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期刊信息/Journal information
中南民族大学学报（自然科学版）
中南民族大学
中南民族大学学报（自然科学版）

中南民族大学

李金林

季刊

1672-4321

xuebao@mail.scuec.edu.cn

027-67842094

430074

武汉市民院路5号

中南民族大学学报（自然科学版）/Journal Journal of South-Central University for Nationalities(Natural Science Edition)北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是自然科学综合性学术期刊。本刊为季刊，国内外公开发行，16开本，96页。每季末月30日出版。宗旨是发表自然科学各基础学科的研究成果，主要发表本院重点学科的研究成果；刊登为经济建设服务，特别是为民族地区经济建设服务取得显著效益的学术论文。特点是立足民院，面向民族地区。注重基础理论的研究，更注重应用科技的研究；注重论文的创新性，更注重民族地区急需的实用性。
正式出版
收录年代

    2008年以来国际磷石膏主题的研究热点及趋势演进——基于文献计量和知识图谱的方法

    马梦雨杜亚光吴慧杜颖...
    721-730页
    查看更多>>摘要：为明确磷石膏资源化和无害化研究现状及未来发展,采用文献计量学方法统计分析了Web of Science(WoS)数据库中2008-2024年发表的的文献资料,并对年度发文量、机构、期刊、作者和论文关键词等信息单元进行了分析.结果表明:WoS数据库中磷石膏方面的论文共2892篇,年度发文量呈上升趋势;中国、西班牙、美国为发文量排名前三的国家;共计409所研究机构参与磷石膏研究,其中大学和研究中心为主要研究基地,而大学教师和硕博研究生以及研究员为研究主力,发文量最多的是维尔瓦大学的BOLIVAR J P.关键词分析表明:磷石膏主要可以作为水泥、混凝土等建筑材料,其次是对土壤和水进行重金属去除和钝化,其中建筑材料是磷石膏的研究热点.通过突现分析得出,用磷石膏制备建筑材料和用于肥料行业将成为未来的热点方向.

    磷石膏资源利用文献计量研究趋势WebofScience(WoS)数据库

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    基于"记忆效应"合成纳米花状Mg/Al/Fe-CLDH高效去除Cd(Ⅱ)

    占伟李泓谭杰李瑞月...
    731-741页
    查看更多>>摘要：利用"记忆效应"合成了一种对Cd(Ⅱ)具有较好去除效果的新型类水滑石吸附剂Mg/Al/Fe-CLDH(CFMA).使用SEM-EDS、XRD、BET、TGA、FT-IR和XPS等多种表征技术进行分析,证明CFMA是一种纳米花状且比表面积较大的介孔吸附剂.批次吸附实验结果表明:在pH为4.0～7.0时,0.5 g·L-1的CFMA对20 mg·L-1的Cd(Ⅱ)能够维持较高的去除效率;吸附遵循准二级动力学和Freundlich吸附等温模型,最大吸附容量为396.1 mg·g-1.机理表征表明Cd(Ⅱ)的主要去除机制为与材料表面羟基发生配体交换形成表面配合物以及在水滑石层间形成CdCO3沉淀.

    类水滑石吸附剂介孔材料镉

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    藏药如意珍宝丸治疗退行性骨关节炎的作用机理研究

    周辛萍申李丹袁发荣黄先菊...
    742-752页
    查看更多>>摘要：基于网络药理学、分子对接及体外实验来探讨如意珍宝丸(Ruyi Zhenbao Pill,RZP)治疗退行性骨关节炎(degenerative osteoarthrosis,DOA)的作用机制.通过数据库检索并筛选得到RZP活性成分及DOA相关靶点,构建蛋白质互作网络图,绘制药物-成分-核心靶点-疾病网络图及核心成分-靶点网络图;对共同靶点进行KEGG富集分析;将获得的RZP主要活性成分与核心靶点进行分子对接验证.以脂多糖(lipopolysaccharide,LPS)诱导构建ATDC5细胞炎症模型,采用CCK-8法和qRT-PCR方法分别验证细胞活力及相关mRNA的表达量.最后得到RZP成分共1602个,交集靶点共31个;KEGG富集分析得到类风湿性关节炎通路、破骨细胞分化通路等信号通路共33条;分子对接结果显示β-谷甾醇与对接的核心靶点具有较高的亲和力;体外细胞实验表明,给予RZP后,ATDC5细胞活力较模型组明显上升,RZP可调节TNF-α、iNOS、COX-2、IL-6靶点mRNA的表达.如意珍宝丸可能通过多成分、多靶点和多途径协同作用治疗DOA的药理特点,为其藏医临床用药及大品种培育提供了科学基础.

    如意珍宝丸退行性骨关节炎网络药理学分子对接体外验证

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    基于人工神经网络的东亚电离层临界频率foF2长期变化趋势

    朱正平邓杰
    753-758页
    查看更多>>摘要：利用人工神经网络对东亚中纬地区电离层台站观测的F2层临界频率foF2进行长期趋势研究.用F107、Ap、地方时(Local Time,LT)、月份(Month)作为输入神经元,分别表示太阳活动、地磁活动、日变化和季节变化;用foF2的月中值作为输出神经元,通过训练网络获取foF2预测值,对预测值和观测值进行计算和处理,得到东亚中纬地区foF2长期变化趋势.结果表明:人工神经网络的方法较常用的回归方法能更有效地消除地磁活动对foF2的影响;这些站点的foF2随着年份的增长存在明显的长期负趋势,无明显的日变化和统一季节变化性.这对于全球电离层结构和运动变化规律,全球电离层经验模型构建和同化以及电离层特征参数和结构预测具有重要意义.

    人工神经网络电离层F2层临界频率太阳和地磁活动

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    车辆涉水智能无线报警装置

    黄丽龚志鹏
    759-764页
    查看更多>>摘要：针对暴雨天汽车涉深水行驶和停驻浸水易损坏问题,设计了基于NB-IoT通信技术的智能车辆防浸报警装置.装置利用超声波传感器测量车辆涉水深度,可预判水位上升速度,并动态调整测量时间间隔以降低功耗.同时设计了汽车开关检测电路判断车辆驶停状态,当水位深度越限时可本地告警,或通过NB-IoT通信模块远程告警.实验结果表明:该装置可实时准确监测车辆周边水位,提醒司机涉水缓速行驶,并在发生暴雨险情时通知车主及时转移车辆,避免浸水造成经济损失.

    窄带物联网超声波测距防浸报警车辆涉水

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    一种带LC谐振单元的谐波抑制方法

    刘健犇倪园李妮赵军...
    765-771页
    查看更多>>摘要：提出了一种带LC谐振单元的谐波抑制方法,将由电感和电容元件构成的串联谐振单元串接在系统进线端,与传统的无源电力滤波器配合使用.LC谐振单元对基波和谐波呈现不同等效电感值,对谐波呈现为大电感,增加系统谐波等效阻抗,迫使谐波流入无源电力滤波器;通过合适的参数设计,使LC谐振单元对基波也呈现为小电感,且该等效电感上消耗的无功功率等于或略大于无源电力滤波器提供的容性无功功率,从而实现在不补偿无功或消纳无功条件下抑制谐波.仿真验证了所提方法的有效性与正确性.

    串联谐振等效阻抗谐波抑制无功功率

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    基于多尺度四维特征融合的小样本语义分割

    丁月陈少波尹作轩
    772-780页
    查看更多>>摘要：现有的语义分割方法依赖充足的像素级图像标签,而分割模型需要在新类样本条件下进行训练时,带来人工标注图像的问题;因此,提出了小样本语义分割方法来解决此类问题.当前小样本分割方法主要采用原型学习方法,而原型学习的方法缺乏像素级支持特征来指导查询图像分割,导致分割精度不高的问题.基于此,设计了一种四维特征融合与注意力增强的小样本分割网络.为了获取到像素级支持特征对查询图像的表征信息,在特征金字塔结构中使用四维卷积,将高级语义特征和中级语义特征逐步压缩成超相关特征进而应用于查询图像的分割中.同时,在两个标准小样本分割基准上进行了实验:在PASCAL-5i数据集1-shot设置下的测试结果mIoU分别比HSNet和PFENet提高了0.6%和2.3%.

    小样本语义分割多尺度特征超相关特征交叉注意力

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    基于孪生互注意网络的阿尔兹海默症的诊断

    张美玲刘汝璇郑菲唐奇伶...
    781-789页
    查看更多>>摘要：为提高纵向数据对阿尔兹海默症(Alzheimer's Disease,AD)分类的准确率,提出了一种孪生互注意网络通过双时间点的纵向数据对AD进行诊断.首先将两张不同时间的结构磁共振影像(sMRI)输入网络中,采用三维密集的连接网络(3D-Densenet)提取图像特征,并基于临床意义对距离第一次采集有24个月的图像(M24)的特征图通过自注意机制进行信息加强,然后建立互注意网络进行不同阶段的信息融合,将得到双时间特征产生的互相响应张量通过全连接部分进行分类.实验结果显示:孪生互注意网络提高了AD分类的准确率,这说明该网络可以有效结合不同时间阶段的疾病信息,增强了疾病特征的表达能力.

    纵向数据孪生网络阿尔兹海默症互注意自注意

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    基于多尺度与注意力机制的毛尖茶分类及掺假程度

    毛腾跃伍竞成
    790-796页
    查看更多>>摘要：针对消费者在生活中难以区分毛尖茶品种及掺假程度多少的问题,提出了一种基于多尺度特征提取与高效通道注意力机制相结合的网络模型.在DenseNet121的基础上使用多尺度特征提取结构替换原来单一的卷积核,丰富特征层信息,在模型的密集连接块中引入 ECA-Net注意力机制,增强有效特征信息的传递,而后,对模型的参数进行调优,进一步提高模型的识别性能.结果表明:改进后的MS-ECA-DenseNet121-C分类模型在收集的8个类别的毛尖种类及掺假种类数据集上的识别准确率达到了96.95%,可以有效鉴别毛尖茶品种的真实性,且改进后的模型大小仅为27.3 MB,便于部署于手机端,在茶叶识别领域具有一定的应用价值.

    毛尖茶密集连接网络多尺度特征提取注意力机制茶叶掺假

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    基于膨胀卷积和参数重构的鱼类目标实时检测方法

    陈露露臧兆祥黄天星李昭...
    797-805页
    查看更多>>摘要：针对已有的目标检测方法在复杂场景中对鱼类目标检测效果不理想的问题,提出了一种基于膨胀卷积和参数重构的鱼类目标实时检测方法.先设计了一种四分支融合卷积结构,在引入少量参数量的情况下,扩大了目标检测的感受野,提升了目标检测的效果.再引入了RepVGG(重构VGG)并联辅助分支思想,在训练过程中使用复杂模型进行特征学习,而在推理过程中对模型中的BN(Batch Normalization)层以及1×1的辅助分支中的参数进行融合,利用参数重构对训练过程的冗余参量进行合并,保证了模型的低参数量和实时推理.基于YOLOv5s进行实验,相比原始的YOLOv5s获得了更高的检测精度和召回率,平均精度(mean Average Precision,mAP)达到83.1%,超越了目前主流的目标检测算法.提出的算法在检测速度上相比原始模型无明显降低,处理速度上达到100FPS,在实现高精度检测的前提下保证了鱼类目标的实时检测,为基于视觉的鱼类检测方案提供了有效的技术支持.

    鱼类检测计算机视觉YOLOv5网络膨胀卷积参数重构RepVGG模块

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