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

黄春长

双月刊

1672-4291

Lkxuebao@snnu.edu.cn

029-85308734

710062

陕西省西安市长安南路

陕西师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Shaanxi Normal University(Natural Science Edition)CSCDCSSCI北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是教育部直属高校陕西师范大学主办的自然科学学术性刊物，面向海内外公开发行。它以繁荣科学文化，促进学术交流，发现培养人才，为两个文明建设服务为办刊宗旨，刊登数、理、化、生物环境，计算机科学，体育运动等方面的最新成果。多次获奖，被多个统计源收录。
正式出版
收录年代

    基于差分隐私的分布式组变量选择

    李子涵张海
    102-110页
    查看更多>>摘要：针对组结构数据的隐私保护问题，通过随机响应机制，对原始数据进行扰动，开展满足差分隐私的分布式组变量选择研究。首先基于交替方向乘子法，提出了分布式Logistic组变量选择算法。进一步为了防止计算机信息交互过程中可能产生的隐私泄露，提出了分布式Logistic随机响应组变量选择算法，并证明算法满足差分隐私。实验表明，所提算法可有效处理组结构分类数据并保护其隐私。

    组变量选择差分隐私随机响应机制Logistic回归分布式算法

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    基于简单无参注意力卷积神经网络的涡旋光束模态识别

    魏冬梅刘芳宁杜乾王珂...
    111-120页
    查看更多>>摘要：由于大气湍流的影响，涡旋光在大气中传播时会产生相位畸变，造成接收端模态检测困难，导致通信系统的可靠性降低。为提高涡旋光束模态检测准确率，提出了利用简单无参注意力卷积神经网络(S-Conv NeXt)检测拉盖尔-高斯光束模态的算法。结果发现:该网络可有效聚焦于关键亮斑特征。当光束分别经过较弱湍流、中等湍流、较强湍流和强湍流传输 2km后，本征态检测准确率分别为100%、98。8%、96。4%和 89。7%，叠加态检测准确率分别为 100%、99。8%、98。8%和96。5%。在强湍流下，S-ConvNeXt 网络本征态检测准确率比ResNet50、ShuffleNetV2、Conv-NeXt网络分别提高5。7%、3%、1。2%，叠加态检测准确率分别提高 5。7%、4%、0。9%。S-Conv-NeXt网络能够有效提高模态检测准确率，尤其在强湍流条件下表现更好。

    涡旋光束ConvNeXt网络大气湍流模态识别注意力机制

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    微量水蒸气条件下低温表面结霜过程的实验研究

    赖天伟刘学黄知龙赵波...
    121-128页
    查看更多>>摘要：为研究微量水蒸气在低温表面上的结霜过程，搭建了低温表面微量水汽混合湿氮气的可视化结霜实验台。实验对比了常规湿度和微量水汽含量条件下，-180℃冷表面上常温氮气流中水蒸气结霜过程和形态，研究了不同微量水汽含量以及环境压力对低温结霜特性的影响。结果表明:相比于常规湿度条件下冷凝-冻结机制主导的结霜过程，微量水蒸气(体积分数71×10-6)在低温表面主要通过凝华机制生成微小冰晶沉积在冷表面，形成不均匀分布的无明显枝干的霜晶，随后形成平整疏松的霜层。凝华机制主导的霜层生长过程主要体现为霜层厚度的增大，而密度无明显增大。在微量水蒸气条件下，随着水汽含量由1。53×10-6 升高至500×10-6，霜层逐渐增厚并伴随着霜层形态由平坦均匀薄层向簇状霜团转变，增大的接触面积使霜层生长速率加快。环境压力由109 kPa升高至190 kPa时，增大的水蒸气分压本质上是由水蒸气绝对含量增加引起，霜层生长加快，表面的不平整程度会升高，霜晶形态更丰富。随时间推移，同一时刻不同环境压力下霜层厚度的差异逐渐增大。最后拟合了适用于低温表面上微量水蒸气条件下的无量纲霜层厚度关联式，整体误差在±20%以内。

    结霜微量水低温表面霜层厚度无量纲关联式

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    《陕西师范大学学报(自然科学版)》稿约

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