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南京信息工程大学学报

南京信息工程大学学报

2024年03期

《南京信息工程大学学报（自然科学版）》主要刊登地球科学；电子、通信与自动控制技术；计算机科学与技术；环境科学与工程；地理、遥感与测绘技术；机械仪器仪表、电气工程；材料科学；化学与化工；生物学；信息科学与系统科学；数学和物理学等方面的研究成果。

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专题：人工智能预测算法 | 基于图卷积网络的交通流预测方法综述

专题：人工智能预测算法 | 基于图卷积网络的交通流预测方法综述

摘要：近年来，基于深度学习的交通流预测方法一直是交通流预测领域的研究热点．与传统卷积神经网络不同，适合处理非欧几里得数据的图卷积网络在空间特征建模方面表现出了强大的能力，而反映路网空间特征的拓扑图、距离图、流量相似图等正是典型的非欧几里得数据．因此，基于图卷积网络及其变体的交通流预测方法成为交通流预测领域的一个研究热点，并取得了很多有吸引力的研究结果．本文对近年来基于图卷积网络的交通流预测模型进行
专题：人工智能预测算法 | 基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测

专题：人工智能预测算法 | 基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测

基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测摘要针对农产品期货时间序列数据受多方面因素影响，非线性、非平稳数据特征难以提取而导致预测准确性不高的问题，基于“分解-集成”的预测思想，本文提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）与Transformer-Encoder-TCN的农产品期货预测方法．首先，使用CEEMDAN将时间序列分解为多尺度多频率的本征模态分量（IMF）与残差，降低
专题：人工智能预测算法 | 基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测

专题：人工智能预测算法 | 基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测

摘要为了增强在短期风电功率预测领域中传统数据驱动机器学习模型的精度，提出基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测模型．首先，对主成分分析进行改进，提出可逆核主成分分析（ikPCA），在保证数据特征的同时，降低输入数据的复杂度，以提升模型运行速度;其次，引入萤火虫个体吸引策略对天牛须算法（BAS）进行改进，提出FABAS算法;最后，利用FABAS算法对核极限学习机（KELM）的正则化参
专题：人工智能预测算法 | 基于VMD-CSSA-LSTM组合模型的股票价格预测

专题：人工智能预测算法 | 基于VMD-CSSA-LSTM组合模型的股票价格预测

摘要：针对股票价格非平稳、非线性和高复杂等特性引发的预测难度大的问题，建立一种基于变分模态分解（VariationalModeDecomposition，VMD）-Circle混沌映射的麻雀搜索算法（CircleSparrowSearchAlgorithm，CSSA）-长短期记忆（LongShort-TermMemory，LSTM）神经网络的组合模型——VMD-CSSA-LSTM．首先，利用VMD
计算机科学与工程 | 基于改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测

计算机科学与工程 | 基于改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测

摘要：车辆违法停车将会降低道路通行效率，引发交通拥堵和交通事故.传统的车辆违停检测方法参数量大且准确度低.为此，本文提出了一种使用改进的YOLOv5模型和射线法的车辆违停检测方法.首先设计了轻量化的特征提取模块，减少模型参数量；其次在模型中加入注意力机制，从通道维度和空间维度增强模型的特征提取能力，保证模型精度；接着使用混合数据增强丰富数据集样本，提升复杂背景下的检测效果；然后选用EIoU作为损失
计算机科学与工程 | 基于神经网络的VSLAM综述

计算机科学与工程 | 基于神经网络的VSLAM综述

摘要：传统的基于视觉的SLAM技术成果颇丰，但在具有挑战性的环境中难以取得想要的效果.深度学习推动了计算机视觉领域的快速发展，并在图像处理中展现出愈加突出的优势.将深度学习与基于视觉的SLAM结合是一个热门话题，诸多研究人员的努力使二者的广泛结合成为可能.本文从深度学习经典的神经网络入手，介绍了深度学习与传统基于视觉的SLAM算法的结合，概述了卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）在深度估
计算机科学与工程 | 基于改进U2-Net网络的多裂肌MRI图像分割算法

计算机科学与工程 | 基于改进U2-Net网络的多裂肌MRI图像分割算法

摘要：针对腰间盘突出患者MRI图像多裂肌病变部位分割精度较低的问题，提出一种改进的U2-Net网络的新模型，目标是使得编码和解码的子网络通过一系列嵌套的跳跃路径来相互连接．重新设计U2-Net模型中RSU-7、RSU-6、RSU-5、RSU-4中间的跳跃连接，RSU-4F部分不变，用来降低编码解码子网络中特征图的语义缺失．为了提取到高质量的多裂肌特征，加入通道注意力模块，通过学习每个通道的权重，使
地理、遥感与测绘工程 | 基于夜光遥感的东南亚国家经济发展时空特征研究

地理、遥感与测绘工程 | 基于夜光遥感的东南亚国家经济发展时空特征研究

摘要：东南亚地区是中国“一带一路”倡议的必经通道，也是我国发展对外经贸的重要节点区域，具有重要的战略地位．基于NPP／VIIRS夜间灯光数据，运用重心、标准差椭圆以及莫兰指数等空间分析方法，分析2012—2021年东南亚国家经济发展的时空特征．结果表明：东南亚国家GDP与夜间灯光数据之间存在显著相关性;从东南亚经济发展方向特征来看，东南亚经济重心整体向西北迁移，大部分灯光集中的中心已向东南亚的西北
地理、遥感与测绘工程 | 中国风景名胜区空间分布特征及其影响因素

地理、遥感与测绘工程 | 中国风景名胜区空间分布特征及其影响因素

摘要：风景区是中国最具特色的自然保护地之一，也是旅游资源的主要载体．基于全国风景区POI（PointofInterest）数据和城市建设统计年鉴，综合运用ArcGIS空间分析和SPSS多元回归统计分析等方法，深度挖掘中国地级以上城市风景名胜区空间分布特征及其主要影响因素，以期为将来国家公园体系构建、新型城镇化建设和旅游资源优化配置提供参考依据．研究发现：1）中国风景名胜区呈现出东南强、西北弱的宏观
地理、遥感与测绘工程 | 基于MODIS和CLDAS的综合干旱监测模型研究

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摘要：传统的干旱监测指数主要考虑单一影响因子，往往无法全面综合反映干旱状况.基于MODIS数据和CLDAS数据，选取多个影响因子和能够直接反映干旱程度的干旱指数作为自变量，以综合气象干旱指数（CI）为因变量，通过梯度提升机（GBM）机器学习算法建立日尺度综合干旱监测模型，并以2015—2018年华北地区干旱为例进行了研究.结果表明模型监测结果与站点CI计算值具有显著的相关性，训练集和测试集决定系数
资源、环境科学与工程 | 巢湖西半湖真核浮游植物群落动态与理化因子相关性探究

资源、环境科学与工程 | 巢湖西半湖真核浮游植物群落动态与理化因子相关性探究

摘要：浮游植物作为湖泊生态系统物质循环、能量循环的主要参与者，获取其群落结构信息对于调节湖泊生态系统具有重要意义．通过高通量测序检测巢湖西半湖冬季和夏季真核浮游植物的群落特征，在研究期间共检测出真核浮游植物7门71属，其中，夏季7门59属、冬季5门27属，以绿藻门、硅藻门为主，冬季较夏季优势属变化较大．夏季、冬季Shannon-Wiener指数均值分别为1.83、1.88，Pielou指数均值分别
资源、环境科学与工程 | 接种氧化亚氮(N2O)还原细菌YSQ030对复垦土壤N2O排放和氮循环关键功能基因的影响

资源、环境科学与工程 | 接种氧化亚氮(N2O)还原细菌YSQ030对复垦土壤N2O排放和氮循环关键功能基因的影响

摘要：复垦土地是重要的后备土地资源，但通常土壤结构差、有机质和养分含量低;增施有机肥是快速提升地力的关键途径，但会造成温室气体如氧化亚氮（N2O）的大量排放．接种具有N2O还原功能的植物根际促生菌（PGPR）不仅能够减少温室气体排放，还能促进作物生长．本研究以一株具有N2O还原功能的PGPR反硝化无色杆菌（Achromobacterdenitrificans）YSQ030为供试菌株，明确接种YSQ
资源、环境科学与工程 | 长三角地区农作物温室气体排放特征研究

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摘要：为有效指导农业温室气体减排政策的制定，本研究分别采用CH4MOD模型和排放因子法估算了2018年长三角地区农作物甲烷（CH4）和氧化亚氮（N2O）排放，并分析其时空分布规律，最终建立了2018年长三角地区农作物1km×1km网格化温室气体排放清单．研究结果表明：长三角稻田CH4排放因子为348.54kg／hm2，农作物N2O排放因子为0.95kg／hm2，与前人研究结果具有一致性．长三角地区

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专题：人工智能预测算法 | 基于图卷积网络的交通流预测方法综述

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专题：人工智能预测算法 | 基于注意力时间卷积网络的农产品期货分解集成预测

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专题：人工智能预测算法 | 基于ikPCA-FABAS-KELM的短期风电功率预测

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计算机科学与工程 | 基于神经网络的VSLAM综述

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