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期刊信息/Journal information
南京大学学报（自然科学版）
南京大学
南京大学学报（自然科学版）

南京大学

龚昌德

双月刊

0469-5097

xbnse@nju.edu.cn

025-83592704

210093

江苏省南京市南京大学

南京大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Nanjing University(Natural Sciences)CSSCICSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《南京大学学报（自然科学）》创刊于1955年1月，是建国以后创办最早的大学学报之一。其主要目标和任务是反映南京大学理科以及全国自然科学研究的最新成果，促进学科建设和人才培养，推动国内外学术交流，为我国现代化建设服务。学报以“广、严、快、活”为特色——报道内容广泛涵盖自然科学的各个方面，特别以地球科学、物理学和化学等方面的论文见长；对论文审稿和编辑严格从而保证论文具有生命力；论文出版周期短速度快；论文形式活泼多样，除正常栏目外，还设有特约述评、研究快报、简报、论坛等栏目。　创刊以来，学报发表了大量在国内外自然科学界产生了重大影响的论文，是在全国科技界具有广泛影响的自然科学核心刊物之一，也是国内最有影响的大学自然科学学报之一，在全国自然科学刊物被引频次和影响因子排名中，历年均居全国综合性自然科学刊物之前列。学报在国际上也有一定影响，固定收录《南京大学学报（自然科学）》的国外权威性数据库和文献杂志在4个以上，例如俄罗斯文摘杂志（PЖ）、美国数学评论（MR）、化学文摘（CA）和德国数学文摘（ZM）等。我刊曾被中国科学院文献情报中心评为学术影响范围最广的刊物之一（第16名），为全国高校刊物之冠，近年多次入选“百种中国杰出学术期刊”。
正式出版
收录年代

    基于形式背景构建多分知识结构与个性化指导学习的方法

    林宇静李进金陈惠琴
    477-490页
    查看更多>>摘要：多分知识结构的提出有助于评价个体对于问题的掌握程度,而操作程序映射是构建多分知识结构的重要工具之一,操作程序映射是问题层次集到操作程序集的映射.着重考虑将操作程序映射转化为形式背景,并通过合取模型构建多分知识结构、寻找学习路径,指导个性化学习.首先,提出通过构建面向操作程序概念格求解合取操作程序映射诱导的多分知识结构的方法.其次,研究面向操作程序概念格中内涵之间的关系,给出逐步学习操作程序的路径图和个性化指导学习的方法,并给出了相应的算法.最后,选取"一元一次方程"这一章节作为知识域进行分析,验证了算法的可行性.

    多分知识结构形式背景合取操作程序映射学习路径个性化指导学习

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    一种适于跨租户数据共享的多租户数据存储模式

    丁洪翔赵卓峰
    491-501页
    查看更多>>摘要：随着SaaS(Software-as-a-Service)软件中台化和业务服务范围的发展,跨租户的业务协作和数据共享需求愈发突出,对传统以租户数据隔离为主要内容的多租户数据存储模式带来了新的挑战,在已有多租户数据模式基础上支持跨租户的数据共享按需定制成为多租户数据存储模式设计的新问题.为此,提出一种支持可定制共享的多租户数据存储模式——共享宽表.该模式在传统宽表下扩展了用于存储租户之间关系的逻辑表,并增加了对于异构数据的映射机制,可以在保障租户数据隔离要求下同时适用于租户之间数据共享的灵活定制.实验表明,相对于传统宽表数据模式,提出的多租户数据存储模式可以更简单地支持跨租户的数据共享定义,并且具有更好的共享查询效率.

    多租户共享宽表数据共享存储模式映射机制

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    基于BiLSTM和CNN的序贯三支情感分类模型研究

    赵梦宇孙京博魏遵天辛现伟...
    502-510页
    查看更多>>摘要：文本情感分析作为自然语言处理领域中的一个重要分支,在现实生活中具有重要的应用价值.传统深度学习模型在情感分析中主要根据概率值大小进行硬分类,忽略了极性不明显数据的影响,导致阈值边缘对象的分类准确率欠佳.为了解决这一问题,基于 CNN(Convolutional Neural Networks)和 BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型,并引入序贯三支决策(Sequential Three-way Decisions,S3WD)的思想,提出了基于BiLSTM和CNN的序贯三支情感分类模型(BiLCNN-S3WD),该模型能更好地从多个粒度对极性不明显数据进行处理.通过在online_shopping_10_cat和微博数据集上进行多组实验与对比分析,验证了所提模型的有效性.实验结果表明,与七个基线模型相比,BiLCNN-S3WD在三个数据集上的每个评价标准都取得了更佳的效果.

    序贯三支决策情感分类CNNBiLSTM多粒度

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    基于模糊邻域熵的离群点检测方法

    刘佳莉陈锦坤
    511-522页
    查看更多>>摘要：离群点检测(又称异常点检测)是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,其目的是找出显著区别于其他数据的数据点.针对基于传统粗糙集理论的离群点检测方法存在忽略样本的模糊性和邻域关系等问题,利用模糊邻域粗糙集弥补经典粗糙集的不足,并结合熵的不确定性,提出一种新的基于模糊邻域熵的离群点检测方法.首先,采用模糊邻域半径和混合模糊相似度构造模糊邻域近似空间;然后,定义一种特定的模糊邻域组合熵和相对模糊邻域组合熵来构建模糊邻域离群度,进而定义基于模糊邻域熵的离群因子实现离群点检测,并设计了基于模糊邻域熵的离群点检测算法(FNEOD).最后,将FNEOD算法与主要的离群点检测算法进行比较.实验结果表明,该方法具有较好的有效性和适应性.

    数据挖掘离群点检测模糊邻域组合熵相对模糊邻域组合熵

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    基于数据驱动的声源表面振速稀疏恢复方法

    刘袁刘文强赵瑾瑜胡定玉...
    523-530页
    查看更多>>摘要：准确描述声源结构的表面振速具有重要意义,振速描述的准确性主要依赖于声源表面的测点数,而增加测点数会导致测量成本增加.为了解决这一问题,提出一种基于数据驱动的声源表面振速的稀疏恢复方法.首先,通过等效源法利用数值仿真获得振速的训练样本;然后,通过K-SVD字典训练方法训练出声源表面振速的稀疏基;最后,通过稀疏正则化实现从有限的测量数据中恢复整个声源表面的振速.为了验证方法的有效性,给出了简支板的数值仿真,并在消声室内进行了实验验证.仿真与实验的结果表明,在测量点数较少的情况下,使用数据驱动的声源表面振速稀疏恢复方法相较于常规等效源法的恢复精度更高,且该方法的性能更加稳定,为声源表面振速的测量提供了新的方案.

    声源表面振速振速恢复数据驱动字典训练等效源法

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