郑州大学学报（理学版）

2024年05期

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《郑州大学学报（理学版）》创刊于1962年，原刊名为《郑州大学学报（自然科学版）》，是郑州大学主办的自然科学类综合性学术... 展开

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世界模型研究综述 摘要：世界模型是一种旨在模拟和理解环境的神经网络系统，其核心思想是通过感知和经验构建内在模型，并以此进行推理、规划和决策。研究了世界模型的发展历程、核心概念和技术实现，探讨了其在人工智能领域的重要性和潜在应用。在综合研究的基础上介绍了世界...

基于被动视觉的三维重建技术研究进展 摘要：基于被动视觉的三维重建技术方法多样、应用广泛。按照不同的分类方法，对基于被动视觉的三维重建技术研究进展进行了分析总结。首先，根据采集装置的数量进行分类，介绍了基于单目视觉、双目视觉和多目视觉的三维重建技术，并对各种方法的优缺点进行比...
针对手机游戏模拟器的克隆攻击及防御方法 摘要：近年来随着手游市场的高度发展，市面上诞生了很多手游模拟器，它们给使用者提供更好的体验，但是手游模拟器本身在软件安全层面的建设并不完善。针对现有的主流手游模拟器提出了两种克隆攻击的方法，一种是窃取存储在模拟器本地的用户凭证的方法，另一...
基于因果推断的两阶段长尾分类研究 摘要：为了解决数据的长尾分布容易造成网络模型识别准确度下降的问题，提出了一种基于因果推断的两阶段长尾分类模型。首先采用重加权的方法去除特征和标签之间可能存在的虚假关联；其次通过平衡微调进一步提升模型在少样本尾部类别识别的准确率。模型可分为...
面向突触故障的回声状态网络容错方法研究 摘要：在实际应用部署过程中，回声状态网络中储备池的内部突触容易受到应用系统故障的影响而发生故障，偏离预期的性能。因此，提出一个面向突触故障的回声状态网络容错模型。分析模型中一些故障的突触（权重扰动）的行为特征，考虑发生故障的实际场景，采用...
一种基于区块链和梯度压缩的去中心化联邦学习模型 摘要：联邦学习可在保护数据隐私的前提下完成模型的训练，但实际应用中存在的安全问题阻碍了联邦学习的发展。提出一种基于区块链和梯度压缩的去中心化联邦学习模型。首先，利用区块链存储训练数据，训练参与方通过全局模型本地更新的方式取代中心服务器并使...
基于ASTLSTM的地铁乘客流量短时预测 摘要：地铁乘客流量预测是智能交通系统的重要环节，当前大多数预测模型较少对地铁乘客流量进行时空相关性建模，且未考虑空气质量等天气因素带来的影响，存在地铁乘客流量预测准确度不高的问题。针对以上问题，提出基于注意力机制的时空长短期记忆（ASTL...
基于GGInformer模型的金融数据特征提取及价格预测 摘要：为了解决金融时序预测任务中出现的特征参数冗余问题，用遗传算法对金融数据进行特征提取，通过三组对比实验进行验证分析。实验结果显示，加入了遗传算法的预测模型比未加入遗传算法的模型在三种数据集上的MSE均有所降低。最终结果证明遗传算法可以...
基于深度学习的集群系统故障预测方法 摘要：在面对集群系统故障预测时，长时间序列预测中存在因关键特征信息丢失而导致梯度消失或爆炸问题，从而影响了故障预测模型的准确性。基于此，提出一种新的基于深度学习的集群系统故障预测方法。该方法采用双向门控循环网络（bidirectional...

锂离子电池三元正极材料掺杂改性研究进展 摘要：锂离子电池三元正极材料因其具备能量密度高、循环寿命长、成本较低等优点，具有广阔的应用前景。然而该材料存在阳离子混排、过渡金属离子溶解、微裂纹、电化学不稳定等问题，导致材料容量衰减较快、循环性和稳定性较差，极大限制了其大规模商业化应用...
基于响应面优化陈皮黄酮类有效成分的提取工艺 摘要：以陈皮为研究原料，以陈皮中的总黄酮提取率为响应值，采用单因素以及响应面实验优化索氏提取陈皮黄酮类有效成分的工艺。考察液料比、粉碎粒度、提取时间和乙醇体积分数对陈皮总黄酮提取率的影响，并采用 Box-Behnken实验设计的四因素三水...

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