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基于联邦学习的糖尿病性黄斑水肿分割
陈琼;孙靖博;李俊霖;束佳宸;邓韵筠;程曦;陈宗存深度学习技术在糖尿病性黄斑水肿（diabetic macular edema,DME）的频域光学相干断层扫描（spectral domain optical coherence tomography,SD-OCT）影像分割中发挥着重要作用。针对数据隐私保护、计算成本控制和不确定性量化等关键挑战，本文提出一种基于联邦学习的DME分割算法（DME segmentation algorithm based on federated learning,DMESA-FL）。首先，通过在卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）中增加尺度感知金字塔融合模块和全局金字塔引导模块来捕获多尺度上下文信息并融合全局上下文信息流和解码路径特征。接着，将改进的CNN作为联邦学习框架的预测模型并采用序列训练来更新全局模型以增强数据安全性。最后，通过为所有客户端增加特征离散化预处理模块以减少CNN的计算量并提升其泛化能力。在特征离散化的过程中，构建基于粗糙集的适应度函数以评估数据不确定性并采用遗传算法（genetic algorithm,GA）搜索SD-OCT影像的最佳特征离散化方案。此外，通过在网络的损失函数中引入不确定性约束项以将粗糙集的平均近似精度作为先验知识有效融入CNN。DMESA-FL与主流的SD-OCT眼底影像分割算法的对比结果表明，DMESA-FL能够在数据非共享的情况下高效地训练具有不同客户端的模型，从而实现DME的精确分割。
基于copula函数的半三支决策空间到三支决策空间的转换方法及其应用
王一丁;乔军胜;李腾彪;丁卫平近年来，三支决策在实际应用和理论研究方面均取得了迅速发展，尤其是作为三支决策独具价值的衍生脉络，三支决策空间已成为当前研究的热门主题之一。目前，关于三支决策空间的研究主要集中在2个方面：1）基于常用聚合函数的半三支决策空间到三支决策空间的转换方法；2）基于模糊集及其衍生集的（半）三支决策空间构造方法。与此同时，copula函数作为一类重要的聚合函数，已在金融、保险等领域得到广泛应用，却尚未被引入至三支决策空间中。因此，鉴于常用聚合函数为三支决策空间发展起到的推动作用，本文旨在基于copula函数，围绕三支决策空间中前述热点问题开展拓展研究。具体而言，首先，提出3种基于copula函数的半三支决策空间到三支决策空间的转换方法；其次，借助copula函数给出一些基于模糊集的（半）三支决策空间构造方法；最后，对所提方法进行包含数据集实验、对比分析及灵敏度分析的数值实验。实验结果表明，所提方法具备可行性和有效性，且所提方法中的参数也具备有效性和稳定性。
一种融合模糊覆盖的模糊概念认知学习
吴雨青;林艺东;梁涛巨概念认知学习是一种新兴的交叉研究热点领域，旨在通过模仿人类的认知过程不断学习新知识。然而，现有的概念认知学习模型通常忽略了概念中对象的局部差异性、概念空间的冗余性、概念可解释性等问题，导致模型认知偏差与有效信息利用不足。因此，提出一种融合隶属度与覆盖的模糊概念认知学习（fuzzy concept-cognitive learning model integrating membership degree and coverage,IMDC）模型。首先，为了提高概念外延的表征能力，引入一种带偏移阈值的隶属度函数探讨对象与概念之间的相关性，并构造隶属度矩阵，进一步将概念空间转化为模糊覆盖；其次，通过模糊β截集筛选高相关对象，结合覆盖率探索不同概念的地位，从而构建核心概念空间，以有效降低概念空间的冗余性，提高认知学习效率；然后，基于线索与核心概念之间的相似性实现概念分类；最后，采用十折交叉验证方法，将提出的模型与4种机器学习算法和2种概念认知算法进行对比。实验结果表明，该模型在14个数据集上的平均精度均高于其他对比算法，并且在不同数据集上的性能波动范围最小，此外，在查准率、查全率、F1值方面也保持领先优势，充分验证了该模型的可行性和有效性。
基于大型语言模型的金融领域议论挖掘方法
丁飞;康鑫金融文本分析逐渐从基于情感极性的粗粒度分类任务，转向关注句对之间逻辑关系的细粒度推理建模。针对传统方法无法捕捉“支持”“反驳”“无关”等句间语义关系、推理不可解释及类别不均衡严重等问题，提出一种结构增强型金融Prompt推理网络（financial prompt-based argumentation network,FinPromptNet）。首先，该方法基于LLaMA3-8B-Instruct大语言模型，融合任务显式化的结构化Prompt模板、链式推理提示语（chain-of-thought prompt）、部分参数微调机制与加权采样-代价敏感联合优化策略，从输入编码与参数优化2个层面提升模型对句间逻辑结构的理解能力。然后，在NTCIR-17 FinArg-1金融句对关系分类数据集上开展系统实验。实验结果显示：FinPromptNet在准确率（accuracy）、微F1(micro-F1)和宏F1(macro-F1)等多项指标上整体优于FinBERT、T5等主流模型，其中宏F1达到67.1%，较T5提升7.3个百分点，且在“反驳”类标签的F1得分上提升超过10个百分点。该研究验证了结构化Prompt与类别调节机制在金融逻辑推理任务中的有效性，为金融文档的智能分析与语义建模提供可解释、高性能的解决方案。
面向内河无人艇智能航行的4D毫米波雷达-摄像头融合算法
姚善良;管润玮;丁卫平;岳勇;朱晓辉;陈苏蓉内河无人艇在环境监测、水域救援、交通运输等领域展现出重要应用价值，但其感知系统面临水面反射、恶劣光照及多变天气等严峻挑战。目前水面感知研究主要依赖于摄像头或低分辨率毫米波雷达数据，难以满足复杂场景下的多模态感知需求。针对这一挑战，提出一种基于4D毫米波雷达-摄像头融合的解决方案：首先，构建4D毫米波雷达的多维特征表征体系，包括动态提取距离、方位、速度和反射强度等关键特征；然后，设计动态场景自适应的跨模态融合机制，利用注意力机制加权融合不同模态特征，实现实时自适应算法以应对环境变化；最后，通过深度学习模型实现异构传感器在特征层级的深度耦合。实验验证结果表明：该融合方案显著提升了感知系统的环境适应性，在低质量光照条件下和恶劣天气场景中，目标检测精度较传统视觉系统分别提升3.4和3.9个百分点。本研究不仅为水面复杂场景的智能感知提供了有效的技术解决方案，还将进一步推动内河无人艇向智能化、自主化方向发展。
基于混合CNN-LSTM模型的心电图心律异常分类方法
鞠小林;周鑫;王皓晨;高瞻;心血管疾病是威胁人群健康的主要死因之一，心电图（electrocardiogram，ECG）作为非侵入性检查手段，在早期筛查和随访中具有重要意义。然而，多导联ECG信号易受工频干扰、基线漂移和肌电伪迹等噪声影响，个体差异显著，临床数据还存在类别不均衡及不同数据库采集条件不一致等问题，导致现有自动分析方法在鲁棒性和泛化能力方面仍显不足。为此，本文提出一种双分支ECG智能诊断框架。该框架包括基于MIT-BIH心律失常数据库的心律检测分支和基于PTB-XL十二导联数据库的疾病分类分支：前者构建融合卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）、长短期记忆网络（long short-term memory，LSTM）与注意力机制的CLA模型，实现心搏级心律失常检测和异常位置标注；后者在预处理后采用主成分分析（principal component analysis，PCA）降维，并将特征输入改进的MLP+模型结合重采样策略，实现多类心血管疾病分类。两分支在各自任务上独立训练与评估，其输出可在临床中从节律与疾病两方面提供互补信息。实验结果表明，该框架在MIT-BIH心律失常检测和PTB-XL疾病分类任务中均取得较高的准确率（98.97%和89.97%）和加权F1值，具有良好的噪声鲁棒性和应用前景。
基于多模态融合的脑卒中患者临床事件预测模型构建
王牧雨;杨阳;陈卉;脑卒中患者临床事件预测对降低医疗负担和改善患者预后具有积极意义。但在建立预测模型时，通常是使用单一模态（如医学图像）的数据，尚未应用能够提供更多信息的多模态医学数据。针对该问题，提出并比较了融合磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）影像、影像学报告及实验室检查指标的脑卒中临床事件预测模型构建方法。首先，分别采用三维卷积神经网络、中文预训练语言模型及多层感知机提取MRI影像、影像学报告及表格数据特征。设计并比较了拼接类和平均类多模态融合策略。然后，对基于单模态、双模态及三模态数据的预测模型进行对比实验，预测患者住院时长是否超过7天及14天。实验结果表明：在两项预测任务中，融合图像、文本、表格的多模态模型的接受者操作特征曲线下面积（area under the receiver operating characteristic curve，AUROC）分别为0.747和0.813，精确率-召回率曲线下面积（area under precision-recall curve，AUPRC）分别为0.580和0.542，均高于各单模态及双模态模型；采用注意力权重加权平均的多模态特征融合方法的性能最佳（AUROC和AUPRC分别为0.813和0.542），多模态数据融合可有效提升临床事件预测模型的性能。
聚结型油水乳液分离膜的研究进展
吴依琳;张继超;付少海;传统的油水乳液分离膜大多是基于孔径筛分机制，难以在保证分离效率的同时兼顾渗透通量。为实现乳液分离过程中通量与效率的同步提升，聚结型油水乳液分离膜通过所构筑的特殊表面结构或引入的功能性组分，诱导乳化油滴在膜表面富集并发生聚结，形成更大尺寸的油滴以完成高效、快速破乳。简述了聚结分离的概念与基本原理，从膜的表面润湿性与结构、乳液性质与流场环境等方面分析了聚结行为的作用机制，针对不同类型聚结型分离膜的结构特征与性能做出了总结，并探讨了聚结型分离膜当前所面临的主要挑战及未来发展方向。研究认为，未来应在膜的材料创新、界面调控及规模化应用方面持续深化研究，并深入探索多尺度界面聚结的内在规律，为构建高通量、高效率、绿色可持续的油水乳液分离膜提供夯实的研究基础。
基于外来物种入侵的捕食系统最优控制分析
王涵;张翼;在外来物种入侵背景下，研究基于食物链动态变化的捕食系统模型。通过模拟三个物种间的相互作用，构建了带有功能反应函数的非线性生物系统。首先，详细讨论了系统在正平衡点的局部和全局稳定性条件，通过引入适当的假设和参数设置，证明了平衡点稳定的充分条件。其次，利用Pontryagin极大值原理解决了系统的最优控制问题，证明了最优平衡解的存在性，提出了优化生态系统的管理和保护的最优控制策略和最大收益。最后，通过对比不同参数下的模拟结果进行数值仿真，观察系统的动态行为，将最优控制与无控制进行数值模拟比较，得到最优捕获时间和最大收益，实现物种的稳定性，验证了所得理论分析的正确性和模型的可行性。
素数幂阶实元的共轭类长对群结构的影响
杨四强;李霞;黎先华;考虑有限群G，研究了G中阶为素数方幂的实元的共轭类长与G的结构的关系，以及素数幂阶实元的共轭类长与其它实元的共轭类长之间的联系。定义了由实元的共轭类长决定的两个条件，在此基础上，给出了CG(U)有正规2-补的充分条件，其中U为G的实元共轭类长满足特定条件的2-子群，以及G的一个特定子群为2-群的充分条件。
增量式PID控制在温控系统中的应用
严晓照;张兴国;温度的控制在科学实验和工业过程中极为普遍,具有典型的意义,而温控系统通常是时变的、非线性的、具有纯滞后的复杂大惯性系统,控制效果与采用的控制算法有很大的关系.针对这一问题,在温度控制实验系统中,设计了一种增量式PID控制算法实现了对温度的控制.通过实验表明,该算法的控制效果要优于传统的PID控制算法,对于工程实际应用具有较强的借鉴作用.
印染废水处理技术的研究与进展
景晓辉,尤克非,丁欣宇,蔡再生文章系统综述了国内外印染废水处理技术研究与进展,特别是近年来出现地一些新技术,如膜分离技术、超声波技术、高能物理法、电催化氧化技术和光催化氧化技术;探讨了印染废水处理的发展趋势。
ANSYS在钢筋混凝土梁有限元中的应用
王亚萍,陈建平,陈五洲文章结合钢筋混凝土材料的特殊性,利用大型有限元计算软件ANSYS计算受弯构件梁的变形及其正截面应力应变。最后将有限元计算的结果(裂缝开展深度、钢筋应力、混凝土应力)与精确解比较,分析误差存在的原因及改进的方法和措施。
增量式PID控制在温控系统中的应用
严晓照;张兴国;温度的控制在科学实验和工业过程中极为普遍,具有典型的意义,而温控系统通常是时变的、非线性的、具有纯滞后的复杂大惯性系统,控制效果与采用的控制算法有很大的关系.针对这一问题,在温度控制实验系统中,设计了一种增量式PID控制算法实现了对温度的控制.通过实验表明,该算法的控制效果要优于传统的PID控制算法,对于工程实际应用具有较强的借鉴作用.
碳纳米材料的功能化及其储能应用
李奇;秦天;葛存旺;在过去的几十年里，功能碳纳米材料（functional carbon nanomaterials,FCMs）由于其优异的理化性质，如超高电导率和质量传输速率、丰富的活性位点、良好的化学稳定性和机械强度，引起了材料科学界的广泛关注。基于FCMs所带来的各向异性和协同效应以及纳米尺度上的小尺寸效应，这些FCMs在锂离子电池、锂硫电池、燃料电池、有机太阳能电池和超级电容器等能源领域表现出巨大的应用价值。这篇综述全面总结了近5年来碳纳米材料的功能化策略，并详细介绍了FCMs在能源存储与转化器件中的应用。最后，根据科学研究的发展趋势，探讨了FCMs所面临的紧迫挑战和未来的研究方向。
生物炭制备方法及其在环境污染治理中的应用研究
汪佳玥;凌茜;张雲豪;王芯羽;林佳琪;张伟涛;刘志欣;王祥科生物炭是一种原材料易获取、制备成本低的环境友好多孔材料。由于其比表面积大且含有丰富的表面功能基团，在环境污染治理和污染修复等方面具有广泛的应用前景。介绍了生物炭的制备技术和工艺，分析对比了不同制备条件对制备的生物炭性质和性能影响，综述了生物炭对环境中不同污染物的吸附固定和催化降解效果和原理。生物炭对重金属具有非常强的吸附络合能力，并且对高价态金属离子具有还原固定作用，通过吸附-还原-固定的模式，可以将重金属离子固定在生物炭上。对有机污染物的吸附主要由表面络合、氢键和π-π共价作用，生物炭及其复合材料在光照条件下能够光催化降解有机污染物。文章就生物炭对废水和土壤中重金属的吸附固定和有机污染物消减等方面的效果和应用进行了归纳总结，进一步从分子层面研究和讨论了生物炭应用于污染物去除方面的进展，为废水处理和土壤修复提供数据和理论支持，对降低污染物在环境中的迁移转化，减轻环境污染风险，具有重要的科学意义。
质子交换膜电解水制氢系统建模与仿真
王辉东;姚海燕;郭强;夏红军质子交换膜（proton exchange membrane,PEM）电解水制氢技术将电能转化为化学能和热能，是一种绿色的制氢方式，具有响应速度快、电流密度高、结构紧凑等优点。对于质子交换膜电解水制氢系统建模，现有文献中鲜有整体描述电解槽电压、电流变化及系统各组件温度动态的集总参数模型。文章根据电化学基本原理及热力学定律，建立了PEM电解槽电压稳态模型和系统的温度动态模型，基于MATLAB/Simulink软件进行了仿真分析，将仿真结果与实验数据进行了对比，其中电压误差不超过0.02 V，温度误差不超过1.6 K，验证了模型的有效性，且所建立的模型能够描述和预测系统参数的变化，为系统设计及控制优化提供支撑。根据PEM电解槽的效率模型和仿真结果，分析了不同温度、压强对电解槽性能的影响，结果表明升高温度、降低压强能提高电解槽效率，其中温度是影响电解槽效率的主要因素。在搭建的仿真模型基础上，使用前馈PID控制器进行了温度控制，其中温度超调不超过0.6 K，调节时间在400 s以内，并与传统PID控制器进行了对比，结果表明前馈PID控制器具有超调小、响应速度快的优点。
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期刊动态
期刊信息
期刊名称：南通大学学报（自然科学版）
创办日期：2002年
主管部门：江苏省教育厅
主办单位：南通大学
刊 期： 季刊
电 话：0513-85012868
Email：xbzkb@ntu.edu.cn
标准刊号：CN 32-1755/N
ISSN 1673-2340
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