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关键词： 空间图结构   长距离依赖   交通流预测   时间序列  

摘要： 当前交通流预测研究普遍采用GCN学习空间图结构,但缺乏保留图中重要节点特征的能力,且忽略时间序列之间的长距离依赖关系。针对上述问题,提出一种结合门控时空图神经网络和TCN的交通流预测方法。首先该模型采用门控图神经网络GGNN学习空间图结构并保留关键节点特征信息,然后利用TCN捕获时间序列之间的长距离依赖关系。在PeMSD04和PeMSD082种公开的交通流数据集上进行对比实验、消融实验和超参数实验。实验表明,GGNN-TCN模型在MAE、RMSE和MAPE 3种指标上的整体性能明显优于基线模型,消融实验结果验证GGNN和TCN组件有利于提升模型整体性能,参数实验表明当GGNN层数为2模型整体性能最优。

关键词： 复杂网络   网络模体   Kronecker积   分形图形   服装设计  

摘要： 本研究聚焦于分形图形的生成。利用矩阵的Kronecker乘积这一重要的工具,选取不同的矩阵,成功生成一系列独特的分形图形,这些图形展示了自相似结构,还关注到了复杂网络中的网络模体。这些模体是网络中频繁出现的局部连接模式,对网络的结构和功能起着重要作用。利用模体的邻接矩阵,通过Kronecker积,广义Kronecker积,Tracy-Singh积、Khatri-Rao积等特殊运算,探索了分形图形的生成机制。这些特殊运算丰富了分形图形的生成方式,而且在形态上更加多样化。这些分形图片在服装设计领域具有广泛的应用前景。例如,将生成的图片印在T恤上或裙子上,可以为服装增添艺术魅力,展现数学的魅力和使用价值,传播数学文化。

关键词： 网络药理学   瓜蒌   低氧   大鼠   平滑肌   细胞   增殖   迁移  

摘要： 目的运用网络药理学和体外实验方法探究瓜蒌对低氧诱导的大鼠肺动脉平滑肌细胞增殖、迁移的影响。方法利用TCMSP、Pubchen、Swiss Target Prediction、GeneCards、OMIM、DisGeNET、STRING、PDB等数据库预测瓜蒌作用于低氧性肺动脉高压的潜在靶点基因,筛选出核心靶点基因后进行富集分析,采用分子对接技术验证网络药理学预测结果,通过体外实验观测瓜蒌提取物对低氧诱导的大鼠肺动脉平滑肌细胞增殖、迁移的影响。结果通过综合多个数据库得到210个瓜蒌抗低氧性肺动脉高压潜在靶点基因,进一步筛选得到IL6、ESR1、AKT1、BCL2等43个核心靶点基因。GO、KEGG富集分析结果表明,瓜蒌通过影响PI3K/AKT和FoxO、Ras等信号通路发挥抗低氧性肺动脉高压作用。在分子对接实验中,瓜蒌中的多种成分与多种靶点基因有着良好的结合能力。通过体外实验发现,瓜蒌提取物可以抑制低氧诱导的大鼠肺动脉平滑肌细胞的增殖、迁移。结论瓜蒌提取物可以通过多成分、多靶点、多通路抑制低氧诱导的大鼠肺动脉平滑肌细胞的增殖、迁移,进而对低氧性肺动脉高压发挥保护作用。

关键词： 植物图像识别   残差网络   特征提取   注意力机制   迁移学习  

摘要： 本文提出了一种基于注意力机制和BN-Activation-Conv结构的植物识别模型,旨在解决传统植物识别过程中提取特征步骤复杂、耗时长、精度低等问题。本文模型在残差网络中引入SE-Net模块,提高模型识别准确率,并将传统卷积神经网络常用的Conv-BN-Activation结构替换为BN-Activation-Conv结构,加速了模型收敛。此外,本文还使用迁移学习的训练方法加速训练过程。实验表明,该模型在识别精度和速度方面表现均较好。

关键词： 网络时代   高职院校学生   法律意识  

摘要： 网络时代为高职院校学生提供了丰富的信息资源,同时也带来了法律意识培养的新挑战。本文旨在探讨法律意识的内涵与重要性及如何有效提升高职院校学生的法律意识,以适应网络时代的社会需求。文章首先分析了法律意识的内涵及其在网络时代的重要性,接着探讨了网络时代高职院校学生法律意识现状、高职院校学生法律意识培养的现状及存在的问题,最后提出了网络时代高职院校学生法律意识培养的策略,以期构建一个法治意识强、法治行为规范的高职院校教育环境。

关键词： 人参   甘草   网络药理学   抗衰老   作用机制  

摘要： 目的 本研究旨在基于网络药理学研究人参-甘草药对(Ginseng-Glycyrrhiza couplet,简称:GGC)对机体抗衰老作用的机制。方法 本研究采用TCMSP数据库获取GGC的活性成分和作用靶点;Gene Cards数据库和DisGeNET数据库检索相关文献获取衰老疾病靶点,将交集靶点上传至STRING数据库,构建蛋白互作PPI网络;使用DAVID数据库进行GO和KEGG富集分析;利用Cytoscape 3.8.2软件构建“药物-成分-疾病-靶点”网络。结果 GGC含有活性成分115个,具有抗衰老作用靶点85个,可由槲皮素、山柰酚、芒柄花素和柚皮素等活性成分作用与TNF、IL1B、AK1T和IL6等靶点来调控PI3K-Akt、细胞衰老、TNF、JAK/STAT和NF-κB等信号通路达到抗衰老目的。结论 人参-甘草药对采用调节多成分、多靶点和多通路的方式达到抗衰老作用。

关键词： 蜂窝认知无线电网络(CCRN)   频谱接入   加权质心定位   KL散度  

摘要： 在蜂窝认知无线电网络(Cellular Cognitive Radio Network,CCRN)中,主用户(Primary User,PU)与次级用户(Secondary User,SU)之间缺乏通信,单独依靠传统的频谱感知技术来判断频谱接入机会存在一定的不可靠性。提出一种基于KL(Kullback-Leibler)散度与邻居关系的改进加权质心定位(KL-divergence Based Weighted Centroid Localization,KLD-WCL)算法。首先计算未知节点与锚节点接收信号强度(Received Signal Strength,RSS)向量的KL散度值,表征两者的邻近程度;其次,提出一种自适应邻居选择算法,针对每一个未知节点自适应地选择最优的邻居锚节点。在采用KLDWCL算法获得SU位置信息的基础上,最终实现机会性接入授权频段的使能标签设置。所提方案有效减缓了RSS波动对于定位精度的影响,优化了邻居节点选择策略与加权方式。理论推导与实验结果表明,所提方案为CCRN中的SU定位算法提供了更为强健和良好的定位误差性能,能够有效增强蜂窝认知网络对于频谱接入的可靠性。

关键词： 软件定义网络(SDN)技术   核电站冗余光纤通信   网络故障恢复  

摘要： 在核电站的光纤通信网络中,冗余设计能保障系统可靠性和数据传输稳定性。软件定义网络(Software Defined Network,SDN)技术将控制平面与数据平面分离,提供了高度灵活的网络管理能力。深入探讨了SDN技术在核电站冗余光纤通信网络中的应用,阐述SDN技术的基本原理,并设计核电站光纤通信组网方案。同时,详细分析了OpenFlow交换机结构、简单网络管理协议(Simple Network Management Protocol,SNMP)以及集群技术SDN控制方案对网络性能的影响。最后,通过实验验证基于SDN技术的网络在故障恢复、流量调度、资源利用方面的优势。

关键词： 多头自注意力机制   多标签图像分类   注意力机制   自适应权重   卷积神经网络  

摘要： 【目的】针对多标签图像分类任务中的标签特征混乱和标签关系局限性问题,提出了一种基于标签相关性学习网络的多标签图像分类方法(MLLCLN)。【方法】采用掩码注意力方法和多头自注意力机制。在掩码注意力方法中,通过图像真实标签对应的状态词向量遮盖注意力机制产生的标签特征,使模型能获得更多上下文信息,一定程度上避免了注意力机制的注意力区域重叠的问题。设计了标签相关性学习网络,该网络是由多层多头注意力机制和图神经网络组成。多头自注意力机制能够基于标签特征学习局部标签关系,而图神经网络使用了现有的方法MLGCN作为引导,使模型能同时考虑全局标签关系,缓解了由于标签关系局限性导致的模型出现虚假预测的问题。【结果】MLLCLN在公开数据集MSCOCO2014和VOC2007上的实验结果表明了其较好的性能,分类精度分别达到了84.4%和96.0%,为多标签图像分类提供了新思路。

关键词： 低照度图像增强   HSV颜色空间   卷积神经网络   计算机视觉   正则化  

摘要： 为改善恶劣情况下低照度图像亮度不均匀、细节信息丢失等问题,将传统的红、绿、蓝(RGB)颜色空间转换到色调、饱和度、亮度(HSV)颜色空间,通过HSV颜色空间进行分量提取和图像增强。利用特征提取网络和纹理细化网络构建级联卷积神经网络,并与视觉感官色彩空间相结合,进行低照度图像的增强。采用正则化缓解模型的过拟合现象,并通过仿真实验对比验证了该模型在低照度图像上的增强效果,亮度、对比度、饱和度以及色调方面均表现出良好的增强效果。模型在RELLISUR数据集和Exclusive-Dark数据集上的峰值信噪比分别为24.32和26.70,结构相似度分别为0.97和0.96,对比度分别为9.12和8.89,在两个数据集上的运算时间分别为1.33 s和1.38 s。除运算时间方面较为落后外,其余指标均为最优值,并且结构相似度最接近于1,表明该模型能够有效还原图像细节信息,具有良好的科学性与实用性。