广义(3+1)维浅水波方程的Painlevé可积与新的复合解

广义(3+1)维浅水波方程是数学与物理学中重要方程之一。首先,利用Painlevé分析法证明了广义(3+1)维浅水波方程在Painlevé意义下的可积性;其次,根据截断的Painlevé展开式得到了广义(3+1)维浅水波方程与线性方程之间的Bäcklund变换;最后,通过Hirota双线性方法,得到了广义(3+1)维浅水波方程新的复合解。

Jaulent-Miodek方程的Painlevé可积性及精确解

利用基于WTC方法的Kruskal简化法判别了一类特殊的非线性耦合Jaulent-Miodek方程在三种情形下具有Painlevé可积性,一种情形下不具有Painlevé可积性.尽管Jaulent-Miodek方程在一种情形下不具有Painlevé可积性,仍可以通过推广的Painlevé标准截断展开和Painlevé非标准截断展开方法求得非线性耦合Jaulent-Miodek方程行波形式的精确解.

两个新的Painlevé可积方程

Painlevé分析是测试给定系统可积性的一个有效工具.现给出两个新的非线性偏微分方程,并利用Kruskal简化方法证明了这两个方程都具有Painlevé性质.

基于图卷积神经网络的WSN零动态攻击检测方法

零动态攻击与一般攻击方式相比,隐蔽性更强,因此更不容易被发现。以往常规的检测方法在检测这种攻击方式时,漏检率和误检率较高。针对上述问题,研究一种基于图卷积神经网络的WSN零动态攻击检测方法。基于零动态攻击原理,以信道状态信息作为采集源,利用CSI-Tools工具实现CSI数据包采集。从CSI数据包中分离出幅值数据和相位数据,针对前者实施去噪处理,针对后者实施校准处理。从幅值数据和相位数据中提取4个特征,以特征为输入,构建图结构,利用图卷积神经网络实现无线传感网络零动态攻击检测。结果表明:基于图卷积神经网络的攻击检测方法的漏检率和误检率相对更低,由此说明该方法对零动态攻击检测更为有效,能够实现更为准确的检测。

具有广义Virasoro对称代数的(3+1)维Painlevé可积模型

寻找高维可积模型 (特别是 3 + 1维可积模型 )是非线性物理中的一个非常重要的问题 .建立了一种利用广义Virasoro对称性的高维实现首先找到了一些 (3 + 1)维Virasoro可积模型 ,并证明 (3+ 1)维Virasoro可积模型均具有Kac Moody Virasoro对称代数 .更进一步 ,利用Weiss Tabor Carnevale的奇性分析方法 ,证明了其中一个Virasoro可积模型也是Painlev啨可积的 .

南非奥特尼夸盆地构造沉积演化与油气成藏

南非奥特尼夸盆地油气勘探程度非常低,2019年与2020年连续的天然气大发现吸引了国内外油气公司广泛关注。基于IHS数据库、新项目评价及文献等资料,综合分析表明:奥特尼夸盆地经历了二叠纪以来的前裂谷、同裂谷、过渡期和裂谷后4个演化阶段;主要沉积了裂谷期陆相碎屑岩及过渡期–裂谷后的海相碎屑岩。盆地主力烃源岩为豪特里维阶和巴雷姆–阿普特阶海相页岩;发育了同裂谷期凡兰吟阶顶部浅海相砂岩和漂移早期阿尔比阶海相深水碎屑岩两套重要的储集层,储盖组合条件优越;共形成了巴雷姆–阿尔比阶砂岩、凡兰吟−豪特里维阶砂岩、上侏罗统−下白垩统砂岩和基底4套成藏组合。油气分布呈“西多东少”格局,目前应以Bredasdorp次盆大陆边缘深水区白垩系透镜状浊积砂岩为勘探重点。

基于图卷积神经网络的节点分类方法研究综述

节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经网络的优点,已成为图节点分类方法中最活跃的一个研究分支。对基于图卷积神经网络的节点分类方法的研究进展进行综述,首先介绍图的相关概念、节点分类的任务定义和常用的图数据集;然后探讨两类经典图卷积神经网络——谱域和空间域图卷积神经网络,以及图卷积神经网络在节点分类领域面临的挑战;之后从模型和数据两个视角分析图卷积神经网络在节点分类任务中的研究成果和未解决的问题;最后对基于图卷积神经网络的节点分类研究方向进行展望,并总结全文。

扶金化积丸对环磷酰胺治疗Lewis肺癌荷瘤小鼠的化疗增敏作用及机制

目的探讨扶金化积丸对环磷酰胺治疗Lewis肺癌荷瘤小鼠化疗增敏的作用及机制。方法选取健康C57BL/6小鼠接种Lewis肺癌瘤株造模。小鼠随机分成正常组、荷瘤对照组、扶金化积丸组、环磷酰胺组、扶金化积丸+环磷酰胺组。各组药物干预后,检测荷瘤小鼠瘤重、瘤体体积、计算抑瘤率及器官指数。全自动血液分析仪进行血细胞计数及血红蛋白浓度检测。酶联免疫吸附试验检测血清中肿瘤坏死因子-α、白细胞介素2、γ干扰素的含量。苏木素-伊红染色观察瘤组织病理学改变。免疫组化法检测基质金属蛋白酶9、核因子κB的表达。结果与环磷酰胺组比较,扶金化积丸+环磷酰胺组瘤瘤重、瘤体体积显著减小(P<0.05);脾脏、胸腺指数显著增大(P<0.001);红细胞、白细胞、血小板数目及血红蛋白浓度均显著升高(P<0.01,P<0.001);肿瘤坏死因子-α及白细胞介素2含量均显著升高(P<0.05,P<0.001);瘤组织核固缩较多,有明显坏死及出血现象,出现细胞凋亡;基质金属蛋白酶9、核因子κB表达降低,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论扶金化积丸可增强环磷酰胺对Lewis肺癌荷瘤小鼠的抑瘤作用,其机制与增强机体免疫有关。

基于多流语义图卷积网络的人体行为识别

与基于图像的行为识别方法相比,利用人体骨架信息进行识别能有效克服复杂背景、光照变化以及外貌变化等因素影响。但是,目前主流的基于人体骨架的行为识别方法存在参数量过大、运算速度慢等问题。对此,提出一种多流轻量级语义图卷积的行为识别方法。设计多流语义引导的图卷积网络(MS-SGN),将骨架信息分别表达为骨长流、关节流和细粒度流3种数据流形式,再对嵌入语义信息的数据流通过自适应图卷积提取空间特征,并采用不同内核和膨胀率的多尺度时域卷积提取时域特征,最后对各流分类结果进行加权融合。实验结果表明,该方法在NTU60 RGB+D数据集上的识别精度分别为90.0%(X-Sub)和95.83%(X-View),在NTU120 RGB+D数据集上的识别精度分别为83.4%(X-Sub)和84.0%(X-View),优于SGN、Logsin-RNN等主流方法,且网络框架更为轻量化。

基于并行图卷积网络的无砟轨道监测测点异常识别

针对在服役过程中高速铁路无砟轨道结构健康监测可能出现由结构局部损伤或者传感器故障导致的测点异常问题,建立一种并行图卷积神经网络模型,来识别高速铁路无砟轨道监测测点的异常。采用结构早期初始状态的监测数据训练并行图卷积神经网络,获得结构初始状态下的测点数据之间的空间关联性;利用并行图卷积神经网络预测服役状态无砟轨道测点监测数据,实现轨道监测测点异常的识别;此外,对明显漂移的数据可基于有向图分析修正预测结果。将该方法应用于某高速铁路无砟轨道结构长期监测数据并识别了异常测点。

图卷积神经网络综述

图卷积神经网络是图论与深度学习的交叉,已成为机器学习领域的研究热点。基于此,介绍了图卷积神经网络的形成,梳理了两大类经典的图卷积神经网络:谱方法和空间方法,详细介绍了这两类图卷积神经网络模型,分析了图卷积操作的核心理论基础,介绍了图卷积神经网络在各领域的应用,总结了图卷积神经网络面临的主要挑战,展望了图卷积神经网络的发展趋势,并分析了图卷积神经网络在野外环境下蝴蝶识别任务中的潜在应用。

阿奇霉素联合小儿消积止咳口服液及特布他林治疗儿童肺炎支原体肺炎疗效及对免疫功能和炎症反应的影响

目的探讨阿奇霉素序贯联合小儿消积止咳口服液、特布他林治疗食积内阻、痰热壅肺型肺炎支原体肺炎患儿的疗效及对机体免疫功能和炎症反应的影响。方法将2021年9月—2022年9月中国人民解放军陆军第八十二集团军医院收治的122例食积内阻、痰热壅肺型肺炎支原体肺炎患儿随机分为2组,对照组61例给予阿奇霉素序贯治疗和特布他林雾化吸入,观察组61例在对照组治疗基础上加服小儿消积止咳口服液,连续治疗14 d。比较2组症状体征消失时间、住院时间、临床疗效及治疗前后中医证候积分(气促喘憋、壮热烦躁、痰黄稠、不思饮食、腹部胀满、喉间痰鸣)和血清免疫功能指标(T淋巴细胞亚群CD4^(+)、CD8^(+)、CD4^(+)/CD8^(+))、炎症因子[血清肿瘤坏死因子-α(TNF-α)、高敏C反应蛋白(hs-CRP)、白细胞介素-6(IL-6)]水平,统计2组不良反应发生情况。结果观察组发热、咳嗽、肺部啰音消失时间及住院时间均明显短于对照组(P均<0.05),治疗14 d后的治疗总有效率明显高于对照组[95.08%(58/61)比80.33%(49/61),P<0.05];治疗14 d后,2组中医证候积分及CD8^(+)、TNF-α、hs-CRP、IL-6水平均明显降低(P均<0.05),CD4^(+)、CD4^(+)/CD8^(+)均明显升高(P均<0.05),上述指标观察组改善情况均明显优于对照组(P均<0.05);2组中少数患儿出现胃肠道反应及喉部刺激感,观察组不良反应发生率稍低于对照组[16.39%(10/61)比21.31%(13/61)],但2组比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论阿奇霉素序贯联合小儿消积止咳口服液、特布他林治疗食积内阻、痰热壅肺型儿童肺炎支原体肺炎效果更好,可明显减轻临床症状,提高机体免疫功能,减轻炎症反应,且安全。

沾化凹陷孤北洼陷东三段沉积体系类型及差异分布

沾化凹陷孤北洼陷东营组油气资源十分丰富,但沉积类型及其分布制约了油气勘探方向和精细勘探。文中综合孤北洼陷钻测井、岩心和三维地震资料,详细研究了东营组东三段沉积类型及其时空分布特征。结果表明:1)孤北洼陷东三段(Ed3)发育近岸水下扇、辫状河三角洲、滑塌浊积扇、滨浅湖和半深湖—深湖沉积。2)东三段沉积类型时空分布差异性特征明显。西缘陡坡带发育近源砂砾岩与暗色泥岩组合的近岸水下扇;南侧和东侧缓坡带发育辫状河三角洲;洼陷内发育湖相泥岩,断裂带附近多为滑塌浊积扇。3)沉积相带影响了储层质量。距源区越远,结构成熟度越高,则有利储层越发育;滑塌浊积扇相带储层质量优于辫状河三角洲相带,近岸水下扇相带相对较差。

基于尿液代谢组学的小儿积滞体质代谢特征分析

目的基于超高效液相色谱-四级杆-静电场轨道阱高分辨质谱联用(UPLC-QE-MS)技术的尿液代谢组学方法,寻找与小儿积滞体质相关的潜在生物标志物,探究积滞体质形成的代谢特征。方法依照侯江红教授制定的中医儿童体质分型与判定标准,纳入积滞体质与健康体质志愿者各30例。采集两组志愿者的尿液样品,利用UPLC-QE-MS技术进行尿液样品检测和数据采集,结合无监督的主成分分析法(PCA)和正交信号校正的偏最小二乘判别分析法(OPLS-DA)统计处理数据,以变量投影重要度(VIP)>1,P<0.05为卡值标准筛选积滞体潜在生物标志物,将筛选得到的差异代谢物导入到KEGG数据库,通过富集和拓扑分析,寻找相关性最强的关键途径。结果积滞体质与健康体质OPLS-DA得分图表明两种体质之间存在明显差异。在正、负离子模式下共鉴定出43个与积滞体质相关的潜在生物标志物,其中3个标志物涉及色氨酸代谢、脂肪酸代谢等5条通路。结论积滞体质潜在生物标志物主要参与苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸代谢,脂肪酸代谢,β-丙氨酸代谢,烟酸和烟酰氨代谢,嘧啶代谢等途径,对机体的影响与积滞体质免疫力低下、易感冒、大便干结、易口疮和苔腻等状态相符,为儿童体质分型和判定标准提供客观化依据。

自拟健脾除积方结合火针四花穴治疗晚期非小细胞肺癌疗效观察

目的探究自拟健脾除积方结合火针四花穴改善晚期非小细胞肺癌患者免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitors,ICIs)治疗后不良反应的效果。方法纳入2021年5月—2023年1月收治的62例晚期非小细胞肺癌患者进行该次研究,将患者以随机数字表法分为观察组(31例)与对照组(31例),给予对照组患者ICIs+含铂双药治疗,观察组患者在对照组治疗基础上结合自拟健脾除积方及火针四花穴治疗。比较两组临床疗效、不良反应情况、治疗前后患者细胞角蛋白19片段(cytokeratin-19 fragment,CYFRA21-1)及癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)指标变化、中医证候总积分变化及体力状况评分(Karnofsky score,KPS)与免疫功能指标(CD_(4)^(+)、CD_(8)^(+)、CD_(4)^(+)/CD_(8)^(+))变化。结果观察组、对照组总有效率分别为83.87%(26/31)、61.29%(19/31),前者更高(P<0.05);与对照组比较,观察组ICIs治疗后不良反应率更低(P<0.05);两组患者治疗前CYFRA21-1及CEA、中医证候总积分、KPS评分、免疫功能指标(CD_(4)^(+)、CD_(8)^(+)、CD_(4)^(+)/CD_(8)^(+))等指标比较,差异无统计学意义(P>0.05),两组患者治疗后CYFRA21-1、CEA与中医证候总积分均降低,KPS评分均上升,CD_(4)^(+)、CD_(4)^(+)/CD_(8)^(+)上升,CD_(8)^(+)下降(P<0.05);治疗后,观察组患者CYFRA21-1及CEA、中医证候总积分低于对照组,KPS评分高于对照组,CD_(4)^(+)、CD_(4)^(+)/CD_(8)^(+)高于对照组,CD_(8)^(+)低于对照组(P<0.05)。结论自拟健脾除积方结合火针四花穴治疗晚期非小细胞肺癌疗效佳,患者的生活质量及免疫功能改善,症状缓解,还可降低患者ICIs治疗后不良反应,治疗较为安全。

自拟健脾除积方联合信迪利单抗及化疗对晚期非小细胞肺癌患者的影响

目的:探讨自拟健脾除积方联合信迪利单抗及化疗对晚期非小细胞肺癌患者疾病控制率、中医症候积分及不良反应的影响。方法:选取2020年10月—2022年10月在我院就诊的102例晚期非小细胞肺癌患者,随机分为观察组和对照组,每组各51例,对照组在吉西他滨+顺铂化疗的基础上给予信迪利单抗,观察组在对照组基础上联合自拟健脾除积方治疗。比较两组患者临床疗效、治疗前后中医症候积分、肿瘤标志物水平及不良反应。结果:观察组有效率和疾病控制率明显高于对照组(P<0.05);观察组和对照组治疗后中医症候积分均显著低于治疗前;治疗后,观察组中医症候积分显著低于对照组(P<0.05)。两组治疗后血清铁蛋白(SF)、鳞状细胞癌抗原(SCCA)及癌胚抗原(CEA)水平均显著低于同组治疗前,观察组SF、SCCA、CEA水平均显著低于对照组。观察组白细胞计数减少、恶心、呕吐症状总发生率显著低于对照组(P<0.05)。结论:自拟健脾除积方联合信迪利单抗对晚期非小细胞肺癌患者治疗效果较好,可改善患者中医症候,具有较高的安全性。

联合异质图卷积网络和注意力机制的假新闻检测

社交媒体平台的开放性和包容性为人们提供了自由的表达方式,但也引发了新的社会问题,假新闻在社交平台层出不穷,会引起公众恐慌,侵害人们的精神健康,这使得假新闻检测尤为必要.现有的假新闻检测方法大多侧重于从文本内容、用户和传播模式中挖掘有效信息,但是这些方法没有充分利用文本内容的全局语义关系.为了有效融合新闻内容的全局语义信息和新闻传播的全局结构关系,本文提出一种基于元路径的推文-词-用户异质图卷积注意力框架HGCAN,根据元路径将构建的推文-词-用户异质图分解为两个子图,通过图卷积网络提取传播结构特征,利用注意力机制聚合邻居节点的信息并学习子图重要性,从而有效学习节点的特征表示.在两个公开数据集上的实验结果表明,相比于其他方法,本文方法在准确率和F1指标上都取得了较为先进的结果.

基于交替注意力机制和图卷积网络的方面级情感分析模型

方面级情感分析旨在预测给定文本中特定目标的情感极性。针对忽略方面词和上下文之间的句法关系和平均池化带来的注意力差异性变小的问题,提出一种基于交替注意力(AA)机制和图卷积网络(GCN)的方面级情感分析模型(AA-GCN)。首先,利用双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络对上下文和方面词进行语义建模;其次,通过基于句法依存树的GCN学习位置信息和依赖关系,再利用AA机制进行多层次交互学习,自适应地调整对目标词的关注度;最后,拼接修正后的方面特征和上下文特征,得到最终的分类依据。相较于基于目标依赖的图注意力网络(TDGAT),所提模型在4个公开数据集上准确率提升了1.13%~2.67%,在5个公开数据集上F1值提升了0.98%~4.89%,验证了利用句法关系和提升关键词关注度的有效性。

压缩感知和图卷积神经网络相结合的宽频振荡扰动源定位方法

新能源并网引发的宽频振荡严重威胁电网安全,实现宽频振荡源的在线定位并及时采取抑制措施以保证系统安全稳定尤为必要。为此,提出一种压缩采样和图卷积神经网络相结合的宽频振荡源定位方法,该方法首先在子站对时序的振荡信号进行稀疏采样,获得其低维观测序列,作为节点的时序信息,然后在主站融合系统的拓扑结构捕捉各节点的邻接关系,综合考虑系统振荡的时空特性,运用图卷积神经网络实现振荡源定位。最后利用宽频振荡样本集进行仿真验证,结果表明所提方法在量测数据含有噪声、传输数据缺失以及传输数据偏差的情况下都有较高的定位准确度。

多任务联合学习的图卷积神经网络推荐

基于图神经网络的协同过滤推荐可以更有效地挖掘用户项目之间的交互信息,但其性能依然受到数据稀疏和表征学习质量不高问题的影响,因此提出一种多任务联合学习的图卷积神经网络推荐(multi-task joint learning for graph convolutional neural network recommendations,MTJL-GCN)模型。利用图神经网络在用户-项目交互图上所聚集到的同质结构信息与初始嵌入信息形成结构邻居关系,设计节点邻居关系的对比学习辅助任务来缓解数据稀疏问题;向节点的原始表征添加随机的统一噪声进行表征级数据增强,构建节点表征关系的对比学习辅助任务,并提出直接优化对齐性和均匀性两个属性的学习目标来提高表征学习质量;将图协同过滤推荐任务与对比学习辅助任务和直接优化学习目标进行联合训练,从而提升推荐性能。在Amazon-books和Yelp2018两个公开数据集上进行实验,该模型在Recall@k和NDCG@k两个推荐性能指标上的表现均优于基线模型,证明了MTJL-GCN模型的有效性。