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期刊信息/Journal information
广西大学学报（自然科学版）
广西大学学报（自然科学版）

戴牧民

双月刊

1001-7445

gxuzrb@gxu.edu.cn

0771-3235713

530004

广西南宁市大学路100号广西大学西校园学报编辑部

广西大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Guangxi University（Natural Science Edition）CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是广西大学主办的自然科学综合性学术期刊。主要报道校内外有关数学、物理学、化学、化工、机械工程、土木工程、电气工程、食品工程等领域的基础研究和应用研究的成果，包括原始研究论文、综述等。
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    正戊醇-柴油燃烧与排放特性的试验与仿真研究

    王赛朱召军郭晓宇吕德淋...
    1306-1316页
    查看更多>>摘要：为了研究可用于柴油机的车用清洁能源,有效解决我国石油资源缺少、进口石油比例多、环境污染的问题,研究正戊醇-柴油燃料在柴油机的应用意义,本文运用一台四缸增压中冷柴油机进行试验研究,并且运用仿真运算验证的方法,研究不同负荷工况三种正戊醇比例(0、30％、45％)燃料的燃烧参数与排放特性.结果分析表明:①在相同的负荷工况,正戊醇-柴油中正戊醇比例增加,缸内平均压力、缸内瞬时放热率和最大压力升高率比纯柴油工况增加,有效热效率有所升高;NOx和Soot排放降低,HC排放有所增加.②在负荷增加时,三种试验燃料的缸内平均压力峰值增加,缸内最大压力升高率增加,有效热效率升高;CO和HC排放随负荷增加而减少,NOx和Soot排放随负荷增加而增加.③在较高负荷工况,正戊醇-柴油的CO排放比纯柴油少,正戊醇比例增加时CO排放减少.

    试验正戊醇-柴油负荷滞燃期有效热效率

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    影响滚动活塞压缩机动态径向间隙的因素分析

    冯文波耿葵花韦为张通...
    1317-1326页
    查看更多>>摘要：为了获得滚动活塞压缩机动态径向间隙的影响因素,根据曲轴所受载荷,采用步进法联立求解曲轴轴心运动方程和Reynolds方程获得曲轴轴心轨迹,由压缩机各部件配合关系得到动态径向间隙.对比分析了不同轴承间隙、转速、粘度、轴承装配位置、曲轴启动位置、变转速时的曲轴轴心轨迹和动态径向间隙.研究发现:压缩机启动或变速阶段,曲轴转速变化和启动位置对动态径向间隙有明显影响,压缩机稳态运转阶段,对动态径向间隙的影响由强到弱依次为:轴承装配位置,轴承间隙,转速,粘度.其中转速和粘度的影响比较接近.

    滚动活塞压缩机动态径向间隙惯性力轴心轨迹

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    一种基于SSD的行人检测改进算法

    李国进韦慧铃艾矫燕陈延明...
    1327-1336页
    查看更多>>摘要：在智能视频监控、自动驾驶、智能机器人等新兴领域中,行人检测作为其中最基本的一环起着关键性作用.由于在复杂环境下行人检测容易受到客观因素的影响,例如行人的成像尺寸差异大、相似物体多等造成行人检测精度低的问题,针对上述问题,对由卷积神经网络构成的SSD算法进行改进.为了提高基础卷积网络提取特征的能力,设计以ResNet101为基础的改进网络替换原来的VGGNet16基础网络;同时为了解决原SSD算法的浅层网络对于目标特征提取不准确的问题,增加了FPN网络对提取的浅层与深层卷积的特征进行了融合.改进的算法在行人数据集上进行训练和测试,实验结果表明,改进的SSD算法检测行人目标的平均精度比原SSD算法提高了6％,并能准确识别复杂场景中不同尺寸的行人目标,证明了改进算法的可行性.

    行人检测深度学习SSD算法基础网络融合

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    基于ORB-LK光流的RGB-D SLAM算法

    郭军胡立坤姚燕
    1337-1348页
    查看更多>>摘要：以特征点法为前端的同时定位和地图构建算法,描述子的计算占用了大部分时间,导致算法时实时性差且对电脑的性能要求较高,增加成本.针对这一问题提出了一种前端基于光流跟踪的RGB-D SLAM算法.在定位阶段,采用基于亚像素提取的均匀化ORB特征点,用LK光流法代替特征点法进行特征匹配,然后通过随机抽样一致性方法提高匹配精度,估计初始位姿.在后端优化阶段提出了一种新的关键帧选取策略,引入度量运动大小的阈值和跟踪衰减系数综合选取关键帧,通过回环检测和优化关键帧位姿消除累计误差,输出精确的位姿和点云地图.通过多组实验表明:该算法在很多室内的实际场景中的定位精度优于主流的RGB-D SLAM算法,且算法的实时性得到了提高.

    光流跟踪特征匹配关键帧定位精度实时性

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    一类具有不确定性双切换系统的鲁棒镇定

    丁文淞龙飞穆倩倩
    1349-1359页
    查看更多>>摘要：研究了一类复杂切换动态系统具有指数不确定性的可变双切换系统,其同时服从随机跳变以及确定性切换,且指数不确定性影响该系统的状态及输入矩阵.利用泰勒级数近似、凸多面体技术、多Lyapunov函数方法、线性矩阵不等式技术以及马尔科夫过程暂态分析方法,研究这类系统,给出了保证这类系统状态反馈可切换鲁棒几乎处处镇定的充分条件(以线性矩阵不等式形式给出),同时设计出了顶层确定性切换律和状态反馈的控制器,最后给出了仿真实例验证了所得结果的有效性.

    可变双切换系统指数不确定性鲁棒镇定线性矩阵不等式

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    生信分析鉴定青蒿素治疗非小细胞肺癌的铁死亡基因

    张泽鑫黄子怡吴汶丰陈栩静...
    1360-1371页
    查看更多>>摘要：通过生物信息学分析,鉴定不同类型的青蒿素治疗非小细胞肺癌的相关铁死亡基因.通过在线数据库,对相关类型的青蒿素成分进行筛选和靶点预测.通过WGCNA和差异分析,获取非小细胞肺癌相关基因.通过PubMed数据库获取铁死亡相关基因.将三者进行取交集,得到治疗NSCLC相关的铁死亡基因.通过GO和KEGG功能富集分析,明确其作用机制.构建PPI蛋白互作网络筛选核心基因并进行生存分析.然后进行分子对接和免疫组化层面验证.结果表明:共筛选出不同类型的青蒿素5种,其靶点分别为103个,82个,71个,22个和112个.WGCNA分析筛选出了了9070个基因,差异分析鉴定了4276个差异表达基因.通过将上述二者与258个铁死亡基因取交集,得到了Artemetin治疗NSCLC铁死亡相关基因2个(CA9、PTGS2),其中:Artemisinin(1个),Artemisitene(1个),Deoxyartemisinin(0个)和Dihydroartemisinin(2个).GO和KEGG功能富集分析显示,其发挥作用可能与组蛋白乙酰化有关,通过孕酮介导的细胞成熟途径通路起作用.PPI和生存分析显示AURKA,PLK1和TYMS在高低风险组之间具有显著性.分子对接结合显示AURKA与Dihydroartemisinin在对接结果中最优,其次是PLK1与Dihydroartemisinin,TYMS与Artemetin.HPA免疫组化验证了AURKA、PLK1和TYMS在腺癌/鳞癌中具有明显的表达差异.本研究鉴定了不同类型青蒿素治疗非小细胞肺癌相关的铁死亡基因,初步了解其发挥作用的机制,这有可能为青蒿素治疗非小细胞肺癌提供新的策略.

    生物信息学青蒿青蒿素非小细胞肺癌铁死亡

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    基于网络药理学和分子对接莪术醇抗肝纤维化作用机制的分析

    郑洋钟芳菲王佳曦易莹辉...
    1372-1380页
    查看更多>>摘要：莪术作为抗肝纤维化的中药,一直在临床广泛使用,而莪术醇作为莪术的主要活性成分,其抗肝纤维化的分子机制仍不清楚.基于Pharm Mapper数据库筛选出莪术醇作用靶点,利用各种已知的疾病数据库,建立肝纤维化相关靶点数据库,利用String数据库构建蛋白质蛋白质相互作用网络,对其中的关键靶点使用DAVID数据库进行富集分析.最后,使用分子对接技术检测莪术醇与关键靶点的结合能力.确定了152个莪术醇的作用靶点,构建了617个肝纤维化的治疗靶点,并且构建了作用靶点肝纤维化网络.基因富集分析揭示的上述靶点在细胞增殖,炎症反应和血管生长中发挥了重要作用,莪术醇与关键靶点具有较好的结合能力.莪术醇可能通过TNF信号通路调节局部炎症反应和炎症因子.对于肝纤维化,莪术醇可能是一种有前途的治疗策略.

    莪术醇肝纤维化网络药理学靶点蛋白分子对接

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    壮肝益肾煎治疗乙肝合并酒精性肝硬化的临床观察

    潘哲韦龑於丽丽黄丽萍...
    1381-1387页
    查看更多>>摘要：为了观察壮肝益肾煎治疗乙肝合并酒精性肝硬化的临床疗效,将120例诊断为乙肝合并酒精性肝硬化患者随机分为观察组和对照组各60例,对照组选取单纯西医治疗,治疗组在对照组的基础上加用壮肝益肾煎治疗,比较2组患者治疗前后肝功能、凝血功能、肿瘤标志物、免疫球蛋白、基质金属蛋白酶-2、基质金属蛋白酶-9、血管内皮生长因子、细胞增殖调控因子(转化生长因子-β1、胰岛素样生长因子-2)、炎症因子(白介素-2、肿瘤坏死因子-α、肝硬化指标)的变化.结果表明:治疗组患者在临床症状,肝硬化改变,肝功能、肝硬化指标、凝血功能、免疫球蛋白、自然杀伤细胞、CD4+T淋巴细胞、肿瘤标志物的改善情况上,血清中MMP-2、MMP-9、VEGF的分子表达水平明显优于对照组(P<0.05).壮肝益肾煎治疗能改善患者的生化学指标、凝血功能,调节机体免疫状态,提高临床疗效.

    壮肝益肾煎肝硬化乙肝合并酒精性治疗

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    基于改进极限学习机的食品安全风险预测研究

    陈硕峰石怀明郭承湘刘康康...
    1388-1395页
    查看更多>>摘要：为了改善食品安全风险预测领域中由于正负样本量差距较大导致对于少数类的样本预测结果不理想的问题,提出一种加权PSO-ELM和贝叶斯人工神经网络两阶段模型.在该模型中,首先通过加权PSO-ELM模型预测食品安全风险;然后,通过在预处理阶段选出的特征字段建立贝叶斯网络,找出各个属性中对食品不合格概率影响最大的属性值,进而对预测结果进行分析.所提出的模型在实际数据集上进行预测和分析,与相关工作相比,在预测准确率和可靠性方面取得有效的改进效果.

    食品安全极限学习机粒子群算法贝叶斯网络风险分析

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    融合高通滤波和注意力模块的图像隐写分析

    贺丽莎李清光
    1396-1403页
    查看更多>>摘要：为了进一步提升基于深度学习的图像隐写分析算法的检测性能,结合图像隐写算法的嵌入特点提出了一种融合高通滤波和视觉注意力模块的深度残差图像隐写分析新算法.新算法首先对输入图像进行高通滤波,增强信噪比得到噪声残差图像,再将噪声残差图像放入融合了视觉注意力模块的深度残差网络中进行检测分类.高通滤波和注意力模块强制网络关注隐写图像中的高频信息部分,提高了秘密信息的特征表达,从而增强网络的检测能力.实验结果表明,新算法的检测性能超越了目前最优的传统图像隐写分析算法和基于深度学习的主流算法SRNet.

    隐写分析深度学习深度残差网络注意力模块高通滤波

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