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关键词： 多视图聚类   卷积神经网络   Transformer   特征融合  

摘要： 多视图聚类是当前数据分析领域的一个重要研究方向，旨在通过整合来自不同视角的数据，提升聚类精度。然而，传统的多视图聚类方法虽然在一定程度上提高了聚类效果，但往往忽略了视图间局部与全局特征的交互与融合。此外，尽管近年提出的多视图深度聚类方法，通过深度神经网络或对比学习增强了表征能力，但大多只关注局部或全局特征，未能在同一框架下对这两类特征进行综合处理。针对这些不足，提出了一种融合卷积神经网络与Transformer的深度多视图聚类模型(Deep Multi-View Clustering Network Integrating Local and Global Features，DMVCN-ILGF)，该模型设计了并行的卷积分支和Transformer分支，分别用于提取局部特征和全局特征。为了实现特征的有效融合，引入了特征交互机制(Feature Interaction Mechanism，FIM)和特征融合模块(Feature Fusion Module，FFM)，通过充分整合各视图的特征信息，以增强不同特征的交互和融合，最终提升聚类性能。进一步地，还设计了实例级和类别级对比损失，分别计算各视图的局部与全局特征之间的相似性，从而优化模型的表征能力和聚类效果。实验结果表明，提出的DMVCN-ILGF模型在多个多视图数据集上均取得了显著优于现有方法的聚类性能。

关键词： 网络舆论   资助育人   舆论引导   教育公平   高校  

摘要： 互联网技术的发展深刻改变了传统舆论场，网络舆论从传播主体、涉及内容、发展过程、舆论导向等方面表现出更加复杂难控的特点，为高校开展资助育人工作带来了前所未有的挑战。面对不良网络舆论引发的群体认知错乱、价值引导困难、工作信任危机、资助秩序混乱等问题，高校应及时介入舆论引导、加强政策解读、壮大舆论话语权、提升资助工作水平，确保网络舆论在资助育人工作中发挥积极的作用。

关键词： 非线性结构   模型修正   参数识别   神经网络   鲁棒性  

摘要： 针对结构动力响应数据的非线性和时序性特点，本文基于注意力机制(Attention Mechanism， AM)提出了一种卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)和双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory， BiLSTM)相结合的结构非线性模型修正方法。首先，在CNN层中利用一维卷积核进行数据非线性局部特征提取，并通过最大池化操作压缩重要特征信息；接着，BiLSTM层将CNN层传递的降维特征信息分别利用前向和后向链式连接的LSTM单元进行时序特征提取，并引入AM机制，对BiLSTM隐藏层所提取到的时间信息通过加权的方式进行重要程度区分，挖掘响应数据深层次的时序特征；最后，将Attention层的输出作为全连接层的输入，预测计算得到修正后结构非线性模型参数。通过对地震荷载作用下的桥塔模型进行数值模拟分析，并对实际缩尺桥塔结构进行振动台试验以验证所提方法的准确性。数值模拟和实验结果表明，本文所提混合神经网络修正方法适用于高维空间参数的非线性模型，相比于传统神经网络方法具有更强的鲁棒性和网络泛化能力。

关键词： 框架结构健康评价   多物理引导神经网络   有限元协同   BWBN滞回模型   参数识别  

摘要： 为了量化结构安全状态并进行健康评价，提出了一种基于有限元协同与BWBN滞回模型的多物理引导神经网络(Multi-Physics Guided Neural Networks， MPGNN)的框架结构健康评价方法。首先通过贝叶斯更新技术(Bayesian Updating，BU)进行有限元模型的BWBN滞回参数识别。然后基于结构相对刚度水平计算有限元模拟及BWBN滞回模型下的结构健康度，以此构建多物理引导模块(Multi-Physics Guided Block， MPG-Block)中的有限元协同项以及物理学理论项，从而引导神经网络学习有限元及BWBN滞回模型中的物理规律，形成多物理引导神经网络。最后，以结构整体、局部监测指标与实际健康度分别作为MPGNN的输入和输出，实现结构健康评价。在此基础上，分别通过数值模拟和试验研究验证了方法的有效性，与其他经典模型对比具有更准确的结构健康评价效果。

关键词： 回阳固本汤   造血干细胞移植   GVHD   免疫重建   网络药理学  

摘要： 目的：探讨回阳固本汤对造血干细胞移植后肠道移植物抗宿主病（GVHD）的防治作用。方法：回顾性分析23例中西医结合治疗（A组）和25例西医治疗（B组）异基因造血干细胞移植后的患者肠道GVHD的临床表现，并运用流式细胞术对预处理前及移植后不同时间点细胞因子表达水平进行组内、组间比较，同时通过网络药理学预测回阳固本汤干预移植后GVHD的作用机制。结果：移植后90 d内，B组肠道GVHD发生率高于A组（P <0.05）；两组间及A组内比较，预处理前和移植后120 d内IL-2表达差异无统计学意义（P> 0.05），但B组移植后30 d高于90 d(P <0.05)；两组间及A组内比较，处理前和移植后120 d内IL-4表达差异无统计学意义（P>0.05），但B组预处理前高于移植后60、90 d(P <0.05)；两组间及A组内比较，预处理前和移植后120 d内IL-17A表达差异无统计学意义（P> 0.05），但B组预处理前高于移植后30 d(P <0.05)、移植后30 d高于60 d(P <0.05)；两组内预处理前和移植后60 d淋巴细胞亚群Th/Ts比较，差异无统计学意义（P> 0.05），但移植后30 d A组显著高于B组（P <0.05）。网络药理学筛选得到回阳固本汤和GVHD交集靶点153个，富集分析显示与癌症通路、化学致癌-受体激活、IL-17信号通路相关作用明显，分子对接显示豆甾醇与基质金属蛋白酶-9(MMP-9)结合活性较好。结论：回阳固本汤对造血干细胞移植后肠道GVHD有一定治疗作用，从细胞因子角度推测回阳固本汤可加强造血干细胞移植后肠道GVHD患者免疫重建、免疫稳定，其机制可能是通过干预癌症通路、化学致癌-受体激活和IL-17信号通路中MMP-9的表达。

关键词： 等变图神经网络   三维图数据   E(3)等变群   排列等变   点云分类   三维模型分类  

摘要： 作为三维图数据的重要特征,等变性近年来一直受到研究者们的密切关注.研究者们通过设计针对不同等变性的量子门集来构建等变量子图神经网络,显著提升了图学习模型的性能.然而,三维图数据包含多种等变性,如旋转等变性、平移等变性、反射等变性和排列等变性等,使研究者们难以构建满足所有等变性的量子等变图神经网络.为了解决上述问题,本文设计了一种三维图节点相对坐标计算方法,并提出了一种新型的量子群等变图神经网络.在该网络中,我们构建了一个群等变编码模块以编码相对坐标,并用一个排列等变卷积模块来学习编码的几何信息,最后采用一个纠缠模块来聚合全局特征. ModelNet40数据集和ShapeNet数据集上的分类实验表明,所提模型表现优于QGCNN, sQCNN-3D和PI-QSVM,同时在训练参数更少的情况下,准确度接近Q3DGL.

关键词： 动态图嵌入   Transformer自编码器   网络异常检测   恶意行为   长短期时间依赖  

摘要： 网络异常检测的目的在于及时识别并响应网络中的恶意活动和潜在威胁。大多数基于图嵌入的异常检测方法主要用于静态图上，这忽略了细粒度的时间信息，无法捕获动态网络行为的连续性，从而降低了网络异常检测的性能。为了提高动态网络异常检测的效率和准确性，提出了一个融合动态图嵌入和Transformer自编码器的网络异常检测框架DGATE-NAD。该方法利用时间游走的图嵌入技术捕获网络拓扑结构和细粒度的时间信息，结合了对比损失的Transformer自编码器来优化节点嵌入表示并捕获长期依赖和全局信息，增强了模型对动态网络的感知能力，能更好地捕捉动态网络中事件随时间的变化，识别网络中的恶意行为。在公开的网络安全领域数据集上进行了大量实验，结果表明，该方法在LANL数据集上的真阳率（TPR）为94.3%、假阳率（FP??R）为5.7%、ROC曲线下面积（AUC）为98.3%。在OpTC数据集上的真阳率（TPR）为99.9%、假阳率（FPR）为0.01%、ROC曲线下面积（AUC）为99.9%。异常检测结果优于多个先进的基准方法，说明该方法可以有效地学习动态网络中的拓扑和长短期时间依赖，从而识别网络中的异常行为。

关键词： 信息年龄   工业物联网   数据采集   优先级   感知资源分配   随机混合系统  

摘要： 本文针对工业物联网数据采集系统对高时效性和高可靠性的需求，考虑不同优先级流量的共存、资源的稀缺性以及信道的随机性，提出了一种基于随机混合系统的方法，构建了适用于此类网络的时效性表征模型。该模型旨在刻画存在大量优先级各异流量的条件下，数据采集网络的时效性特征，基于此探讨了系统中各耦合参数对信息时效性的影响。研究结果表明，通过优化链路感知策略，可有效减少传输错误概率对信息年龄的负面影响。在相同优先级网络环境中，链路的信息年龄随着数据生成速率的增加而逐渐趋向稳定极限值；而在不同优先级的网络中，较高优先级链路通过牺牲其他链路的时效性，提升了自身时效性。随着数据生成速率的增加，系统逐渐呈现退化为单链路模式的趋势。因此，为保障系统的整体时效性，需要通过优化低优先级链路的感知资源分配来确保系统的高效运行。

关键词： GIS技术   城市光缆网络   空间环境建模   路径规划  

摘要： 本文系统探讨了利用地理信息系统(GIS)技术进行城市光缆网络规划的策略与实践.文章首先介绍GIS技术的基本概念、发展历程以及光缆网络规划与GIS技术的关联,随后分析了城市发展与网络需求的关系,明确了光缆网络规划的关键因素和面临的主要挑战.文章重点介绍了GIS技术在光缆网络规划中的具体应用,包括空间环境建模、地图渲染、路径规划等,还探讨了GIS技术在光缆网络设计与优化、施工监测管理以及系统集成与数据管理等方面的实用技术与方法.文章展望了GIS技术在光缆网络规划中的未来发展方向和潜在社会经济影响.