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Design of Consensus Algorithm for UAV Swarm Identity Authentication Based on Lightweight Blockchain 认领 引用
1
作者 Yuji Sang Lijun Liu +2 位作者 Long Lv Husheng Wu Hemin Yin 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2026年第5期639-663,共25页
Aiming at the challenges of low throughput,excessive consensus latency and high communication complexity in the Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)algorithm in blockchain networks,its application in identity ver... Aiming at the challenges of low throughput,excessive consensus latency and high communication complexity in the Practical Byzantine Fault Tolerance(PBFT)algorithm in blockchain networks,its application in identity verification for distributed networking of a drone cluster is limited.Therefore,a lightweight blockchainbased identity authentication model for UAV swarms is designed,and a Credit-score and Grouping-mechanism Practical Byzantine Fault Tolerance(CG-PBFT)algorithm is proposed.CG-PBFT introduces a reputation score evaluation mechanism,classifies the reputation levels of nodes in the network,and optimizes the consensus process based on grouping consensus and BLS aggregate signature technology.Experimental results demonstrate that under identical experimental conditions,compared with the PBFT algorithm,CG-PBFT achieves a 250%increase in average throughput,a 70%reduction in average latency,and simultaneous enhancement in security,thus making it more suitable for UAV swarm networks. 展开更多
关键词 UAV swarm network blockchain PBFT consensus algorithm credit score
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A dimension reduction assisted credit scoring method for big data with categorical features 认领 引用
2
作者 Tatjana Miljkovic Pei Wang 《Financial Innovation》 2025年第1期725-754,共30页
In the past decade,financial institutions have invested significant efforts in the development of accurate analytical credit scoring models.The evidence suggests that even small improvements in the accuracy of existin... In the past decade,financial institutions have invested significant efforts in the development of accurate analytical credit scoring models.The evidence suggests that even small improvements in the accuracy of existing credit-scoring models may optimize profits while effectively managing risk exposure.Despite continuing efforts,the majority of existing credit scoring models still include some judgment-based assumptions that are sometimes supported by the significant findings of previous studies but are not validated using the institution’s internal data.We argue that current studies related to the development of credit scoring models have largely ignored recent developments in statistical methods for sufficient dimension reduction.To contribute to the field of financial innovation,this study proposes a Dimension Reduction Assisted Credit Scoring(DRA-CS)method via distance covariance-based sufficient dimension reduction(DCOV-SDR)in Majorization-Minimization(MM)algorithm.First,in the presence of a large number of variables,the DRA-CS method results in greater dimension reduction and better prediction accuracy than the other methods used for dimension reduction.Second,when the DRA-CS method is employed with logistic regression,it outperforms existing methods based on different variable selection techniques.This study argues that the DRA-CS method should be used by financial institutions as a financial innovation tool to analyze high-dimensional customer datasets and improve the accuracy of existing credit scoring methods. 展开更多
关键词 Credit scoring Dimension reduction Logistic regression Majorization-minimization algorithm
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鱼糕冻干配方优化及品质、货架期分析 认领 引用 被引量：1
3
作者 刘海燕 高文喻 +2 位作者 李雅欣 艾娜 雷生姣 《食品工业科技》 EI CAS 北大核心 2026年第4期292-302,共11页
针对传统鱼糕货架期短、运输条件苛刻、食用方法单一等问题,本研究通过配方优化与真空冷冻干燥技术开发新型鱼糕产品,旨在延长其保质期、提升营养均衡性并拓展即食化、多场景应用潜力,同时为水产制品的工业化加工提供工艺参考。以鲢鱼... 针对传统鱼糕货架期短、运输条件苛刻、食用方法单一等问题,本研究通过配方优化与真空冷冻干燥技术开发新型鱼糕产品,旨在延长其保质期、提升营养均衡性并拓展即食化、多场景应用潜力,同时为水产制品的工业化加工提供工艺参考。以鲢鱼为主要原料,基于层次分析-熵权法构建综合评分模型,选择猪肥肉、鸡肉、玉米淀粉和蛋清添加量进行单因素实验,并在单因素实验基础上通过遗传算法结合Box-Behnken响应面法对鱼糕冻干配方进行优化。通过扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)分析微观结构,测定蛋白质、脂肪、水分、灰分等理化指标,并基于Arrhenius方程预测货架期。确定了鱼糕冻干最优配方为:相对碎鱼肉用量,猪肥肉添加量10%(质量分数),鸡肉添加量20%,玉米淀粉添加量11%,蛋清添加量8%,综合评分达0.87±0.34。微观结构显示孔隙分布均匀,真空冷冻干燥处理前后关键理化指标无显著变化。基于Arrhenius方程的货架期模型预测25℃贮藏期为77 d,较鲜切鱼糕(4~7 d)延长11倍。本研究得到了色泽均匀、口感酥脆、货架期长以及营养均衡的鱼糕冻干制品,为鱼糕制品常温储运与即食化应用提供借鉴。 展开更多
关键词 鱼糕冻干 配方优化 综合评分 层次分析法 熵权法 遗传算法
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基于贝叶斯优化神经网络的Cu-SiC镀层镀速预测 认领 引用 被引量：1
4
作者 魏波 刘翠芳 吕焦盛 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2026年第1期123-130,共8页
Cu-SiC镀层镀速受多种因素影响,包括电流密度、镀液成分、温度、搅拌速度等,这些因素与镀速之间存在着复杂的非线性关系。传统的神经网络模型只能处理线性关系,对于复杂的电镀数据特征之间的非线性关系以及时空特性难以有效捕捉,影响了... Cu-SiC镀层镀速受多种因素影响,包括电流密度、镀液成分、温度、搅拌速度等,这些因素与镀速之间存在着复杂的非线性关系。传统的神经网络模型只能处理线性关系,对于复杂的电镀数据特征之间的非线性关系以及时空特性难以有效捕捉,影响了模型超参数的优化速度及预测精度。为此,提出基于贝叶斯优化神经网络的Cu-SiC镀层镀速预测方法。该方法系统性地采集电镀过程中的电流值、镀液温度、镀液pH值、SiC粒子浓度、镀液搅拌速率数据,并采用Z-score标准化方法对每种电镀数据进行归一化处理,以促进模型在不同特征间的有效比较。设计贝叶斯优化神经网络的BO-CNN-LSTM模型,将各种电镀数据的归一化处理结果作为模型输入,同时捕捉电镀数据的空间特征和时间依赖性,利用贝叶斯算法优化层自动搜索模型最优超参数组合。利用最优超参数组合实施模型训练,最终实现Cu-SiC镀层镀速的高效精准预测。实验结果表明,经过贝叶斯算法优化超参数后,该预测方法的决定系数R2显著提升,更接近1。预测结果与实际镀速之间的偏差较小,曲线走势与实际镀速高度一致。此外,该方法的CPU使用率也相对较低。 展开更多
关键词 电镀数据 Z-score标准化 贝叶斯优化算法 BO-CNN-LSTM模型 Cu-SiC镀层 镀速预测
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一种基于机器学习的学生成绩预测方法 认领 引用 被引量：1
5
作者 邓正杰 杜沥沥 +1 位作者 李志瑞 张君度 《海南师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期110-118,共9页
随着大数据技术在教育领域的深度渗透,教育大数据已成为学界研究热点。然而,当前高校积累的海量教育数据尚未得到充分挖掘,其在学生个性化学习支持方面的应用仍面临诸多瓶颈。针对这一现实困境,本文提出一种融合Gap值、ISSA K-means聚... 随着大数据技术在教育领域的深度渗透,教育大数据已成为学界研究热点。然而,当前高校积累的海量教育数据尚未得到充分挖掘,其在学生个性化学习支持方面的应用仍面临诸多瓶颈。针对这一现实困境,本文提出一种融合Gap值、ISSA K-means聚类与反比加权法的数据分析模型,旨在为课程教学优化提供精准的数据支撑。该方法首先对学生成绩数据进行学期维度的切分处理,继而依托聚类算法实现学生群体的精准分类,最终基于成绩相似性完成学生学业表现的预测。实验结果表明,与传统算法相比,所提方法在聚类精度与成绩预测效能上均展现出显著优势;在处理大规模学生成绩数据集时,该方法能够高效识别学业成绩的动态变化趋势,为教学管理部门制定针对性指导策略提供科学的决策依据,也为提升高校教学管理的精准化与智能化水平提供了全新的技术路径。 展开更多
关键词 成绩预测 课程数据分析 机器学习 聚类算法
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基于FedGSC和RT-DETR的电力设备缺陷检测技术 认领 引用
6
作者 韦宝泉 刘龙平 +3 位作者 邓芳明 刘彦志 曾建军 薛宪法 《华东交通大学学报》 2026年第2期104-114,共11页
现有电力设备缺陷检测算法难以同时保证检测精度与速度,而且模型参数冗余、规模大,对部署在边缘端嵌入式设备中构成了挑战。提出一种基于联邦梯度评分修正(FedGSC)算法和实时端到端目标检测器(RT-DETR)的电力设备缺陷检测技术。首先,采... 现有电力设备缺陷检测算法难以同时保证检测精度与速度,而且模型参数冗余、规模大,对部署在边缘端嵌入式设备中构成了挑战。提出一种基于联邦梯度评分修正(FedGSC)算法和实时端到端目标检测器(RT-DETR)的电力设备缺陷检测技术。首先,采用轻量化主干网络GhostNet替换RT-DETR的原有主干网络,利用通道剪枝对模型体积进一步压缩,大幅减少冗余参数,提高推理速度;构建基于云端服务器的联邦学习架构对边缘端轻量级RT-DETR模型进行分布式训练,为解决联邦学习训练过程中存在的非独立同分布(Non-IID)数据,引入FedGSC对每轮模型更新的梯度进行修正。实验结果显示,轻量级RT-DETR与传统RT-DETR以及YOLOv8相比较,算法模型大小仅47 MB,均值平均精度(mAP)为90.46%,能快速精准识别电力设备缺陷;提出的FedGSC算法在训练精度和收敛性上都明显优于联邦平均算法(FedAvg)和联邦公平平均算法(Fed-FV),并且FedGSC算法相较于FedAvg和FedFV算法分别节省40%和20%左右的通信成本。 展开更多
关键词 电力设备 缺陷检测 轻量化 分布式训练 联邦学习 梯度评分修正算法
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算法何以成为“准征信”?——平台内容治理中公共利益的信用化困境及法治回应 认领 引用
7
作者 贺辉 韦舒婷 《征信》 北大核心 2026年第6期24-35,共12页
数字时代,平台作为网络内容治理的核心主体,承载着维护空间秩序、传播公共价值和保障用户权益的公共职能。随着算法技术的深度应用,平台突破传统模式,构建起以用户信用评分为核心的治理体系。该评分已从社区自治工具演化为一种“准征信... 数字时代,平台作为网络内容治理的核心主体,承载着维护空间秩序、传播公共价值和保障用户权益的公共职能。随着算法技术的深度应用,平台突破传统模式,构建起以用户信用评分为核心的治理体系。该评分已从社区自治工具演化为一种“准征信”权力,其在功能上类同金融征信,却未纳入征信法治框架。公共利益征信化引发了公共权力私有化、公共价值算法异化、信用惩戒程序失范及征信秩序冲击四重法治风险。通过公共治理责任重构、公共利益标准场景化、强化算法决策程序控制及平台信用评价的征信规制转接,将准征信权力置于法治约束下,方能在算法效率与公共利益、技术创新与权利保障间达成动态平衡,为数字时代的信用治理提供制度出口。 展开更多
关键词 平台内容治理 准征信 个人信用评分 公共利益算法化 算法规制
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老年结直肠癌合并骨骼肌质量降低患者生存预测研究 认领 引用
8
作者 王翠翠 姚俊英 +2 位作者 李倩 祝力 范旻 《肿瘤代谢与营养电子杂志》 2026年第1期134-141,共8页
目的构建并验证基于可解释性极端梯度提升(XGBoost)算法的老年结直肠癌合并骨骼肌质量降低患者生存预测模型。方法回顾性纳入2018年7月至2023年12月新疆维吾尔自治区人民医院528例确诊为骨骼肌质量降低的老年结直肠癌患者,收集一般资料... 目的构建并验证基于可解释性极端梯度提升(XGBoost)算法的老年结直肠癌合并骨骼肌质量降低患者生存预测模型。方法回顾性纳入2018年7月至2023年12月新疆维吾尔自治区人民医院528例确诊为骨骼肌质量降低的老年结直肠癌患者,收集一般资料、实验室及影像学数据。采用最小绝对收缩和选择算子(Lasso)回归和XGBoost算法筛选特征变量,结合SHAP值分析特征重要性,并基于多因素Cox比例风险回归模型构建列线图模型。通过一致性指数(C-index)及时间依赖受试者操作特征(ROC)曲线及其曲线下面积(AUC)分析评估模型性能。结果最终纳入的关键变量包括年龄、预后营养指数(PNI)、营养控制评分(CONUT)、癌胚抗原(CEA)、糖类抗原242(CA242)和C反应蛋白(CRP)为危险因素,骨骼肌指数(SMI)为保护因素。XGBoost模型在训练集和验证集中均表现出良好的区分度和稳健性,校准曲线拟合良好,决策曲线分析显示具有较高临床应用价值。结论基于可解释性XGBoost算法构建的生存预测模型能够有效识别影响老年结直肠癌合并骨骼肌质量降低患者总生存期(OS)和癌症特异性生存期(CSS)的关键预后因子,为临床风险分层与个体化干预提供参考。 展开更多
关键词 老年结直肠癌 骨骼肌质量降低 极端梯度提升算法 列线图 生存预测模型 营养控制评分 预后分析
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基于OCSVM的行业负荷特征异常辨识方法 认领 引用
9
作者 陈光宇 杨光 +3 位作者 施蔚锦 蔡鑫灿 陈婉清 刘昊 《电力工程技术》 CSCD 北大核心 2026年第2期70-79,共10页
为解决近年来用户行业变化特性加剧导致的难以准确辨识用户档案信息变动的问题,文中提出一种基于数据驱动的负荷特征异常辨识方法。首先,提出一种两阶段行业典型负荷形态构建方法,利用基于层次密度的含噪声应用空间聚类(hierarchical de... 为解决近年来用户行业变化特性加剧导致的难以准确辨识用户档案信息变动的问题,文中提出一种基于数据驱动的负荷特征异常辨识方法。首先,提出一种两阶段行业典型负荷形态构建方法,利用基于层次密度的含噪声应用空间聚类(hierarchical density-based spatial clustering of applications with noise,HDBSCAN)提取用户在不同场景下的典型日负荷曲线,并利用改进的K-means算法对提取出的典型日负荷曲线进行聚类分析,构建行业的典型负荷形态;其次,提出一种多维场景负荷特征异常智能研判方法,通过构造用户的负荷特征,使用熵权法评估行业典型场景的相对重要性,并采用单分类支持向量机(one-class support vector machine,OCSVM)算法量化每个场景下的用户负荷特征的异常程度,通过加权计算得到用户的综合嫌疑得分并排序,从而实现对负荷特征异常用户的准确辨识。最后,采用某地区实际用户数据进行算例验证。仿真结果表明,所提方法在行业典型负荷场景构建及负荷特征异常辨识方面表现出良好的可行性与实用价值。 展开更多
关键词 数据驱动 负荷特征异常 基于层次密度的含噪声应用空间聚类(HDBSCAN)-改进K-means算法 多维场景分析 单分类支持向量机(OCSVM) 综合嫌疑得分
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基于“面-廓-色”多通道特征融合的多肉叶片繁育评分算法 认领 引用 被引量：1
10
作者 张蕾 李萄苑 +2 位作者 李明飞 邓海敏 谢诚 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第2期316-329,共14页
为了提升多肉叶片繁育潜力的图像评分精度与筛选一致性,提出一种基于“面-廓-色”多通道特征融合的繁育评分算法。该算法首先利用图像分割模型,从原图中自动检测并定位具备繁育潜力的多肉叶片区域,完成初步筛选。随后提取叶片的面积、... 为了提升多肉叶片繁育潜力的图像评分精度与筛选一致性,提出一种基于“面-廓-色”多通道特征融合的繁育评分算法。该算法首先利用图像分割模型,从原图中自动检测并定位具备繁育潜力的多肉叶片区域,完成初步筛选。随后提取叶片的面积、轮廓、色泽与高层语义特征,构建统一的多维融合向量,并输入评分模型生成繁育得分。面积特征体现发育饱满度,轮廓特征反映形态规整性,色泽特征衡量健康状态;而视觉预训练模型提取的语义特征则补充了传统指标难以捕捉的深层生长模式与语义关联,进一步增强模型判别力与泛化性。实验结果表明,该方法显著提升了叶片筛选的效率与准确率。相比传统方法,在多个多肉数据集上,皮尔逊相关系数与曲线下面积平均提高0.0938和0.0653,平均平方对数误差降低约0.0121,展现出更强的精度与鲁棒性,有效支持多肉植物的智能化选育。 展开更多
关键词 多肉植物 叶片筛选 繁育评分算法 面-廓-色特征 图像识别 深度学习
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Refining early detection of hepatocellular carcinoma:The promise of the GALAD score 认领 引用
11
作者 Harsha S Prakash Amit Sehrawat +1 位作者 Anusha Mruthyunjaya Swamy Deepak Sundriyal 《World Journal of Gastroenterology》 SCIE CAS 2026年第7期156-159,共4页
This letter discusses the original article by Villa et al,published in the World Journal of Gastroenterology.Our primary focus is on the GALAD score,its components,standardization,and population-specific variations.We... This letter discusses the original article by Villa et al,published in the World Journal of Gastroenterology.Our primary focus is on the GALAD score,its components,standardization,and population-specific variations.We also attempted to discuss the current applications of GALAD score and how combining it with imaging modalities like ultrasound could improve it.Hepatocellular carcinoma(HCC)is still one of the leading causes of cancer death,and early detection is crucial to its prognosis.Current surveillance methods,like alpha-fetoprotein(AFP)and ultrasound,are not very specific,especially when it comes to metabolic-associated steatotic liver disease.Gender,age,AFP,AFP-L3,and des-gamma-carboxy prothrombin are all included in the operator-independent,noninvasive GALAD score,which has become a promising biomarker-based diagnostic tool for HCC.Population-specific cut-points with high sensitivity and specificity have been proposed by multicenter studies like Villa et al,particularly for differentiating between HCC and cirrhosis and healthy controls.However,there is no universal threshold due to variation across etiology,population,and assay technology.GALAD must be a context-sensitive auxiliary in the clinical setting,guiding surveillance intervals and imaging choices while improving predictive performance through serial measurement.Early detection is further improved by integration with imaging modalities,such as the GALADUS score.Standardized biomarker techniques and prospective,multi-ethnic validation are required for broad clinical use and optimal HCC surveillance. 展开更多
关键词 Hepatocellular carcinoma GALAD score Alpha-fetoprotein Des-gammacarboxy prothrombin Early detection Biomarker algorithms Liver cancer surveillance
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Quality of experience based scheduling algorithm in LTE network with various traffics 认领 引用 被引量：2
12
作者 吴志坤 费泽松 +2 位作者 王飞 巩世琪 李娜 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2016年第4期547-552,共6页
Quality of experience （ QoE ） based scheduling algorithm of long term evalution （ LTE ） network with various traffics is studied. Utility functions are adopted to estimate mean opinion score （MOS） for different ... Quality of experience （ QoE ） based scheduling algorithm of long term evalution （ LTE ） network with various traffics is studied. Utility functions are adopted to estimate mean opinion score （MOS） for different traffics and a new MOS metric called normalized MOS is defined. A scheduling algorithm based on normalized MOS and greedy algorithm is proposed, aiming at maximizing the entirety MOS level of the whole users in the cell. We compare the performance of the proposed algorithm with other typical scheduling algorithms and the simulation results show that the algorithm pro- posed outperform other ones in term of QoE and fairness. 展开更多
关键词 quality of experience （ QoE ） long term evolution （ LTE ） multi-application schedu-ling mean opinion score （MOS） greedy algorithm
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Improved Hybrid Collaborative Fitering Algorithm Based on Spark Platform 认领 引用 被引量：1
13
作者 YOU Zhen HU Hongwen +2 位作者 WANG Yutao XUE Jinyun YI Xinwu 《Wuhan University Journal of Natural Sciences》 CAS CSCD 2023年第5期451-460,共10页
An improved Hybrid Collaborative Filtering algorithm(H-CF)is proposed,addressing the issues of data sparsity,low recommendation accuracy,and poor scalability present in traditional collaborative filtering algorithms.T... An improved Hybrid Collaborative Filtering algorithm(H-CF)is proposed,addressing the issues of data sparsity,low recommendation accuracy,and poor scalability present in traditional collaborative filtering algorithms.The core of H-CF is a linear weighted hybrid algorithm based on the Latent Factor Model(LFM)and the Improved Item Clustering and Similarity Calculation Collaborative Filtering Algorithm(ITCSCF).To begin with,the items are clustered based on their attribute dimension,which accelerates the computation of the nearest neighbor set.Subsequently,H-CF enhances the formula for scoring similarity by penalizing popular items and optimizing unpopular items.This improvement enhances the rationality of scoring similarity and reduces the impact of data sparseness.Furthermore,a weighting function is employed to combine the various improved algorithms.The balance factor of the weighting function is dynamically adjusted to attain the optimal recommendation list.To address the real-time and scalability concerns,the algorithm leverages the Spark big data distributed cluster computing framework.Experiments were conducted using the public dataset Movie Lens,where the improved algorithm’s performance was compared against the algorithm before enhancement and the algorithm running on a single machine.The experimental results demonstrate that the improved algorithm outperforms in terms of data sparsity,recommendation personalization,accuracy,recall,and efficiency. 展开更多
关键词 recommendation algorithm collaborative filtering latent factor model score weighting item clustering spark similarity calculation
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智能最佳管电压技术SEMI模式联合迭代算法扫描冠状动脉钙化积分的低剂量研究 认领 引用
14
作者 刘宇航 李伟 +4 位作者 牛延涛 张永县 王宇辰 杨冰冰 刘丹丹 《CT理论与应用研究（中英文）》 2026年第1期135-142,共8页
目的:探讨智能最佳管电压技术SEMI模式(Care kV SEMI)联合迭代算法在冠状动脉检查中钙化积分低剂量扫描成像中的可行性。方法:模体实验采用Care kV SEMI模式和管电流调制技术(CareDose 4D on)。参数设置:SEMI 120 kV(ref.kV分别为100 kV... 目的:探讨智能最佳管电压技术SEMI模式(Care kV SEMI)联合迭代算法在冠状动脉检查中钙化积分低剂量扫描成像中的可行性。方法:模体实验采用Care kV SEMI模式和管电流调制技术(CareDose 4D on)。参数设置:SEMI 120 kV(ref.kV分别为100 kV、120 kV),ref.mAs分别为40、60和80 mAs,重建算法分别为滤波反投影算法(FBP)、基于模型的高级迭代算法(ADMIRE)3、4、5。比较各组图像的容积CT剂量指数(CTDIvol)、对比噪声比(CNR模)和品质因子(FOM)。回顾性分析30例冠状动脉钙化积分扫描图像作为对照组(ref.kV 120 kV,ref.mAs 80 mAs,重建滤波反投影(FBP)算法),前瞻性采集109例患者冠脉钙化积分CT图像作为实验组(ref.kV 100 kV,ref.mAs 80 mAs,重建算法分别为FBP、ADMIRE 3、5),两组实际管电压均为SEMI 120 kV。记录并计算剂量长度乘积(DLP)、有效剂量(ED)、左主干(LM)和右冠状动脉(RCA)开口层面的CNR患、钙化积分(Agatston Score)以及风险分级。由两名高年资诊断医生对患者冠脉图像进行4分法主观评价。对临床研究两组患者冠状动脉CT钙化积分扫描的辐射剂量、钙化积分数值、风险分级以及图像质量差异进行统计学分析。结果:①模体研究结果:实验组辐射剂量较对照组均降低;相同扫描条件CNR模随迭代算法等级增加而增加;ref.kV 100 kV+ref.mAs 80 mAs组4种重建算法下FOM均高于对照组。②临床研究结果:实验组与对照组ED存在统计学差异;实验组FBP和对照组CNR患在LM和RCA两个层面上均无统计学差异;实验组不同重建算法所得Agatston积分间无统计学差异;实验组风险等级Kappa值分别为0.93和0.88,一致性好;两名医生主观评价Kappa值为0.952,实验组与对照组主观评分有统计学差异。结论:BMI 18~25患者进行冠状动脉钙化积分CT扫描时,使用Care kV SEMI模式联合迭代算法对钙化积分和风险分级影响较小,可以有效降低患者辐射剂量。 展开更多
关键词 CARE kV SEMI模式 迭代算法 钙化积分 体层摄影术 低剂量
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基于组合赋权与遗传算法的复合藕汁工艺优化及风味分析 认领 引用
15
作者 赵佳欣 韩延超 +5 位作者 陈慧芝 刘瑞玲 殷明 庞杰 郜海燕 陈杭君 《食品与生物技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2026年第4期38-50,共13页
【目的】针对藕汁风味单一及易沉淀等问题,研究配方优化工艺及其对风味成分的影响。【方法】以藕汁为主料,辅以石斛叶汁、苹果汁、白砂糖及黄原胶。基于单因素试验,利用层次分析法与熵权法构建多指标评价体系;采用响应面法结合遗传算法... 【目的】针对藕汁风味单一及易沉淀等问题,研究配方优化工艺及其对风味成分的影响。【方法】以藕汁为主料,辅以石斛叶汁、苹果汁、白砂糖及黄原胶。基于单因素试验,利用层次分析法与熵权法构建多指标评价体系;采用响应面法结合遗传算法优化配方,并通过气相离子迁移谱(GC-IMS)、电子鼻及电子舌进行风味表征。【结果】复合藕汁的最优配方为:铁皮石斛叶汁添加质量分数24%、黄原胶添加质量分数0.14%、白砂糖添加质量分数6%。在此条件下复合藕汁的综合评分为0.947±0.028,预测值与实测值高度吻合。风味分析显示,与对照组相比,优化组中醛类、酮类等关键挥发性风味物质占比显著增加;电子鼻和电子舌证实优化组香气清新协调,刺激性气味减弱,苦味降低且鲜味与丰富度提升。【结论】该配方实现了复合藕汁增香、祛苦及物理稳定性的协同提升。 展开更多
关键词 藕汁 层次分析法 熵权法 遗传算法 风味 综合评分
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基于人工蜂群优化和分组评分机制的改进拜占庭算法 认领 引用
16
作者 刘湘楠 于万钧 薛庆水 《现代电子技术》 北大核心 2026年第11期107-113,118,共7页
在不可信的环境中,联盟区块链提供了一种安全共享能源数据的方法。实用拜占庭容错(PBFT)算法是联盟区块链中应用较为广泛的共识算法之一,但其存在共识效率低、通信开销大等问题。为此,对实用拜占庭容错算法(PBFT)进行改进,命名为ABC-EP... 在不可信的环境中,联盟区块链提供了一种安全共享能源数据的方法。实用拜占庭容错(PBFT)算法是联盟区块链中应用较为广泛的共识算法之一,但其存在共识效率低、通信开销大等问题。为此,对实用拜占庭容错算法(PBFT)进行改进,命名为ABC-EPBFT。首先利用人工蜂群算法预先选择可靠节点集合,缩小共识范围;然后采用分组评分机制对共识节点进行动态更新,进一步缩小共识节点的范围,提高共识节点的可靠性。通过实验分析与传统PBFT相比,共识时延减少了约98%,通信开销平均减少了约97.2%,证明了改进算法的合理性。该算法在计算成本和共识效率方面具有显著优势,可将其应用于能源数据交易和共享场景。 展开更多
关键词 能源交易 实用拜占庭容错 共享联盟区块链 分组评分 人工蜂群算法 智能优化算法
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人工智能应用于阿尔茨海默病神经病理特征识别 认领 引用
17
作者 张书铨 陆辉 +5 位作者 姜民 庞圣如 李文生 刘颖 刘琼 尤琳雅 《解剖学报》 CAS CSCD 2026年第3期382-389,共8页
目的探讨人工智能(AI)技术在阿尔茨海默病(AD)神经病理特征自动识别中的教学应用可能。方法本研究纳入了34例涵盖对照及不同分期(早、中、晚期)AD样病变的脑组织样本。通过六胺银(M-Ag)、磷酸化tau蛋白(p-tau)免疫组织化学染色及Gallya... 目的探讨人工智能(AI)技术在阿尔茨海默病(AD)神经病理特征自动识别中的教学应用可能。方法本研究纳入了34例涵盖对照及不同分期(早、中、晚期)AD样病变的脑组织样本。通过六胺银(M-Ag)、磷酸化tau蛋白(p-tau)免疫组织化学染色及Gallyas银染色,分别获取β-淀粉样蛋白沉积、神经原纤维缠结及神经炎性斑块的神经病理图像。采用Visiopharm等平台构建AI模型实现3类特征的自动识别。以神经病理学专家的人工标注为“金标准”,采用交并比评估模型算法在特征分割和量化中的准确率。结果Visiopharm软件的U-Net算法识别准确率高达86%,与专家人工标注基本一致。结论AI技术在一定程度能较准确识别AD病理特征,将来有望转化为教学工具,为构建AI+的智能教学模式提供实践方案。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 ABC评分 神经病理图像 特征识别 Visiopharm平台 U-Net算法
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融合地面实景图像分析与遥感影像数据的景观视觉偏好评价模型研究 认领 引用
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作者 曾田 滕津霖 +1 位作者 刘霈霖 刘纯青 《中国园林》 CSCD 北大核心 2026年第2期23-30,共8页
景观审美价值评估对生态保护与可持续规划至关重要,但传统方法存在主客观割裂、尺度局限等问题。以井冈山风景区为案例,提出融合地面实景照片与遥感影像数据的景观视觉偏好评估框架,通过Elo评分算法量化173张实地照片的美学偏好,结合Dee... 景观审美价值评估对生态保护与可持续规划至关重要,但传统方法存在主客观割裂、尺度局限等问题。以井冈山风景区为案例,提出融合地面实景照片与遥感影像数据的景观视觉偏好评估框架,通过Elo评分算法量化173张实地照片的美学偏好,结合DeepLabV3+语义分割模型提取景观要素的像素特征,并整合Sentinel-2遥感数据与土地利用信息构建随机森林预测模型。主要贡献在于构建了多源数据融合模型,其预测精度显著提升(R2=0.49),其中图像特征主导预测(Pic_forest,importance=22%,r=0.48),天空图像特征(importance=18%)与森林遥感特征(r=0.40)协同影响审美偏好,建筑要素呈显著负效应(r=-0.21)。关键发现包括:1)识别出高美学得分(Elo>0.75)的典型条件为“遥感森林覆盖率≥80%且地面影像中天空像素占30%~40%、森林像素≥35%”,表明审美偏好依赖于自然要素在宏观与微观尺度的双重协调;2)DeepLabV3+迁移学习实现较高精度(mIoU=0.72)有效解析景观构成要素。通过耦合像素级视觉解析与景观格局分析,突破了传统美学评价的尺度壁垒,所提框架虽基于山地景区验证,但可推广至高原梯田、滨水生态带及城市山地边缘等多种地貌,为景观的生态保护与可持续开发提供了可量化的空间决策依据。 展开更多
关键词 风景园林 景观视觉偏好 Elo评分算法 景观特征 遥感影像 随机森林
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基于双重决策机制的深度符号回归算法 认领 引用
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作者 郭泽一 李凤莲 徐利春 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2026年第2期406-415,共10页
深度符号回归(DSR)算法由循环神经网络(RNN)自动化生成表达式树,进而获得较高的模型性能,然而,它无法兼顾表达式树的准确性和结构的简洁性。因此,提出一种基于双重决策机制的深度符号回归(DDSR)算法。首先,在RNN初步决策的基础上,利用... 深度符号回归(DSR)算法由循环神经网络(RNN)自动化生成表达式树,进而获得较高的模型性能,然而,它无法兼顾表达式树的准确性和结构的简洁性。因此,提出一种基于双重决策机制的深度符号回归(DDSR)算法。首先,在RNN初步决策的基础上,利用双评分机制综合评估表达式树的结构简洁性和准确性。其次,采用强化学习对表达式树生成进行训练,将表达式树生成视为序列决策过程,并利用风险近端策略优化(RPPO)算法进行奖励反馈以更新下一批次的模型参数。在公共数据集上的实验结果表明,相较于DSR算法,DDSR算法在拟合度相关系数上最多提高了0.396,最少提高了0.001,而整体性能提升了0.116。以上证明了DDSR算法的有效性。 展开更多
关键词 符号回归 深度学习 评分机制 近端策略优化算法 风险寻优策略梯度
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异常检测下的滑坡危险性分析与可解释性 认领 引用
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作者 苏子轩 董欣荣 +4 位作者 代俊杰 林昊然 刘娟 朱东 王宇栋 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期327-335,共9页
以云南省宣威市为研究对象,选取Z-Score、K近邻(KNN)和自组织映射(SOM)对滑坡样本进行优化.剔除异常样本后结合LightGBM算法建立滑坡危险性评价模型,用接受者操作特性曲线和混淆矩阵对优化后的模型进行对比分析,用SHAP模型对精度较高的S... 以云南省宣威市为研究对象,选取Z-Score、K近邻(KNN)和自组织映射(SOM)对滑坡样本进行优化.剔除异常样本后结合LightGBM算法建立滑坡危险性评价模型,用接受者操作特性曲线和混淆矩阵对优化后的模型进行对比分析,用SHAP模型对精度较高的SOM-LGBM模型进行滑坡灾害影响因子可解释性分析.结果表明,Z-Score、KNN和SOM模型对滑坡的预测精度分别提高了2.10、4.28和5.91,接受者操作特性曲线下面积分别提高了0.0090、0.0116和0.0240,SOM模型对于滑坡预测模型的提升效果最明显,其极高、高、中、低、极低危险区的面积分别为787.31、482.91、499.46、723.76和3802.30 km2.用SHAP模型对滑坡灾害进行敏感性分析,其中高程和植被归一化指数是影响研究区滑坡发生的重要因素,降雨量和地震动峰值加速度是诱发滑坡的关键因素. 展开更多
关键词 滑坡灾害 LightGBM算法 异常检测 Z-Score模型 K-最近邻模型
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