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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

    基于个体传染病模型研究个体行为改变对甲型H1N1的影响

    闫琴玲肖燕妮
    1-10页
    查看更多>>摘要：个体行为在突发性传染病传播过程中起着重要作用,通过行为改变来减缓和控制突发性传染病传播的能力是应对策略的一个重要方面,因此了解个体行为改变如何影响突发性传染病的传播至关重要.基于2009年甲型H1N1流感(A/H1N1)数据,建立基于社交网络的个体决策心理模型(LHBM),将个体行为改变率嵌入个体水平的传播动力学模型(IBMs),并研究个体行为改变如何影响A/H1N1的动态变化.然后,基于IBMs,应用基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法(ABC SMC)估计未知参数.结果表明:IBMs能更准确地描述A/H1N1的传播过程,揭示个体行为改变对A/H1N1暴发的影响.此外,媒体宣传的重点应集中在如何引导个体的行为改变,而且个体的积极响应对于缓解和控制突发性传染病至关重要.

    个体行为改变甲型H1N1流感个体行为模型LHBM模型基于序列蒙特卡罗的近似贝叶斯计算方法

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    基于结构深度网络嵌入方法的微生物-疾病关联关系预测

    陈亚丽雷秀娟
    11-24页
    查看更多>>摘要：了解微生物-疾病关联不仅可以揭示疾病的发病机理,而且可以促进疾病的诊断和预后.提出一种基于结构深度网络嵌入的方法(NEMDA)来识别潜在的微生物-疾病关联.首先,通过整合人类微生物-疾病关联数据库(human microbe-disease association database,HMDAD)和 Disbi-ome数据库,扩大微生物和疾病的数量以及已知的微生物-疾病关联关系.接着,将结构深度网络嵌入用于提取微生物-疾病二分网络的特征,并且引入微生物功能相似性、微生物相互作用谱相似性和疾病语义相似性、基于症状的疾病相似性,分别作为微生物和疾病的生物学特征.然后,将这3个特征结合构成微生物-疾病对的特征,并使用深度神经网络模型进行预测.最后,通过五折交叉验证和案例分析来评估NEMDA的性能,在五折交叉验证下,NEMDA表现良好,预测性能高于KATZMDA、NCPHMDA、LRLSHMDA、PBHMDA、NTSHMDA 和 BRWMDA 6 种比较方法.哮喘、炎症性肠病和结直肠癌的案例分析结果进一步表明,NEMDA预测性能良好,其是一个有效的预测微生物-疾病关联的工具.

    微生物-疾病关联微生物相似性疾病相似性结构深度网络嵌入深度神经网络

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    基于因果模型和多模态多目标优化的两阶段特征选择方法

    王逸豪黄敬英范勤勤
    25-34页
    查看更多>>摘要：特征选择中特征数量和分类精度之间的关系通常可以看作是一个多模态多目标优化问题,但现有大多数多模态多目标进化算法对于高维优化问题的求解存在搜索能力不足的问题.为解决该问题,提出一种基于因果模型和多模态多目标进化算法的两阶段特征选择方法.在该方法中,首先使用因果模型对数据进行特征选择以便降低问题维度;然后使用多模态多目标优化算法搜索具有多模态特性的特征子集.为验证所提算法性能,它被用于术中低体温风险预测模型的特征选择问题.实验结果表明,提出的两阶段特征选择方法不仅融合了 2种不同方法的优点,而且能为术中低体温预测提供更多决策支持.

    因果模型多模态多目标优化特征选择术中低体温进化计算

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    信息谱熵的链式关系

    王晨旸席政军
    35-42页
    查看更多>>摘要：信息谱针对非独立同分布多拷贝的情形,建立了信源编码和信道编码理论.在实际中,有限码长和有限步操作才是可实现的,从而有必要对非渐近情形甚至是one-shot情形下的信息谱进行研究.该文给出信息谱相对熵及相关性质,特别给出了信息谱相对熵与假设检验相对熵的关系.依赖信息谱相对熵,考虑相关的熵、条件熵和互信息,重点讨论信息谱互信息之间的等价关系,进而讨论其链式关系.

    信息谱相对熵条件熵互信息链式关系

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    量子Swapping网络中非局域性度量的上界的优化

    张颖郭志华贺衎
    43-48页
    查看更多>>摘要：测量诱导的非双局域关联是一种通过对多体量子系统状态进行局部测量来量化Swap-ping 网络中非局域性的度量.在纯态情形这类度量具有解析的计算公式,但对于混合态情形无法精确计算,只能对其上界进行估计.该文研究一类特殊的混合态,即边缘态ρBC具有直积态ρBC=ρB(×)ρc形式,其中ρB是非简并且ρC是简并的情况,得到了该类混合态测量诱导的非双局域关联上界更精细的计算公式.

    测量诱导的非双局域关联度量上界量子非局域性量子关联

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    融合双重注意力机制的多源深度推荐模型

    刘笑笑谢珺续欣莹潘华莉...
    49-59页
    查看更多>>摘要：针对评分数据稀疏导致协同过滤算法推荐质量下降的问题,通过充分挖掘评论信息增强推荐性能,提出了一种融合双重注意力机制的多源深度推荐模型(MSDA).该模型基于评分数据、用户评论集和商品评论集3个信息源进行推荐,结合卷积神经网络和双重注意力机制挖掘评论文本特征,利用神经因子分解机进行评分和评论特征之间的高阶非线性交互,从而实现评分预测.实验结果表明,相比于NeuMF、NARRE、HRDR等先进基准方法,MSDA显著提升了模型的评分预测性能.

    数据稀疏性评论文本深度学习评分预测

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    基于文本增强的共注意机制的多模态标签推荐

    冯皓楠何智勇马良荔
    60-66页
    查看更多>>摘要：针对新型社交平台用户发布帖子时通常会使用标签来标记帖子的关键词或话题来提高自已在社交媒体中参与度的问题,使用了层级结构,从单词、短语和句子三个层级来提取文本特征.并且提出文本内容的汇总注意机制,将每个层级的语义内容总结为一个特征向量,然后提出一个文本增强的共注意模型,将每个层级的语义分别与图像模态进行语义融合.同时,考虑到不同用户使用标签的偏好习惯等各不相同,引入一个外部存储单元来记录每个用户的历史标签习惯,计算当前待推荐帖子与历史帖子之间的相似度影响向量,建立用户的个性化模块.在真实数据集上的实验结果表明,文中基于多模态帖子内容理解和个性化模块分析模型相比与其他模型,在精确率、召回率和F1分数上都有很大提升;提出的两个关于多模态内容理解的注意力机制和用户的个性化建模都对整体推荐效果有显著的贡献.

    文本层级建模共注意机制文本注意机制多模态推荐个性化推荐

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    一种增强的3D人脸替换方法

    蒋珂谭晓阳
    67-74页
    查看更多>>摘要：针对3D人脸重建方法在贴图时忽视对纹理处理的设计,仅进行仿射变换和插值,其中仿射变换会导致其生成图像的高频分量遭到损坏,尤其是给出嘴部姿态不同的源、目标人像时,会造成人像的嘴部纹理缺失,而插值方法会造成灰度不连续现象;提出一种增强的3D人脸替换方法,称为基于生成-重建的人脸替换(generative reconstructed face swap,GRFS).GRFS将对抗生成网络应用于对3D人脸替换结果的纹理修复,包括两个子网络:嘴部修复网络(mouth restoration network,MRN)以及局部修复生成网络(generative local restoration network,GLRN).MRN 用于修复人像的嘴部细节,GLRN用于修复3D人脸重建过程中损坏的高频分量,并使得异常的不连续灰度变得光滑.实验结果表明,GRFS可以在给定单对源、目标人像的情况下生成逼真的人脸替换结果,且在不同实验环境下的表现好于主流人脸替换算法.

    人脸替换3D人脸重建纹理修复生成对抗网络自监督学习

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    自适应图正则化稀疏编码算法

    余沁茹卢桂馥李华
    75-83页
    查看更多>>摘要：在GraphSC算法中,拉普拉斯图是预先定义并且固定不变的,并不会参与之后对于字典与稀疏编码的学习过程,而预先定义的拉普拉斯图往往不是最合适的.针对此问题,提出了自适应正则化稀疏编码(graph regularization sparse coding with adaptive neighbour,GraphSCAN)算法.该算法使用自适应方法构建合适的局部拉普拉斯图,然后将其加到SC的目标函数中;从而将图的构建和稀疏编码纳入到统一框架中,使得图的构建与稀疏编码的运算同时迭代进行.在CMU人脸数据与COIL20数据上进行的图像聚类实验结果验证了 GraphSCAN算法的有效性.

    图正则化稀疏编码图聚类自适应聚类

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    北京冬奥会近地医院救治滑雪运动员膝关节急性损伤情况分析

    李浩然王佳宁陈泓宇侯谦...
    84-90页
    查看更多>>摘要：为预防滑雪运动员膝关节损伤和指导雪场近地医院对滑雪者提供更好的医疗保障,对北京冬奥会期间张家口赛区近地转诊医院收治的膝关节损伤运动员的损伤部位、损伤原因、损伤类型、损伤性质、损伤程度等进行分析.结果表明:在总共40例运动损伤中,膝关节损伤为19例(47.5％),膝关节损伤的原因以摔伤(52.6％)和扭伤(31.5％)为主,主要损伤类型为韧带损伤(34.3％)、半月板损伤(28.5％)、骨挫伤(22.9％);损伤发生的主要部位为前交叉韧带(20.0％)、内侧半月板(14.3％)、内侧副韧带(11.4％),损伤性质以新发损伤(78.9％)为主,全部损伤均为急性损伤导致,损伤程度以中度(73.7％)和轻度(26.3％)损伤为主,未出现重度损伤.该结果说明:北京冬奥会期间近地转诊医院收治的受伤运动员中,因膝关节损伤到院救治的病例数占比最高;运动员的日常训练中应加强膝关节的运动控制和跌倒时的自我保护意识.各雪场近地医院应将运动损伤的救治重点放在韧带、半月板及相关联合损伤的治疗和康复上,不断改进手术术式和康复流程,以应对未来雪季可能大量出现的膝关节损伤患者.

    冬奥会滑雪膝关节运动损伤近地转诊医院

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