句上下文相关性, 优化主题分割结果.

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基于语言相似度的低资源机器翻译迁移学习框架

殷炜, 俞黎阳

2026 (4): 134-142. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.014

摘要 ( 27 )

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PDF(838KB) ( 12 )

在模型训练资源极其有限的情境下, 基于深度学习的机器翻译模型往往不能达到理想的效果. 现有的利用相似语言进行迁移学习的方法, 都是凭借直觉选择相似数据进行简单的预训练, 可能无法选择出最相似的语言或最大化发挥出预训练的优势. 针对以上问题, 提出了一种基于语言相似度的低资源机器翻译迁移学习框架. 该框架选择了5种低资源语言到英语的翻译任务, 在实验中选择了6种高资源语言用于迁移, 使用模型在这些高资源语言到英语的机器翻译数据集上进行预训练, 然后利用语言相似度指标选择与目标最相似的语言的翻译模型进行迁移, 最终通过改进微调策略进一步提升模型效果. 实验结果表明, 基于该训练框架的模型相较于基线模型有更好的效果, 为低资源机器翻译任务提供了一种可行高效且泛用的解决方向.

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基于大语言模型的测试用例图谱生成研究

宫泽正, 沈富可, 魏同权

2026 (4): 143-153. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.015

摘要 ( 27 )

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PDF(720KB) ( 14 )

随着互联网和移动应用行业的迅速发展, 敏捷开发已成为众多公司在产品迭代过程中首选的开发方法. 然而, 产品需求文档复杂性增加, 导致测试流程复杂度不断增长, 降低了整体流程效率. 针对以上问题, 开展基于大语言模型与产品需求文档的测试用例图谱生成研究. 通过提示词工程技术, 优化基于大模型的产品需求文档到测试用例图谱的转换过程, 确保系统准确理解和提取产品需求文档中的关键信息, 生成测试人员能够直接应用的测试用例图谱, 保证用户易用性. 同时, 基于实际业务场景, 创建一套完善的评估体系, 系统化衡量测试用例图谱生成质量. 最终结合实验进一步优化输出格式与提示词, 实验结果表明, 应用优化策略后平均提升32%的用户采纳率, 整体节省测试人员30%用例编写时间.

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基于高质量码本先验的磁共振图像超分辨率方法

李宇琦, 范家铭, 方发明, 张桂戌

2026 (4): 154-164. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2026.04.016

摘要 ( 17 )

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PDF(2146KB) ( 17 )

受扫描条件限制, 临床实践中高分辨率 (High-resolution, HR) 磁共振 (Magnetic Resonance, MR) 图像的获取面临显著挑战. 超分辨率 (Super-resolution, SR)作为能够有效提升图像分辨率的后处理方法, 在提升MR图像空间分辨率、辅助临床诊断上有重要意义. 当前的MR图像SR方法主要通过深度神经网络直接建立低分辨率 (Low-resolution, LR) 图像与HR图像间的映射关系, 然而, LR图像在退化过程中丢失了大量高频信息, 仅依赖其有限信息难以实现高质量细节纹理重建. 为提升细节纹理重建精度, 本文首次将码本学习引入MR图像SR领域, 通过码本模块从HR图像学习先验信息, 进而指导LR图像的SR过程. 具体而言, 本文设计了一个含有两阶段的高质量码本先验网络模型 (Codebook Prior Network, CPNet). 在第一阶段, 采用HR图像预训练编码器-解码器网络以提取高质量码本先验; 在第二阶段, 设计了交叉通道注意力融合模块, 以便将第一阶段获得的码本先验融入SR网络. 此外, 为增强网络的特征提取能力, 设计了一个新型门控卷积Transformer块作为网络的基础层. 实验证明了所提SR方法的有效性, 达到了当前先进水平. 尤其是码本先验的引入, 显著提高了网络对细节纹理的恢复能力.

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