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

西北师范大学

孙晓玲

双月刊

1001-988X

sdxb@nwnu.edu.cn

0931-7971692

730070

甘肃兰州安宁东路967号

西北师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Northwest Normal University(Natural Science)北大核心CSTPCD
查看更多>>本学报为综合性的自然科学学术期刊，其办刊宗旨为：促进科技发展，繁荣学术研究，为西北地区的经济振兴与文化教育事业的发展作出贡献。主要刊登本校理科各学院教师和科研人员、实验工程技术人员的科研与教学研究论文。
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收录年代

    融合交叉注意力机制的轻量化街景语义分割算法

    邵玉文裴东
    61-71页
    查看更多>>摘要：在城市街道场景中进行语义分割对实现自动驾驶和智能交通系统等应用至关重要.然而,由于主流的语义分割模型通常参数较多且计算复杂,使得它们难以在移动端或嵌入式设备上高效部署以及对系统实现实时响应.为了解决这一问题,文中提出了一种融合交叉注意力机制的轻量化街景语义分割算法.首先,使用轻量级的MobileNetV3网络替代原模型中的特征提取主干网络,从而提升参数利用率并减少模型的总体参数量;其次,对空洞空间金字塔池化模块(ASPP)进行了改进,设计了一种轻量化的密集连接ASPP模块LD-ASPP,通过密集连接将多个卷积层串联,并使用深度可分离空洞卷积取代ASPP模块中的标准空洞卷积,从而降低计算量并提升训练效率.同时,加入了条带池化模块,以捕获更加丰富的上下文信息,从而增强模型在复杂场景中的表现能力;最后,融入了交叉注意力机制,有效捕捉像素与周围像素之间的关系以及通道间的依赖性,实现更加精准的语义分割.实验结果表明,该算法在Cityscapes城市街景数据集上的平均交并比(mIoU)达到了 74.02％,模型参数量仅为2.18Mb;与使用MobileNetV2作为主干网络的DeepLabV3+模型相比,mIoU提升了 3.11％,训练速度提升了17.92％,且模型参数量仅为原模型的42.6％.

    图像语义分割DeepLabV3+轻量化注意力机制条带池化

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    绿色生产能力演进与绿色产业升级的路径选择——基于中国省域绿色产品空间

    仇丽萍杨丽华胡峰
    72-83页
    查看更多>>摘要：基于环境商品综合清单,结合2001-2020年CEPII-BACI全球贸易数据和中国海关数据库企业出口数据,构建中国31个省区(港澳台除外)的省域绿色产品空间,考察绿色生产能力的演化进程,分别从水平层面的绿色产品多样化机遇以及垂直层面的绿色产业专业化潜力,明确各省绿色产业升级的路径选择.结果表明:总体上,绿色产品空间网络呈现"边缘-中心"结构,中国的绿色产品空间由稀疏的边缘简单产品向密集的中心复杂产品演化;省域层面,我国各省区产业结构存在差异,富裕的省份掌握更先进的绿色生产能力.建议地方政府应结合地方绿色生产能力,合理选择潜力产品实现绿色多样化,培育绿色竞争新优势,引导地方绿色产业向专业化、高级化转型升级.

    绿色产品绿色产业产品空间多样化

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    数字经济视域下文旅产业耦合协调分析

    饶金涛杨琳邵雨薇
    84-92页
    查看更多>>摘要：作为驱动新质生产力发展的重要引擎,数字经济为文旅产业发展提供了强大动能.数字经济视域下文旅产业的深度融合是满足人民美好生活需要、推动新质生产力发展的重要举措,其中产业耦合是产业融合的继承和拓展.为明确数字经济视域下文旅产业的耦合协调关系及影响因素,本研究在构建文旅产业发展评价指标体系的基础上,结合耦合理论、灰色系统理论,对数字经济视域下文旅产业耦合协调度及影响因素进行定量测评,为市域文旅产业耦合协调分析提供了理论和方法支撑.以新质生产力引领文旅深度融合发展,需要不断增强文旅从业者的素养水平.充分利用数字技术和数字平台,加快形成人文引领、法律规范的市场体系.

    数字经济文化产业旅游产业耦合协调度新质生产力

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    基于自掘性多尺度识别的隧道洞口老滑坡复活变形预测

    翟会君朱涛翟亚锋
    93-101页
    查看更多>>摘要：为实现滑坡变形的高精度预测,以隧道洞口段复活滑坡为背景,利用变分模式分解开展滑坡变形数据的模态识别,并结合移动平均法进行趋势位移分析,将滑坡变形数据分解为趋势位移和随机位移;在滑坡变形数据分解基础上,利用猎食者算法和双向长短期记忆构建趋势位移预测模型,再在数据自掘性、多尺度分析基础上,通过BP神经网络或支持向量机实现随机位移预测.结果发现,受隧道洞口段施工影响,洞口滑坡变形特征显著,并由3个监测点的预测结果统计,得到预测结果的EMAP值介于2.01％～2.05％,Tt值介于162.45 ms～185.45 ms,预测模型不仅具有较优的预测精度,还具较强的稳定性,能有效掌握滑坡变形规律,为滑坡后续防治奠定了一定的理论基础.

    滑坡数据分解变分模式分解变形预测

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    泊松截断δ冲击模型可靠度的重积分计算法

    马明马岚彭博黄嫒...
    102-110,130页
    查看更多>>摘要：泊松截断δ冲击模型是一类特殊的冲击模型,但传统的计算泊松截断δ冲击模型可靠度的方法仅有顺序统计量法和无记忆法两种.在已有的两种方法的基础上,本文深入研究泊松截断δ冲击模型的机理,采用不同条件下的联合分布——重积分,提出了多种计算泊松截断δ冲击模型可靠度的方法.

    可靠度泊松截断δ冲击模型联合分布:重积分

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    基于Hermite公式和扩展三次B-样条的Burgers方程数值解法

    周书伊吴蓓蓓徐丽
    111-116页
    查看更多>>摘要：将Hermite公式与扩展三次B-样条相结合,给出了一种求解Burgers方程的混合格式计算方法.对Burgers方程空间离散采用Hermite公式结合扩展三次B-样条配点法,时间离散采用有限差分法,利用Von Neumann(Fourier)分析法证明了混合格式的稳定性,数值实验验证了方法的准确性和有效性.适当调整基函数中的参数可以提高计算精度.

    Hermite公式Burgers方程扩展三次B-样条有限差分

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    基于特征脸的面部情绪识别研究

    路金叶郑方圆王隽滔马宇红...
    117-124页
    查看更多>>摘要：人脸面部情绪通常分为开心、伤心、害怕、厌恶、生气、惊讶和正常7种类别.由于面部光照不均匀、情绪变化细微等原因导致现有的人脸情绪识别算法准确率较低,为此本文建立了一种基于特征脸的人脸情绪识别算法.首先应用Viola-Jones算法精准检测和定位面部区域,然后使用Gauss滤波对面部图像降噪后再应用Gamma矫正进行光照均匀化处理,得到精准而清晰的面部图像;其次,应用Haar-like特征对左、右眼睛中心点进行精准定位后,结合人体测量学方法对眉毛、眼睛和嘴巴等情绪器官进行定位与分割,构造特征脸,降低非情绪面部区域的信息冗余;最后,引入经典的Le-Net5卷积神经网络提取特征脸的深层次数字特征进行情绪识别.实验结果表明,该方法可以有效提高人脸面部情绪识别的准确性,在JAFFA公开数据集上的准确率可达90.12％,优于几何特征的53.75％和全脸特征的87.46％,而且性能更为稳定.

    情绪识别面部特征特征脸Le-Net5卷积神经网络

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    三类基于二对一函数构造的二元极小线性码

    刘芳芳卓泽朋陈国龙
    125-130页
    查看更多>>摘要：极小线性码在秘密共享方案和两方安全计算中具有重要作用.基于具有良好密码学性质的二对一函数,构造了三类线性码;利用函数的Walsh谱值分布,确定了三类线性码的参数及其精确的重量分布.结果表明,构造的三类线性码满足Ashikhmin-Barg条件,均为极小线性码.

    二元线性码极小码二对一函数Ashikhmin-Barg条件

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    《西北师范大学学报(自然科学版)》征稿简则

    封3页
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