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关键词： X间断面   接收函数   深度学习   EfficientNet-B7   迁移学习  

摘要： 地球内部上地幔的X间断面(典型深度集中于250~350 km范围)是揭示地幔物质组成与动力学过程的关键结构,然而其全球分布规律及成因机制仍亟待阐明.传统的远震P波接收函数方法识别间断面依赖叠加后的经验判断,效率低下且难以适应海量地震数据的处理需求.针对大数据量、人工标注样本稀缺的瓶颈问题,本研究提出一种“理论数据预训练配合真实数据微调”的迁移学习策略,构建了基于卷积神经网络的二分类模型,用于判别X间断面的存在与否.具体流程为:首先,结合AK135、IASP91与PREM三种经典速度模型,通过正演模拟生成包含与不包含X间断面的理论接收函数数据集,并施加噪声增强与时序裁剪以提升泛化能力;其次,从全球地震台网中筛选高质量实际观测数据并进行人工标注,构建真实数据集;最后,采用两阶段训练方式,依次在上述两个数据集上对模型进行训练,以实现X间断面的自动化识别.实验结果表明:训练所得的模型在接收函数图像分类任务中准确率达到约90%;在判断台站下方X间断面存在性方面,与传统方法研究结果的一致性约为80%,说明该模型能够实现对X间断面的有效自动检测.基于此策略,后续将进一步开展全球范围内X间断面分布的系统性研究.

关键词： 图像加密   重力扩散   混沌映射   加密算法   抵抗攻击  

摘要： 为提高数字图像信息的安全性,提出了一种基于一维增强Log-logistic混沌映射与改进型重力扩散模型相结合的新型图像加密算法。算法采用一维增强Log-logistic混沌映射作为混沌序列发生器,生成的混沌序列经过特殊处理后,分别进行列方向与行方向的双重排序操作,得到2个独立的索引矩阵,用于明文图像完成初步的加密置乱。在置乱操作基础上,算法引入改进型重力扩散机制进行深度加密。该机制模拟物理世界中的重力场扩散现象,将像素值视为粒子,通过构建非线性重力场函数,使像素值在重力作用下产生复杂的扩散效应。经过测试,该算法具有较高的安全性。

关键词： 卷积神经网络   低维流形   函数逼近   泛化误差  

摘要： 深度卷积神经网络在图像分类、语音识别和自然语言处理方面展现出卓越的能力,能够有效提取数据的低维潜在特征,同时保留数据流形的拓扑结构。针对分布于低维流形上的目标函数,采用多通道深度卷积神经网络,并对其泛化误差进行系统性的理论分析。在合适的网络架构下,当样本量为n时,深度卷积神经网络的泛化误差受流形的本质维数d影响较大,且对自然维数D的依赖较弱,可实现数量级为n^(-1/(O(dlnD)+2))logn的平方泛化误差。这一结果揭示了深度卷积神经网络在高维数据处理中的优势,并为其在实际应用中的广泛成功奠定了坚实的理论基础。

关键词： 亚纯函数   微分差分多项式   小函数   值分布  

摘要： 利用Nevanlinna值分布理论,研究了形如φ(z)=f^((k))(z+c)-a(f(z))^(n)的微分差分多项式的零点分布问题,其中f(z)是ρ2(f)<1的超越亚纯函数,a,c是非零复常数。证明了当f(z)在满足N(r,f)=λT(r,f)+S(r,f)(0≤λ≤1)且n>2+2λ+k条件下,φ(z)可取任意小函数α(z)无穷多次,此结果将魏冬梅等人的研究对象从差分多项式推广到微分差分多项式。最后,研究了在Borel例外值的限定条件下,可得到该类多项式零点分布的定量结果。

关键词： 极值性   上半平面   调和拟共形映照   角复特征  

摘要： 为了讨论上半平面调和拟共形映射的极值性,利用角复特征κ(z)刻画极值特征,以及上半平面到自身的调和拟共形映射,证明了边界函数h(x)=x+k/πsinπx,0≤k<1的上半平面到自身的调和拟共形延拓不是极值的。

关键词： 空间流夹角交叉K函数   流方向夹角   流关联模式   KD树近邻索引  

摘要： 现有空间流关联分析方法多基于流起点与终点定义流距离，忽略了长度差异较大流间的关联关系，可能会丢失大量真实流空间关联。针对该问题，采用流起点与流方向定义流距离，提出基于空间夹角流交叉K 函数（IAFK）的流关联模式挖掘方法。能够有效识别流起点邻近且方向相似的关联模式，包含长度差异大的流对。流方向夹角阈值由流长度与起点距离阈值自适应，降低流长度的干扰。引入KD树加速流起点检索，并构建全局与局部分析版本适配不同研究场景。实验利用四组模拟数据验证IAFK方法对预设关联模式的识别效果。与流交叉K函数相比较，体现了IAFK方法的有效性和时间效率优势。最后以纽约为实例，揭示了两类出租车流的全局竞争关系及其局部强关联发生位置。

关键词： 纵向数据   罕见变异关联分析   惩罚二次推断函数   加权合计检验  

摘要： 目的 提出基于惩罚二次推断函数（penalized quadratic inference function, pQIF）的纵向数据罕见变异关联分析方法，以筛选出对人类复杂疾病有重要影响的遗传变异位点或基因，为人类复杂疾病相关基因的识别提供方法学支撑。方法 在pQIF框架下，结合加权合计检验（weighted sum statistic, WSS）罕见变异分析方法，对基因内所有变异进行加权相加，将新的基因得分变量作为自变量，构建pQIF纵向数据罕见变异关联分析方法。以连续变量为因变量，进行模拟研究，综合评价模型参数估计和基因筛选情况。进一步将其应用于GAW18真实数据分析，选取高血压相关的重要通路肾素-血管紧张素系统（renin-angiotensin system, RAS），以收缩压（systolic blood pressure, SBP）为因变量，识别高血压相关重要基因。结果 模拟研究表明，对于连续因变量，pQIF的参数估计精度显著优于未惩罚的QIF。pQIF以较高的正确选择率，极低的错误选择率，能够正确地选择出效应基因，且在不同作业相关矩阵下，pQIF的参数估计和变量选择具有稳健性和一致性。在RAS通路数据分析中，pQIF识别出THOP1基因和ACE基因。结论 构建了pQIF纵向数据罕见变异关联分析方法，为纵向二代测序数据分析提供方法支撑。

关键词： 光伏发电   最大功率点跟踪   局部遮阴   樽海鞘算法   Tent混沌映射   高斯变异  

摘要： 针对局部遮阴导致光伏阵列P-V特性呈多峰值，致使传统最大功率点跟踪(maximum power point tracking, MPPT)算法易陷入局部最优的问题，提出一种融合Tent混沌映射与高斯变异的改进樽海鞘算法(improved salp swarm algorithm, ISSA)。该算法利用Tent混沌映射的各态历经性优化种群初始化，消除搜索盲区；引入高斯变异机制扰动停滞个体，在陷入局部极值时强制跳出，并在收敛后期进行微步长精细搜索，平衡全局探索与局部开发能力。MATLAB仿真表明，在静态及动态遮阴下，ISSA平均收敛时间缩短至0.13 s和0.12 s,稳态效率提升至99.6%和99.4%。相较于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)、樽海鞘算法(salp swarm algorithm, SSA)及混沌樽海鞘算法(chaotic salp swarm algorithm, CSSA),该方法动态响应更快、稳态精度更高，有效解决了复杂环境下的功率振荡与能量损失问题。

关键词： 中文拼写纠错   数据增强   动态掩码   损失函数  

摘要： 中文拼写纠错是一项检测和纠正中文文本中错误字符的任务，这些错误通常是由于许多汉字字符在字形或发音上具有相似性所引起。由于目前存在缺乏大规模标注数据的问题，因此该文提出一种基于由易到难的动态掩码的数据增强方法，通过在训练过程中向源句由易到难地动态添加掩码，生成了更多样的纠错句子对。同时，该文提出了一种自适应掩码损失函数，给予不同难度掩码的样本不同的关注度。在SIGHAN 2013、 SIGHAN 2014、SIGHAN 2015数据集上的F1值分别为85.1%、70.7%、81.0%。结果证明，该文所提出的方法性能优于基线模型，能够有效缓解缺乏大规模标注句子的问题，显著提高了中文拼写纠错模型的准确率。

关键词： 运动生物力学   跆拳道   后横踢   电子护具   函数型数据分析   肢体偏侧化  

摘要： 目的：探究跆拳道运动员后横踢优势侧与非优势侧的全周期时空特征，分析双侧生物力学模式不对称性与击打表现的关联。方法：招募12名高水平跆拳道运动员，同步采集双侧后横踢的运动学、动力学数据及电子护具得分。对动作曲线进行时间标准化，并以关键生物力学事件为锚点实施曲线配准；采用函数型数据分析（functional data analysis,FDA）和配对置换t检验（1 000次置换）比较双侧差异，并采用Benjamini-Hochberg方法对多重检验的P值进行错误发现率（false discovery rate,FDR）校正；运用函数型主成分分析（functional principal components analysis,f PCA）提取主要变异模式，采用Cliff ’s δ量化效应量，探究主成分得分与击打效果的关联。结果：研究参与者双侧绝对击打得分无显著差异，但控制策略存在显著时空特异性，主要集中于近端驱动（E1）与末端击打（E2）阶段。在E1时刻，非优势侧垂直地面反作用力与足部左右向线速度显著更高（P<0.001,Cohen’s d分别为-0.64与-1.73）；在E2时刻，优势侧左右向地面反作用力与足部左右向线速度显著占优（P<0.05,Cohen’s d分别为0.85与0.95）。fPCA显示，支撑腿核心发力模式在双侧高度稳定（第一主成分Tucker一致性系数φ=0.94），但动态微调与远端足部速度控制差异显著（高阶主成分φ<0.70）。击打效果关联分析表明，高得分试次呈现支撑腿垂直地面反作用力更强（Cliff ’s δ=0.75）、足部垂直线速度更高（δ=0.67）、膝关节力矩更大（δ=0.55～0.59）且水平面力量微调扰动更小的特征。结论：双侧肢体在达成相似得分时采取了非对称的力学策略。优势侧在击打末端具备更优的制动与动能传递能力，而非优势侧在启动阶段存在代偿性垂直发力过载。高效击打依赖平稳的垂直驱动增强、高质量的髋膝力矩传递以及对支撑腿水平方向冗余扰动的协同抑制。本研究为非优势侧技术轨迹纠偏及非稳定状态下的核心训练提供了量化依据。