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期刊信息/Journal information
辽东学院学报（自然科学版）
辽东学院学报（自然科学版）

于天福

季刊

1673-4939

ldxyxbzk@vip.163.com

0415-3789072

118001

辽宁省丹东市振安区临江后街116号

辽东学院学报（自然科学版）/Journal Journal of Liaodong University(Natural Sciences)
查看更多>>本刊是科技教育类期刊，发表高校及科研院所的科研成果、高新技术、教学成果等。主要设有化学科技与工程、机电工程、纺织工程、土木建筑、计算机科学与工程、自动化控制、生物工程与生态环境及教学研究等栏目。
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    "双碳"目标下安徽省农业活动甲烷排放量研究

    叶舟孙雨娟华飞陈倩倩...
    1-9页
    查看更多>>摘要：基于安徽省农业活动水平数据,以2009 年为基准年,使用排放因子与稻田甲烷排放模型相结合的方法,估算2009-2022 年安徽省农业活动甲烷排放量.计算结果表明:2009-2022 年安徽省农业甲烷排放总量为1 042.67×104 t,整体呈上升趋势;不同农业领域的甲烷排放量差异明显,稻田甲烷排放量占比最大,约占总排放量的69%,其次是动物肠道发酵甲烷排放约占总排放量的19%,动物粪便管理甲烷排放量约占12%.使用数学建模软件MATLAB对2023 年安徽省稻田甲烷排放量进行预测,排放预测量为52.59×104 t,表明"双碳"目标提出后安徽省稻田甲烷排放量整体呈现逐年减少的良好趋势.

    温室气体农业甲烷排放安徽省双碳

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    花部构成对植物繁殖适合度影响研究进展

    孟岩赵骥民张彦文
    10-16页
    查看更多>>摘要：植物的花与传粉者经过长期的互作,已经形成了协同进化关系,而与传粉相关的花部构成在许多方面都表现出协同性并与植物的繁殖适合度密切相关.文章综述了传粉者与植物的花部构成关系的相关假说,阐述了在花色、花部结构及花部报酬间的相关性研究,特别强调了花部构成对植物繁殖适合度的影响,同时指出了现有研究中尚存的问题及进一步深入研究的必要性.

    花部构成传粉者协同进化繁殖适合度

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    汽车前舱冷却流场可靠性优化模型设计与仿真

    张丽王锋柳砚
    17-23页
    查看更多>>摘要：针对汽车前舱冷却系统设计的复杂性和设计变量的不确定性,将Chebyshev不确定分析方法引入前舱冷却流场优化设计流程,建立适用于汽车前舱冷却流场的区间可靠性优化设计模型.以某轿车前舱冷却系统为例,引入Chebyshev函数用于结构优化设计.选取冷凝器和散热器的平均流速和气流流量为目标阈值,使用k-ε湍流模型进行有限元分析,结合Chebyshev可靠性分析迭代,对前舱冷却模块进行结构优化,提升前舱冷却流场性能.试验结果表明,通过增大前保吸能泡沫截面和优化风扇扇叶与支架间的间隙可在一定程度上改进前舱冷却流场性能.

    冷却流场Chebyshev可靠性结构优化

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    电磁驱动配气机构气门升程精度自动控制方法

    王飞
    24-30页
    查看更多>>摘要：为提升气门升程精度控制效果,提出电磁驱动配气机构气门升程精度自适应控制方法.首先,根据气门升程的控制需求,明确最大落座速度及气门运动的过渡时长,创建可变气门动力学模型;然后结合模糊PID控制器搭建气门升程精度的控制框架,调节扭矩信号的实际值和参考值间的误差;最后,通过对广义误差的不断迭代,输出最优迭代条件下的控制参数,实现电磁驱动配气机构气门升程精度的自适应控制.实验结果表明,所提方法的可变气门系统的负压损失值较低,并具有较好的自适应控制效果,可满足不同工况下的精度控制要求.

    电磁驱动配气机构气门升程精度控制

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    基于多教师知识蒸馏的变工况轴承故障诊断方法

    丁建建朱晓娟
    31-39页
    查看更多>>摘要：轴承在不同运行工况下所产生的故障数据存在分布差异,导致训练的智能故障诊断模型的诊断性能不佳.为此,提出一种基于多教师蒸馏的变工况轴承故障诊断方法.基于多源域迁移将所提方法分为2 个阶段进行迁移:先将多个工况知识迁移到中间域模型中,聚合源域通用知识后再通过目标域中少量样本对模型进行微调,完成目标域适应;再使用集成分类器将得到的公共特征进行故障分类,得到故障诊断结果.实验结果表明,所提方法可在少量目标工况标记样本条件下对不同工况故障进行有效诊断,具有较高的准确性和泛化性.

    故障诊断知识蒸馏多源域迁移变工况

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    基于多源域偏移数据特征融合的数字化校园网络IoT入侵检测方法

    张小奇
    40-46页
    查看更多>>摘要：目前常规的数字化校园网络入侵检测方法主要通过构建自编码器对数据进行批量处理,通过对恶意攻击的数据特征进行学习,从而构建出检测标准,常常易忽略不同数据源的偏移问题,导致检测精度不佳.为此,提出基于多源域偏移数据特征融合的数字化校园网络IoT入侵检测方法.首先,针对数字化校园网络数据进行特征维度判断,从而明确可提取的数据类型;然后,通过构建偏移系数矫正指标,对多源域偏移数据进行融合处理,采用优化迭代的方式,对不同层次的特征参数进行优化;最后,提取特征偏移标准,并将融合后的特征向量与偏移标准进行对比,实现对入侵数据的有效判断.实验结果表明,所提方法检测精度较高,检测效果较好.

    多源域数字化校园网络数据入侵检测

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    一种基于半监督学习算法的网络攻击检测系统

    张雅茹
    47-53页
    查看更多>>摘要：为应对网络攻击事件日益高发等难题,以自适应增强算法为基础,采用自我训练方式设计一种基于半监督学习的网络攻击检测算法.基于所提算法设计网络攻击检测系统,该设计系统主要包含数据采集、处理及检测单元.实验结果表明,在KDDTest数据集上,所提算法的准确率、精确率及召回率3 项指标均高于半监督STBooost算法.在系统检测性能测试中,攻击流量的检测准确率均高于 94.0%,满足网络攻击检测系统对设计准确率的要求.

    半监督学习网络安全检测系统自适应增强攻击流量

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    一种基于多分支轻量级神经网络的图像分类方法

    李良宁靖
    54-60页
    查看更多>>摘要：传统神经网络在提取图片特征时,存在网络参数量过多、计算复杂度过高等问题,且网络对移动设备的存储空间和计算能力有着极高的要求,限制了网络图像分类方法在嵌入式设备上的发展与应用.为此,提出一种基于分组神经网络卷积与深度可分离卷积的轻量级图像分类方法.引入分组参数g和扩展参数n,实现网络精度与复杂度之间的平衡,并将分组卷积中普通卷积替换成深度可分离卷积,有效减少了神经网络中的参数量.实验结果表明,与MobileNet V1 方法相比,所提方法在数据集CIFAR-10上的准确率提高了4.75%,达到88.66%,且参数量仅为1.5 M.

    深度学习轻量级神经网络分组卷积深度可分离卷积图像分类

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    基于并行多尺度时间卷积网络的运动想象信号分类方法

    刘凯毕峰
    61-69页
    查看更多>>摘要：运动想象信号的非线性和低时空域分辨率会导致基于深度学习分类方法的准确性较低.因此,提出一种并行多尺度时间卷积网络分类方法对运动想象信号进行分类.所提方法可提取运动想象信号在时间和空间上的信息,并在时间维度上使用并行卷积计算方法,更好地提取信号的时间特征.此外,在不影响分类准确率的前提下,使用一种简化的预处理方法,简化复杂的预处理过程.实验结果表明,所提方法在BCI Competition IV数据集上的分类准确率为 74.4%,待训练的参数量减少到 35 663;对比FBCSP和DeepNet等经典分类方法,分类准确率分别提高了 2.2%和 6.6%,参数量分别降低了 86.4%和 87.5%,验证了所提方法的有效性.

    运动想象信号卷积神经网络脑机接口信号分类时空特征

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    集装箱货运网络优化问题的研究——以宁波舟山港集装箱运输为例

    杨德志邵杰
    70-76页
    查看更多>>摘要：为优化集装箱货运网络,对进出口货运集装箱装卸中转站的最佳地理位置的选择和集装箱运输计划的设计进行了研究.2 个问题同时考虑建设成本、运输成本以及存储、运力等因素,建立了一种集装箱货运网络优化模型.利用国际集装箱货运代理公司在宁波舟山港一整年的船期数据,使用LINGO软件对所建模型的效果进行求解.最终从宁波舟山港腹地现有38 个存储中转仓中优选出32 个中转仓存储集装箱,使大约5%的集装箱通过铁路运输,从而能节省5.74%的运营成本.

    宁波舟山港网络设计集装箱运输优化模型

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