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期刊信息/Journal information
广东工业大学学报
广东工业大学
广东工业大学学报

广东工业大学

陈新

季刊

1007-7162

xbzrb@gdut.edu.cn

020-37626139

510090

广东省广州市东风东路729号

广东工业大学学报/Journal Journal of Guangdong University of TechnologyCSTPCD
查看更多>>本刊是由广东大学主办的自然科学学术期刊，前身为《广东工学院学报》，创刊于1984年，现为季刊，国内外公开发行，是美国《化学文摘》、俄罗斯《文摘杂志》及国内多家文摘期刊的源期刊，是中国科技论文统计源期刊，加入《中国期刊网》等数据库。本刊主要刊登机械、材料、电气、电子、自动化信息、计算机、化工、环境资源、建筑、基础学科及有关交叉学科等方面的学术论文、研究报告，并选登具有新见解的学术争鸣文章。
正式出版
收录年代

    国内碳中和技术研究进展评述

    杨瑞丰徐俊
    1-10页
    查看更多>>摘要：碳中和概念提出以来,国际国内逐渐明确相关领域科技进步是实现这一目标的根本举措.在此背景下,本文研究了国内碳中和技术的最新进展和前景走向.文章基于已有文献界定了碳中和技术内涵,梳理了代表性碳中和技术分类和14个重点碳中和技术领域,概括了国内碳中和技术需求和技术路径,列举了近年来国内重点领域碳中和技术最新进展,讨论了当前国内碳中和技术发展存在的困难,提出了包括发展多领域技术集成在内的进一步促进国内碳中和技术发展的7项对策建议.

    碳中和碳中和技术最新进展多领域技术集成

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    ECM重塑下肿瘤淋巴管生成模型的定性分析与数值模拟

    王振友黄亚婷
    11-18页
    查看更多>>摘要：肿瘤转移是肿瘤发展过程中的重要环节,也是导致癌症恶化和治疗失败的主要原因之一.以肿瘤转移为背景,本文研究基于肿瘤与细胞外基质(Extracellular Matrix,ECM)相互作用的肿瘤淋巴管生成模型.首先用数学语言梳理肿瘤淋巴管生成的生物原理,其次做出假设,建立数学模型并进行定性分析.主要通过逼近方法、偏微分方程定性理论和Banach不动点定理证明模型局部解的存在唯一性,以及借助局部解的正则性估计和嵌入不等式证明模型整体解的存在唯一性.最后利用差分数值方法进行数值模拟来说明模型的可靠性与准确性.本文对深入理解肿瘤转移机制、指导癌症治疗以及推动相关研究具有重要意义.

    肿瘤淋巴管生成细胞外基质反应扩散存在性唯一性

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    基于知识图谱嵌入与深度学习的药物不良反应预测

    吴菊华李俊锋陶雷
    19-26,40页
    查看更多>>摘要：识别药物潜在的不良反应,有助于辅助医生进行临床用药决策.针对以往研究的特征高维稀疏、需要为每种不良反应构建独立预测模型且预测精度较低的问题,本文开发一种基于知识图谱嵌入和深度学习的药物不良反应预测模型,能够对实验所覆盖的不良反应进行统一预测.一方面,知识图谱及其嵌入技术能够融合药物之间的关联信息,缓解特征矩阵高维稀疏的不足;另一方面,深度学习的高效训练能力能够提升模型的预测精度.本文使用药物特征数据构建药物不良反应知识图谱;通过分析不同嵌入策略下知识图谱的嵌入效果,选择最佳嵌入策略以获得样本向量;然后构建卷积神经网络模型对不良反应进行预测.结果表明,在DistMult嵌入模型和400维嵌入策略下,卷积神经网络模型预测效果最佳;重复实验的准确率、F1分数、召回率和曲线下面积的平均值分别为0.887、0.890、0.913和0.957,优于文献报道中的方法.所得预测模型具有较好的预测精度和稳定性,可以为安全用药提供有效参考.

    药物不良反应知识图谱嵌入深度学习预测模型

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    基于切片关联信息的慢性阻塞性肺疾病CT诊断

    梁宇辰蔡念欧阳文生谢依颖...
    27-33页
    查看更多>>摘要：慢性阻塞性肺疾病(Chronic Obstructive Pulmonary Disease,COPD)是一种常见的全球呼吸系统疾病,需要耗费医生大量的时间和精力对CT图像进行初步评估诊断.为了提高阅片效率,提出一种基于CT图像切片关联信息的深度网络,辅助诊断慢性阻塞性肺疾病.提出一种分组方式将网络分成若干个网络分支,每个网络分支能够提取局部CT图像切片内部关联信息,结合双向LSTM技术整合各网络分支信息以提取CT图像全局切片关联信息.为了进一步提升网络分支的局部特征提取能力,融入ConvNeXt提出增强的多头卷积注意力模块.对比实验结果表明,所提出的深度网络能够更好地对CT图像进行分类,辅助COPD诊断,其准确率达到92.15%,敏感度达到94.17%,特异性达到91.17%,AUC达到95.33%.

    慢性阻塞性肺疾病深度学习多头卷积注意力

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    基于多任务循环神经网络带状回归模型的乳腺癌个体生存分析

    陈睿蔡念罗智浩刘璇...
    34-40页
    查看更多>>摘要：针对乳腺癌病程长、疾病发展较缓和的特点,提出了一种多任务循环神经网络带状回归模型进行乳腺癌个体生存分析.首先,提出一种基于循环神经网络的多任务带状回归模型,通过识别各病理特征对不同患者之间影响的区别,优化患者个体生存分析.其次,对带状校验矩阵的形式进行拓展并研究其对患者风险分布的影响.最后,在乳腺癌真实数据集上进行生存分析,不同患者之间产生明显的差异性,验证了模型的有效性.在2个乳腺癌真实数据集上进行的生存分析结果显示,基于循环神经网络的多任务带状回归模型的一致性指数(Concordance Index,C-index)较医学上常用的Cox回归模型有较大提升,并有着更小的95%置信区间.

    乳腺癌个体生存分析循环神经网络多任务带状回归

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    基于工具变量的丁苯酞-急性缺血性卒中的因果效应评估

    林容基陈薇黄志新蔡瑞初...
    41-46页
    查看更多>>摘要：因果效应分析在临床统计中是一种常见的研究方法,其通常基于观察数据进行分析.然而,在使用观察数据进行因果效应分析时,常受到未观测变量的影响,从而使因果效应评估出现偏差.当无法忽略未观测变量带来的偏差或无法找到适当的代理变量来削弱这种偏差时,传统方法无法提供可靠的因果效应估计.为了解决这一问题,本文采用工具变量法,在临床统计的药效分析领域提出一种比传统方法更加准确的计算方法,将未观测变量的影响纳入误差项,以实现准确的因果效应估计.通过将观察数据中满足特定假设的变量作为工具变量,计算了丁苯酞(一种药物)对急性缺血性卒中(Acute Ischemic Stroke,AIS)患者在存在未观测变量的情况下,其3个月预后的因果效应,并评估了该因果估计量的置信区间.研究结果揭示了丁苯酞对急性缺血性卒中患者的预后恢复具有明显的积极作用.

    未观测变量工具变量丁苯酞因果效应估计

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    基于改进奇异谱分析的毫米波生物雷达干扰抑制方法

    刘震宇李成光王梓斌
    47-54页
    查看更多>>摘要：针对毫米波雷达间的互扰会造成生物雷达获取的微弱生命体征信号被淹没,导致无法准确测量呼吸心跳的问题,本文提出基于改进奇异谱分析的方法抑制雷达间互扰,通过相关性计算从受扰信号中选取目标差拍信号重构以抑制干扰和消除背景噪声.进一步提出基于信息熵的集合经验模态分解方法消除差拍信号残留的相位噪声,通过信息熵计算从集合经验模态分解后的固有模态函数分量中选择呼吸和心跳信号以抑制残留噪声.实验结果表明,所提出的方法能有效地从受干扰的信号中恢复呼吸和心跳信号,提高呼吸和心跳的信噪比.因此,本文所提方法提高了生物雷达的抗干扰能力,增强了生物雷达的实用性.

    毫米波生物雷达生命体征检测干扰抑制奇异谱分析集合经验模态分解

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    基于生成对抗网络的低光照图像增强算法

    杨镇雄谭台哲
    55-62页
    查看更多>>摘要：传统的基于深度学习的方法在低照度图像增强中已经有比较好的发挥,但是这些方法通常需要成对的数据集进行训练,而相对应的数据集正是目前难以收集的.目前的增强方法在真实的低照度图像增强中也会产生增强效果不完美和出现图像噪声等问题.针对这些问题,设计了无监督生成对抗网络,使其可以不用配对训练数据集进行训练,并且把网络分解为注意力机制网络和增强网络2个子网络.通过注意力机制网络把低照度图像中的低光区域和亮光区域区分开,并使用残差增强网络结合全局局部判别器,对图像进行增强.实验结果表明,本文的方法在低光照图像增强方面优于Enlighten-GAN、Cycle-GAN等方法.

    生成对抗网络低照度图像增强注意力机制

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    基于前景区域生成对抗网络的视频异常行为检测研究

    邝永年王丰
    63-68,92页
    查看更多>>摘要：为提高视频异常行为检测的准确率,本文提出了一种基于前景区域生成对抗网络的改进方法.通过提取实际视频帧的前景和背景掩码,确定生成对抗网络输出视频帧的待检测前景区域.针对待检测前景区域,应用前景区域峰值信噪比准则,计算异常行为检测得分,完成视频异常行为检测.实验结果表明,本文的检测方法在Avenue数据集、UCSD-Ped1数据集、UCSD-Ped2数据集上均能有效提高视频异常行为检测准确率,并能降低检测运行时间.

    视频异常行为检测峰值信噪比生成对抗网络前景区域

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    融合标签语义嵌入和图卷积的短文本特征扩展及分类方法

    张灵李荣臻郑苏
    69-78页
    查看更多>>摘要：针对短文本长度过短、关键词偏少和标签信息利用不足造成的分类过程中面临特征稀疏和语义不明确的问题,提出了融合标签语义嵌入的图卷积网络模型.首先,在传统的术语频率和逆文档频率算法基础上,提出了融合单词所属文本的类间、类内分布关系的全局词频提取算法.其次,利用融合标签嵌入的方法,将每条训练文本与相对应的标签引入到同一个特征空间内,通过筛选聚合提取更能突显文本类别的近义词嵌入,作为文本图的文档节点的嵌入表示.最后,将文本图输入到图卷积神经网络学习后,获得的特征与预训练模型提取文本上下文的特征相融合,提升短文本的分类质量以及整个模型的泛化能力,在4个短文本数据集MR、web_snippets、R8和R52上对本文模型和14个基线算法进行了对比实验,结果表明本文提出的模型相比于对比模型具有更优的结果,在识别精度、召回率以及F1值上有着更好的表现.

    短文本标签语义特征空间图卷积网络预训练模型

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