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

李明

月刊

1000-5471

023-68252540

400715

重庆市北碚区天生路2号

西南师范大学学报（自然科学版）/Journal Journal of Southwest China Normal University(Natural Science Edition)CSSCICSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本学报是国内外公开发行的综合性科学技术类学术刊物。主要刊登数学、计算机科学、物理学、化学、生物学、地理学、电化教育学、心理学、体育运动学、信息科学、系统科学和技术科学等方面的基础研究和应用研究的学术论文和研究成果。
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    基于深度学习的风格迁移方法综述

    刘嘉雄周骏
    1-19页
    查看更多>>摘要：随着深度学习的迅猛发展,风格迁移技术在算法和应用上取得了重大突破,为内容与风格的创新交互提供了强大支持.该文综述了风格迁移的基本概念、分类及其在神经网络中的应用,特别是神经网络风格迁移的原理、变体与合成算法.文章还对基于文本的图像风格迁移与基于图像的方法进行了比较,分析了各自的优缺点,突显了智能化风格迁移技术的发展.此外,探讨了风格迁移技术与其他领域结合的情况,如与超分辨方法和对比学习方法等的结合,以及在大型工艺品设计中的应用实例,展示了其广泛的应用潜力.该文的目的是为研究者提供清晰的视角,推动风格迁移领域的技术进步.

    神经风格迁移深度学习算法性能提升基于文本的风格迁移

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    基于区域的上下文信息矩阵推理目标检测模型

    邵明文范冰冰彭子路李云昊...
    20-30页
    查看更多>>摘要：目标的语义信息或目标之间的关系有助于目标识别.然而,目前最先进的目标检测器依赖于单独识别目标实例,缺乏充分的上下文信息.为了充分利用上下文信息,本文提出了一种特定的上下文矩阵,将上下文矩阵结合到目标检测中来增强检测模型的上下文信息推理能力.具体来说,该上下文矩阵有 3 种形式,分别来自不同数据集的标注.通过目标之间的关系、属性和共现概率来增强上下文信息,并将每个区域的上下文矩阵增强后的新特征与原始特征相连接,提高分类和定位的性能.此外,基于上下文矩阵推理的模型是轻量级的和灵活的,足以增强不同的目标检测基线并有助于少样本检测任务.大量实验表明,所提出的基于上下文矩阵推理的检测器可以在不同的基准上持续改进各种检测器.

    深度学习目标检测上下文矩阵视觉推理

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    面向APP应用的隐私合规的检测方法

    何艾星郑旭飞谢明天何枘峰...
    31-40页
    查看更多>>摘要：面对严峻的个人信息保护监管态势,针对如何科学评估 APP应用的隐私合规问题,提出了一种基于 BERT-TextCNN分类模型的隐私合规检测方法.该方法充分考虑国内现有的法律法规,构建了一套完整的隐私合规测评指标体系,通过人工标注,建立了专业的隐私合规语料库,并通过该语料库训练 BERT-TextCNN 分类模型,以精准提取出 APP应用隐私政策的合规要点.最终,采用该模型的预测结果进行隐私合规得分计算,以全面检测该APP应用可能存在的隐私合规风险点,保障其隐私政策的完整性.实验结果表明,该模型在高效、准确地提取隐私合规要点和检测 APP应用的合规风险点方面表现卓越.这一创新性方法有望为企业和开发者防范监管通报的风险提供指导,同时为监管部门提供有益的参考,对于保障个人隐私权益具有积极的意义.

    应用程序隐私保护技术文本分类深度学习指标体系

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    A2former模型在时间序列预测中的应用研究

    胡倩伟王秀青安阳张诺飞...
    41-50页
    查看更多>>摘要：时间序列预测在金融、医疗、交通和气象等领域发挥着重要作用.在长时间序列预测中,迫切需要提高预测的精度,解决内存不足等问题.近年来,Transformer模型在自然语言处理领域得以成功应用的同时,在预测研究领域也引起了学者们的广泛关注,Transformer 变体 Informer 模型的研究在时间序列预测中取得了较大进展.本研究以 Informer框架为基础,与加性注意力机制相结合,提出了 A2 former 模型.利用 A2 former 模型在 ETT,WTH,ECL和PM2.5 数据集上进行了长时间序列预测的实验,实验结果表明所提模型在长时间序列预测中表现出比基线方法(如 Informer模型和 LSTMa模型)更好的性能.A2 former模型不仅将计算时间复杂度降低到线性,而且可以实现更有效的序列建模.本研究的工作为时间序列预测提供了有益参考.

    时间序列预测加性注意力机制Transformer模型Informer模型深度学习

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    基于自适应滤波器的皮带机动态称重信号处理方法

    刘圣煌
    51-58页
    查看更多>>摘要：针对目前皮带机动态称重系统的称重信号存在噪声或干扰的问题,提出了一种改进自适应噪声消除(IANC)的称重信号处理方法.建立了皮带机动态称重系统动态响应过程的数学模型.设计了结合卡尔曼和最小均方的算法(KF-LMS),提升了 ANC噪声消除的性能.实验阶段,通过模拟和搭建实验平台对所提方法进行测试.结果表明,与 LMS,NLMS,SLMS等算法相比,所提的KF-LMS算法在皮带机动态称重信号处理中具有良好性能,具备较高的可靠性和称重精度.实验结果验证了所提方法的有效性和实用性,该模型具有广阔的应用前景.

    皮带机动态称重系统信号处理自适应噪声消除卡尔曼滤波最小均方

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    面向可穿戴生理传感应用的氧化锌纳米棒阵列修饰蚕丝

    孟梅裴凌威乔琰鲁志松...
    59-69页
    查看更多>>摘要：蚕丝是天然蛋白质纤维,具有光滑、亲肤、机械强度高等优点,作为纺织纤维在我国已有数千年的使用历史.随着智能时代的到来,织物电子研究逐渐兴起,但是蚕丝纤维在智能可穿戴应用领域的研究还非常有限.该文提出了一种在单根蚕丝纤维表面原位修饰氧化锌(ZnO)纳米棒阵列的低成本方法,成功制备了基于单根蚕丝纤维的ZnO 纳米棒阵列.研究表明,ZnO 纳米棒致密且均匀地垂直排列于蚕丝表面,其直径为 100～200 nm,长度约为2μm,其晶型为六方纤锌矿结构.结合ZnO 纳米棒的压电性质,构建了基于ZnO 纳米棒阵列修饰单根蚕丝的压电传感器.该传感器可有效地将机械能转换为电能,可对手指的敲击、按压、弯曲动作实时响应,将其固定于腹部或体表心脏部位可对人体呼吸、心跳等生理数据进行监测.此外,该传感器还可分辨木琴敲击过程中音调和音阶的变化.该文所构建的蚕丝基压电传感器在人体动作、生理参数实时监测方面展示了极大潜力,有望拓展蚕丝在可穿戴织物器件和智能传感领域的实际应用.

    ZnO纳米棒阵列蚕丝压电传感器可穿戴设备生理信号传感

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    一种基于联合预测的简历实体识别方法

    黄康洲周刚范永胜
    70-84页
    查看更多>>摘要：目前个人简历实体类型繁多,大量平面实体和嵌套实体交错在简历中,对实体识别产生了不小的负面影响.为此,设计了一种联合预测的命名实体识别框架.首先,利用预训练模型 Mengzi-BERT进行上下文的词嵌入表示.为了充分利用预训练模型提取的特征,先对网络深度进行压缩,放大卷积层感受野,并且融合了自注意力机制,然后设计了一个新的命名实体识别模型 TPDCA(triple layers progressive dilated convolutional neural network-atten-tion).其次,为防止实体之间跨度过大、简历实体嵌套等问题,设计了全新的基于Biaffine双仿射注意力机制的局部关系实体识别模型BCN(biaffine-based local relationship capture network).最后,通过分别调整 TPDCA模型和BCN局部关系识别模型的预测权重进行联合预测,构成 Mengzi-TPDCA-CRF-BCN 联合预测框架,获得了综合表现最佳的实体识别结果.这样设计避免了模型丢失实体间长距离依赖关系,降低了平面实体和嵌套实体相互交错对预测的负面影响,解决了实体类型间的高耦合度影响识别任务的问题.该模型与现行主流方法相比各评价指标提升了 3%,有效地解决了简历实体类型间耦合度高,实体间跨度大的实际问题.

    自然语言处理预训练模型命名实体识别深度学习简历信息联合预测

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    基于差分进化算法和交叉算子的电力企业应急物资多目标分层调度方法

    胡梓锡耿笑冬霍晓娣刘双...
    85-92页
    查看更多>>摘要：为实现电力系统应急故障的高效抢修,降低故障风险,提出基于差分进化算法和交叉算子的电力企业应急物资多目标分层调度方法.该方法结合电力企业全局调度需求,确定电力企业应急物资多目标上层调度目标函数和下层调度目标函数,同时设计对应的约束条件;采用差分进化算法求解双层调度目标函数,并且为保证解的多样性和算法收敛性,引入进化过程信息优化算法变异算子的变异概率,以此保证目标函数的求解效果.测试结果显示:反世代距离和散布性分别在 0.034 和 0.28 以下;结合应急物资供应点位置进行应急物资调配路径规划;应急物资调度的公平性、资源覆盖满意度均在 0.92 以上;调度后,电力系统的风险固结函数结果均在 0.14 以下.

    差分进化算法交叉算子电力企业应急物资多目标分层调度

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