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期刊信息/Journal information
上海师范大学学报（自然科学版）
上海师范大学学报（自然科学版）

丛玉豪

双月刊

1000-5137

xuebao@shnu.edu.cn

021-64322304

200234

上海市桂林路100号

上海师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Shanghai Normal University(Natural Sciences)CSTPCD
查看更多>>本刊是上海师范大学主办的综合性学术刊物，主要刊登数学、物理学、计算机科学、化学、生物学、地理学、体育学、科学史、大中学校教育改革等基础研究和应用研究方面的学术论文。旨在反映上海师范大学最新科研成果，促进校内外、国内外学术交流，传递信息，培养人才，为我国现代化建设服务。读者对象主要为高等院校理工科教师、研究生、中学教师和国内外科技工作者。
正式出版
收录年代

    基于CiteSpace的文献计量可视化分析

    秦文锴邱峰
    217-222页
    查看更多>>摘要：运用CiteSpace可视化分析软件,对2010年1月—2023年3月中国知网(CNKI)收录的以"数字化教育"为主题的1 159篇文献进行全面分析.从来源分布、高频热点和演进等多个维度分析,揭示了数字化教育领域的热点变迁和发展趋势.研究结果显示:数字化教育的研究焦点主要集中于数字化、教育资源、云计算、信息技术和资源共享5个方面,演化趋势主要包括:从单一向多元发展,从宏观视角逐渐转向微观视角,研究重点从理论分析转向基于现实路径,以及从全面的表层研究发展到各维度的深入研究.

    数字化教育CiteSpace可视化分析

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    基于Word2Vec和决策树的故障定位技术

    王露露陈军华
    223-227页
    查看更多>>摘要：利用Word2Vec方法对Java源代码进行深层语义编码,生成文件级和行级的语义向量,并将其用作输入数据来训练决策树模型,以实现精确的文件级别和行级别故障定位,优化故障检测过程,构建一个综合文件级别与行级别分析的高效故障定位框架.实验结果表明:该模型在各项目中的故障定位准确率均高于83%.

    故障定位语义表示Word2Vec决策树

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    采用通道注意力机制的RIS辅助MIMO级联信道估计

    喻赟张静
    228-235页
    查看更多>>摘要：可重构智慧表面(RIS)辅助多天线毫米波无线通信系统的级联信道有直传和反射两条链路,系统维数大且复杂,获取信道状态信息(CSI)困难.针对RIS辅助下的大规模多输入多输出(MIMO)通信系统应用场景,提出了基于通道注意力机制的SE-ResNetV2网络来获取CSI,在残差网络(ResNet)中引入了通道注意力模块,通过挤压和激励策略来提高噪声特征的捕捉能力.仿真结果表明,相比于最小二乘(LS)估计算法和常规的注意力机制深度ResNet,所提出的深度学习网络具有更好的去噪效果和估计精度.

    可重构智慧表面(RIS)多输入多输出(MIMO)信道估计深度残差网络(ResNet)注意力机制

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    基于大数据的智能制造岗位与技能需求研究

    刘祺彬高祥兰何凤琴李新元...
    236-240页
    查看更多>>摘要：在不违反相关协议准则的情况下,通过爬虫技术获取智能制造岗位数据,并对其进行清洗与脱敏处理.应用Jieba中文分词工具、K-means聚类算法与隐含狄利克雷分布(LDA)模型,将岗位名称分为6类,将技能集分为8类.最后,构建需求矩阵并归一化处理,得到各技能集对岗位簇的重要程度,为专业选择、课程建设与从业人员发展提供参考.

    智能制造大数据分析K-means隐含狄利克雷分布(LDA)模型需求评估

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    基于麻雀搜索算法与随机森林融合模型的个人信用评估

    王培培周小平陈佳佳李浩...
    241-246页
    查看更多>>摘要：针对如何准确评估复杂的用户信用问题,提出一种基于麻雀搜索算法的随机森林(SSA-RF)模型,利用SSA优化RF模型中决策树和最小节点数,并基于优化后的RF模型对数据样本进行分类,并评估所提模型和传统模型的性能.研究结果表明:SSA-RF模型具备较高的准确性.

    信用风险评估特征选择随机森林(RF)模型麻雀搜索算法(SSA)

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    基于KMV-CatBoost增强的企业信用债券违约风险评估模型

    王培培周小平陈佳佳王涵棋...
    247-253页
    查看更多>>摘要：针对传统预测模型对于企业信用债券违约预测准确率低、拟合效果差的问题,提出了基于Kaufman-Merton-Voss(KMV)-Categorical Boosting(CatBoost)的企业债券违约预测模型.首先对原始样本数据进行预处理,降低噪声数据对预测模型的影响;然后,利用KMV模型评估借款公司信用违约概率,计算公司资产市场价值与公司资产市场价值的波动率,获得企业资产价值与违约点之间的差额Distance-to-Default(DD);最后,利用债务偿还期限、短期无风险收益率、公司股权市场价值、公司债务面值计算出的违约距离,将其加入指标中,利用CatBoost算法预测企业信用债券违约风险,通过基于Ordered Boosting方式的CatBoost算法训练模型,得到无偏梯度估计,以减缓预测偏移,从而增强模型的泛化能力.实验结果表明:基于KMV-CatBoost增强的模型能够提高企业信用债券违约风险识别的准确率,识别正确率约为95.5%.

    债券违约预测模型CatBoostKaufman-Merton-Voss(KMV)

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    基于C++SuperMix库的SIS混频器的研究

    魏苇武向农张毅闻
    254-259页
    查看更多>>摘要：基于C++SuperMix软件库对680 GHz接收机中的双槽双超导隧道结(SIS)混频器进行深入模拟研究.在环境温度为4.2 K、本地振荡器(LO)频率为680 GHz、本振功率为100 nW、中频频率中心为10 GHz和中频匹配阻抗为50 Ω的条件下,采用二次谐波的谐波平衡法,在0～500 K热噪声源温度下对SIS混频器的输出噪声温度进行建模仿真研究.计算得出:当偏置电压在2～3 mV变化时,SIS混频器的输出噪声温度均小于50 K,表明所研究的SIS混频器具有较好的噪声性能.

    高频混频器C++编程语言SuperMix软件库双槽双超导隧道结(SIS)混频器

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    基于深度强化学习分层控制的双足机器人多模式步态系统研究

    徐毓松上官倩芡安康
    260-267页
    查看更多>>摘要：提出一种基于深度强化学习(DRL)分层控制的双足机器人多模式步态生成系统.首先采用优势型演员-评论家框架作为高级控制策略,引入近端策略优化(PPO)算法、课程学习(CL)思想对策略进行优化,设计比例-微分(PD)控制器为低级控制器;然后定义机器人观测和动作空间进行策略参数化,并根据对称双足行走步态周期性的特点,设计步态周期奖励函数和步进函数;最后通过生成足迹序列,设计多模式任务场景,并在Mujoco仿真平台下验证方法的可行性.结果表明,本方法能够有效提高双足机器人在复杂环境下行走的稳定性以及泛化性.

    双足机器人步态规划近端策略优化(PPO)多模式任务课程学习(CL)

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    障碍干扰下的压缩感知电磁成像算法

    周炽杨春夏
    268-272页
    查看更多>>摘要：基于电磁成像模型,针对逆散射问题的病态性和非线性性质,引入压缩感知(CS)中的全变分(TV)算法,旨在减少所需天线数量,并提高电磁成像的图像质量.在玻恩(Born)迭代的基础上,引入全变分压缩感知算法(TV-CS).仿真结果显示:即使目标被障碍物遮挡,该算法也能够在配置较少探测天线的情况下,对目标位置和形状进行准确的重构.

    电磁逆散射压缩感知(CS)Born迭代全变分(TV)算法

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    基于多尺度学习的电介质目标定位与重构

    陈佳琳杨春夏
    273-277页
    查看更多>>摘要：利用神经网络将电磁逆散射问题与多尺度方法相结合,通过将散射场的场强数值输入多尺度融合模型中进行不断训练,实现目标的定位与重构.对于目标区域内的手写数字散射体,首先利用Lenet网络模型定位目标散射体所在的区域;然后将散射体所在的区域进一步通过SmaAt-UNet神经网络学习,训练重构散射体的形状,进而确定该数字,不同的模型负责提取不同的特征;最后将特征融合在一起,以增强最终结果的表征能力.

    电磁逆散射多尺度深度学习LenetSmaAt-UNet

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