首页期刊导航|四川大学学报（自然科学版）
期刊信息/Journal information
四川大学学报（自然科学版）
四川大学学报（自然科学版）

刘应明

双月刊

0490-6756

scdx@scu.edu.cn

028-85412393

610064

成都市九眼桥望江路29号

四川大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Sichuan University(Natural Science Edition)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是国内外公开发行的自然科学综合性学术刊物。主要刊登本校理科基础理论和应用研究方面有创造性的学术论文和简报。内容包括：数学、物理学、化学和生物学等基础学科及其分支学科，基础数学论文占有较大比重。读者对象是国内外有关的教学、科学工作者以及研究生和大学生。
正式出版
收录年代

    周期复合结构上的弹性二次特征值问题的多尺度渐近分析方法

    王洪玉马强
    89-96页
    查看更多>>摘要：针对周期复合结构上的弹性二次特征值问题，本文提出了一种基于二阶双尺度(Second-Order Two-Scale，SOTS)方法的多尺度分析方法。该方法考虑速度阻尼效应的二次特征值问题，给出了特征值、特征函数的二阶渐近展开，以及特征值的误差估计。本文给出了方法的有限元实现，并通过近似值和参考解之间的定性和定量比较验证了方法的有效性。数值算例结果表明，特征值与特征函数中的二阶校正项对于重构单胞内特征函数的局部信息发挥着重要作用。

    周期复合结构二阶双尺度渐近分析二次特征值问题线性化

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    周期复合材料二次特征值问题的二阶双尺度分析与计算

    吴玉婷马强
    97-103页
    查看更多>>摘要：对周期复合域的二次特征值问题(Quadratic Eigenvalue Problem，QEP)，本文提出了一种二阶双尺度(Second-Order Two-Scale，SOTS)渐近分析和计算方法。该方法考虑一种包含速度阻尼的典型QEP，对特征函数进行渐近展开并设计了有限元算法，采用线性化方法求解均匀化二次特征值问题。数值算例表明，该方法可以有效处理此类非线性特征值问题，且二阶校正器在描述特征函数的局部行为和高效获得特征值的逼近值等方面起着重要作用。

    周期复合域二次特征值问题二阶双尺度分析

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于汉字上下文信息增强词典知识融入的中文命名实体识别

    赵振宇朱静静张宇馨刘梦珠...
    104-112页
    查看更多>>摘要：由于中文语言缺少显式的分隔符，使得中文命名实体识别任务面临缺少词语边界信息的难题。为了解决这一问题，现有的主流模型通过引入词典来利用词语边界信息。然而，词典中的词语信息只是根据字词之间的匹配关系融入汉字表示中，忽视了句子信息对于词语选择的影响，与句子语义信息无关的词语不可避免地引入到模型中，使模型感知错误的词语边界信息。为了减少无关词语对于实体识别结果的影响，本文提出了一种新的中文命名实体识别方法ELKI，通过带有句子语义信息的汉字上下文表示来增强词典知识的融入，从而改善模型感知词语边界的精度。具体地，本文设计了一种新型的交叉注意力网络从词典中挖掘与语义信息相关的词语信息。同时，本文构造了一种门控融合网络来动态地将词典知识融入到汉字的上下文表示中。在Resume、MSRA和OntoNotes三个基准数据集上的实验结果表明本文方法优于其它的基线模型。

    中文命名实体识别交叉注意力网络门控融合网络信息抽取

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于注意力机制的渐进式图像复制粘贴篡改检测

    刘亮何雯晶张磊
    113-120页
    查看更多>>摘要：针对图像复制粘贴篡改检测深度学习方法中特征提取阶段信息丢失问题，本文提出基于注意力机制的渐进式图像复制粘贴篡改检测模型。该模型在特征提取阶段不同于先下采样得到强语义信息，再上采样恢复高分辨率恢复位置信息的常见结构，而是整个过程保持并行多分辨率，不同分辨率分支之间信息交互，同时达到强语义信息和精准位置信息的目的。特征提取的关键是:首先给出不同分辨率特征图;然后结合空间与通道的注意力机制由低到高渐进式进行特征连接，生成对应分辨率下的子掩码;同时，在图像级检测中，特征按分辨率由高到低逐渐连接丰富信息;最后引入焦点损失来降低类别不平衡对模型带来的影响，对不同分辨率下的掩码进行同等权重监督。实验结果表明，论文提出的检测方法在公开数据集像素级与图像级的检测结果中优于现有方法，验证了注意力机制和渐进式特征连接的有效性。

    复制粘贴篡改检测注意力机制特征连接

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于分数阶高斯噪声的BERT情感文本分类研究

    龙雨欣蒲亦非张卫华
    121-126页
    查看更多>>摘要：由于BERT模型庞大的参数量和在预训练阶段的过拟合问题，本文针对性地提出了基于分数阶高斯噪声(fGn)的即插即用模块FGnTune。该模块利用fGn引入随机性，用于提高BERT预训练模型在情感文本分类任务中的性能。fGn是具有长程依赖和非平稳性的随机信号，通过在BERT微调阶段为参数融入fGn噪声，进一步增强模型的鲁棒性，降低过拟合的可能性。通过对不同网络模型及多种数据集进行实验分析，在不需增加模型的额外参数或增加其结构复杂度的前提下，引入FGnTune模块可以使模型的准确率在原有基础上提升约0。3%～0。9%。

    文本分类BERT情感文本深度学习

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于Transformer和CNN的恶意代码分类方法

    牟雨萌刘亮张磊苏莉媛...
    127-133页
    查看更多>>摘要：针对现有基于CNN的恶意代码分类方法存在训练成本高以及少数类分类准确率低的问题，结合CNN和Transformer的特点提出了基于改进MobileVit的恶意代码分类方法。首先，采用恶意代码可视化的样本预处理方法，加快模型收敛;然后，结合CNN和自注意力机制，提出了基于代价敏感性的MobileVit模型，通过改进Transformer encoder结构和加入Fo-cal Loss方法，降低模型的训练成本，在提高模型对恶意代码样本表征能力的同时，保证模型对少数类的关注。实验表明，在网络层数、参数数量明显减少的情况下，改进后的MobileVit模型在准确率上依然能保持优势，在微软恶意代码分类数据集上准确率最高达到98。88%，相比于未修改的模型，在精确率、召回率和F1分数上分别提高了1。7%、2。0%和2。1%。模型对大型恶意家族预测准确率保持在99%以上的同时，对小型恶意家族的准确率最高提高了17%。

    恶意代码分类注意力机制数据不平衡MobileVit

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    云服务推荐中基于多源特征和多任务学习的时序QoS预测

    陈熳熳王俊峰李晓慧余坚...
    134-144页
    查看更多>>摘要：随着云计算技术的普及，云服务数量指数级增长，用户不再满足于功能性需求，服务质量(Quality of Service，QoS)成为比较服务优劣的关键性能指标。如何在动态、复杂的云环境中实时、准确地预测服务质量并为用户推荐高质量服务成为热点问题。考虑到云服务器的负载、网络状态、用户接入云环境的偏好等随着时间变化，本文提出了基于多源特征和多任务学习的时序QoS预测方法(T-MST)，它可以实时、准确地同时预测多种QoS属性。首先，T-MST对用户、服务进行特征表示，通过Time2Vec刻画时序特征，再结合多种QoS属性的历史记录生成多源特征表示。其次，基于滑动窗口采用LSTM感知窗口内的时序关系，借助注意力机制细化窗口内不同时刻的关键性，从而构造待预测时刻的隐藏状态。最后，T-MST采用多任务预测层实现多种QoS属性的同时预测，它们共享上游模型，仅在预测层采用不同的感知模块以提升模型的鲁棒性和计算效率。本文基于真实世界的数据集进行了全面的实验验证，结果表明T-MST在吞吐量和响应时间的时序预测任务上平均绝对误差(Mean Absolute Error，MAE)分别平均提升了 37。53%和 20。38%，优于现有的时序QoS预测方法;而且T-MST的计算效率更高，能够有效应对实时QoS预测的需求。

    云服务QoS预测多源特征多任务学习深度学习

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于CT图像的深度神经网络肺功能预测

    杜秋雨陈楠郭际香章毅...
    145-154页
    查看更多>>摘要：我国流行病学调查结果显示，以慢阻肺和哮喘为代表的慢性呼吸系统疾病患病率高且呈现上升的趋势，给公共卫生健康带来了严重威胁。目前，计算机断层扫描(CT)作为一种方便、无创的方法被广泛应用于肺功能的评估。在基于CT图像的计算机辅助评估肺功能的方法中，人工设计的特征存在表达能力有限的问题，且现有的深度学习方法从高噪稀疏的小样本数据集中提取特征的效果较差。为了提高肺功能检查的效率，本文提出了基于CT图像的肺功能预测网络(LFP-ResNet)。首先，本文提出了多层次上下文特征融合(MCFF)方法，有效增强了对表征肺部纹理和形态的特征提取;其次，利用三维残差网络充分保证了CT图像的空间异质性;最后，本文构建了包含肺功能正常人群和患有慢性呼吸系统疾病患者的肺功能数据集，并在该数据集上对比了本工作提出的方法以及其他先进的肺功能预测方法。实验结果表明，本文提出的MCFF策略在含噪声的稀疏矩阵中提取特征时比其他特征提取方法更有效，且所构建的LFP-ResNet在肺功能预测任务中表现出更好的预测性能。

    计算机断层扫描深度学习多任务学习肺功能检查慢性阻塞性肺疾病

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    动态均衡算法对电力数据吞吐优化的研究

    刘雨杉李英娜陈志祥李进成...
    155-162页
    查看更多>>摘要：为了解决DPOS共识算法(Delegated Proof of Stake，股份授权证明机制)吞吐性能不足的问题，本文提出加权指标动态均衡算法(DPOS with weighted Index Dynamically Balanc-ing，DPOS+IDB)。该算法首先利用区块链的通道机制，将带有不同标签的交易分配到不同的区块链通道中。然后对每一个区块链通道，分别进程参数配置优化。最终，将参数配置优化问题，转化为对多个指标求解整体最优解问题。通过优化参数配置，提高区块链通道的吞吐性能。由于求解过程中，需要在多个指标可行范围内进搜索，求解空间过大。为此，设计动态均衡搜索算法进行求解，利用求解的结果对区块链网络进行优化配置，提高提高区块链网络的性能。仿真表明，对比原始DPOS算法、CE-DPOS(Comprehensive Election-DPOS，综合选举)算法和RC-DPOS(Reputation Classification-DPOS，名誉分级)算法，DPOS+IDB算法在时延、吞吐率有较好的性能表现，并且通讯开销的复杂度由节点数量的平方降低至节点数量的一次方。

    区块链DPOS性能优化动态均衡算法

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一种基于强化学习的软件安全实体关系预测方法

    杨鹏刘亮张磊刘林...
    163-171页
    查看更多>>摘要：为改善现有基于翻译的软件安全知识图谱实体关系预测方法不具备可解释性，而基于路径推理的方法准确性不高的现状，本研究提出一种基于强化学习的预测方法。该方法首先分别使用TuckER模型和SBERT模型将软件安全知识图谱的结构信息和描述信息表示为低维度向量，接着将实体关系预测过程建模为强化学习过程，将TuckER模型计算得到的得分引入强化学习的奖励函数，并且使用输入的实体关系向量训练强化学习的策略网络，最后使用波束搜索得到答案实体的排名列表和与之对应的推理路径。实验结果表明，该方法给出了所有预测结果相应的关系路径，在链接预测实验＜h，r，?＞中hit@5 为 0。426，hit@10 为0。797，MRR为0。672，在事实预测实验中准确率为0。802，精确率为0。916，在准确性方面与同类实体关系预测模型相比具有不同程度的提升，并且通过进行可解释性分析实验，验证了该方法所具备的可解释性。

    软件安全实体关系强化学习链接预测知识图谱可解释推理

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据