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关键词： 复杂时空数据挖掘   图神经网络   时空大模型  

摘要： 随着传感技术的发展,不同领域产生了大量时空数据.时空图是其中一种主要的时空数据类型,具有复杂的结构、时空特征和时空关系.如何从复杂的时空图数据中挖掘关键模式,并应用于不同的下游任务成为复杂时空数据挖掘任务的主要问题.目前,日渐成熟的时序图神经网络为该研究领域的发展提供了有力的工具.此外,新兴的时空大模型在现有时空图神经网络方法的基础上提供了新的研究视角.然而,现有的大多数综述对该领域方法的分类框架较为粗略,对复杂数据类型(如动态异质图和动态超图)缺乏全面和深入的介绍,并且没有对时空图大模型相关的最新研究进展进行详细总结.因此,基于图神经网络的复杂时空数据挖掘方法分成时空融合架构和时空大模型,旨在从传统和新兴两个角度进行介绍.将时空融合架构根据具体的复杂数据类型划分成动态图、动态异质图和动态超图.将时空大模型根据时间维度和空间维度划分成时间序列和图,并在基于图的大模型中列举时空图相关的最新研究.详细介绍不同关键算法的核心细节并对比不同方法的优缺点,列举基于图神经网络的复杂时空数据挖掘的应用领域和常用数据集,并对未来可能的研究方向进行展望.

关键词： 臭氧浓度预报   长短期记忆网络   时间卷积网络   Transformer   开普勒优化算法   集合预报  

摘要： 针对普遍而严重的空气污染问题，特别是日益增加的臭氧污染对环境和公众健康带来的威胁，提出了一种融合长短期记忆网络、时间卷积网络、Transformer三种深度学习模型和元启发式算法开普勒优化算法的集合预报模型。通过分析臭氧与其他空气污染物及气象要素的相关性，选定了预报因子；分别搭建了长短期记忆网络、时间卷积网络、Transformer预报模型并开展独立的预报；采用开普勒优化算法融合三种深度学习模型的预报结果从而得到最终的预报结果。实验结果显示在北京地区臭氧小时浓度的多步预报中，提出的集合预报模型的均方根误差、平均绝对误差和决定系数均优于单一的深度学习模型长短期记忆网络、时间卷积网络和Transformer以及统计模型多元线性回归和传统机器学习模型随机森林。研究结果表明融合深度学习和元启发式算法的集合预报策略能有效提升预报模型的准确性和稳定性，验证了深度学习集合预报方法对臭氧污染预报的可行性。

关键词： 光伏集群   短期概率预测   空间编码   条件生成对抗网络  

摘要： 本文提出了一种基于空间编码图生成的分布式光伏集群短期概率预测方法。首先将分布式光伏集群按照其空间布局编码为二维矩阵，并在此基础上构建光伏出力特征图与天气特征图；随后，采用条件生成对抗网络作为预测模型，将集群短期功率预测问题转化为给定条件下未来多时段光伏出力特征图的生成问题，并可通过改变输入随机向量生成多种预测场景，进而构建概率预测结果；最后，从点对点误差、区间覆盖率、数据分布相似度三个方面定义指标，全面衡量预测结果的有效性。基于澳大利亚太阳能中心Alice Spring分布式光伏项目数据的算例结果表明，本文方法可充分挖掘集群内部的时空相关性，并一次性获得集群所有光伏单元的预测结果，具有更好的预测精度与计算效率。

关键词： 生产建设项目   遥感监管   扰动图斑   人工解译   先验知识   提取原则  

摘要： 扰动图斑解译是生产建设项目水土保持遥感监管的关键环节,针对目前部分生产建设项目扰动图斑解译中存在的边界不准确等问题,根据生产建设项目水土保持遥感监管对扰动图斑提取的要求,结合遥感影像人工解译工作经验,对扰动图斑提取的思路、应掌握的先验知识进行了总结,并重点阐述了扰动图斑边界提取的原则,其中:应掌握的先验知识包括地理概况、项目概况、解译标志等;提取原则包括无拓扑问题、识别准确、边界合理、扰动贴合、属性正确,可概括为拓扑正确是基础、识别准确是关键、边界合理是前提、扰动贴合是根本、属性正确是保障。

关键词： 加工特征识别   实例分割   点云   图神经网络   概率编码  

摘要： 为解决多加工特征交叉下的特征定位问题，提高复杂零件加工特征识别性能，提出实例分割框架下的加工特征识别方法Brep3pNet。首先，基于三维模型的边界表示，提取面点云、面邻接图等几何与拓扑数据，构建三维模型的图表示，利用点云学习网络以及图神经网络学习三维模型面级嵌入表示。其次，提出概率位置编码方法，引入位置先验信息将三维模型各面编码为与空间位置相关的三元高斯分布，基于Bhattacharyya核度量面间相似性，以实现加工特征的面级定位，生成候选实例。最后，设计得分网络用于预测实例生成质量，以此指导实例间的非极大抑制，去除冗余特征实例， 获得最终加工特征识别结果。本研究在MFCAD、MFCAD++、MFInstSeg和合成的回转类零件数据集等4个多特征数据集上对所提方法进行评估。研究结果表明：Brep3pNet相较于其他先进方法具有更好的特征定位能力，可以通过轻量的模型参数实现最优的特征识别准确率，展现了所提方法在相交特征识别上的应用潜力。

关键词： 盆1井西凹陷   流体包裹体   均一温度   油气成藏期次   油气充注时间  

摘要： 盆1井西凹陷石炭系火山岩油藏是准噶尔盆地油气勘探重要领域。该区多期构造活动与多期次生排烃相互叠加，导致石炭系火山岩储层油气成藏过程复杂化，油气成藏规律认识不清晰。本文综合运用偏光显微镜观察、流体包裹体测温及盆地模拟等方法，基于石炭系火山岩流体包裹体荧光颜色及均一温度特征，厘定了石炭系火山岩油藏烃类充注期次与成藏时间。研究结果显示：（1）盆1井西凹陷石炭系火山岩储层主要发育含烃盐水包裹体、含烃气体包裹体以及气包裹体，其中油包裹体通常以带状赋存于石英颗粒裂纹和裂缝填充方解石内，荧光颜色多呈蓝绿色和蓝白色，分别指示中等成熟度原油和高成熟度原油充注。（2）盆1井西凹陷石炭系火山岩储层油包裹体、气包裹体、与烃类包裹体伴生的气液两相盐水包裹体均一温度分布范围较广，具有多峰分布特征，指示研究区烃类流体充注的多期次性。（3）通过对该区埋藏史和热史的数值模拟，初步确认该区存在两个阶段的油气成藏事件，即早期的晚三叠世—侏罗纪成藏和晚期的晚白垩世—第四纪成藏。该研究为进一步明确盆1井西凹陷石炭系火山岩储层油气成藏机理提供了基础科学理论依据。

关键词： SNP   糯玉米   自交系   杂交优势群  

摘要： 为提高糯玉米育种效率，建立糯玉米杂种优势模式，为广西糯玉米育种提供参考，本研究利用6225个SNP标记，通过进化树分析、PAC分析、结构分析及遗传相似度分析等方法，对37份糯玉米自交系的遗传多样性进行分析和杂种优势类群划分。结果表明，37份糯玉米自交系PIC平均值为0.34，自交系间遗传相似度变化幅度为35.1%～96.8%，说明自交系来源广泛，遗传基础比较宽。杂种优势群可划分为以LHN121为代表的热带亚热带种质群和LHN123为代表的温带种质群两大类群，两个类群又可分为5个亚群，其中热带群包括Ⅰ、Ⅱ亚群，温带群包括Ⅱ、Ⅳ、Ⅴ亚群。利用SNP划分糯玉米自交系杂种优势群的结果与系谱来源基本一致，也与广西糯玉米育种遵循的“温×热”杂交模式相符。

关键词： 分数阶混合Jacobi函数   分数阶Fredholm积分微分方程   移位Gauss-Chebyshev配置点   分数阶积分算子   代数方程组  

摘要： 为求得分数阶Fredholm积分微分方程的高精度数值解，提出了一种基于块脉冲函数和分数阶Jacobi多项式混合的数值算法。该算法构造了基函数的Riemann-Liouville分数阶积分算子，并结合移位Gauss-Chebyshev配置点将原问题转化为一个代数方程组，通过求解该方程组得出问题的数值解。最后，给出数值算例并将结果与其他算法进行比较，结果表明该方法绝对误差趋于零且远小于其他算法的绝对误差，说明本方法可行且具有更高的精度。

关键词： 二部图   稠密子图挖掘   k-缺陷二团  

摘要： 极大二团枚举问题是二部图分析中的一个基本研究问题.然而,在实际应用中,传统二团模型要求子图必须为完全二部图的约束往往过于严格,因此需要一些更为宽松的二团模型作为代替.为此,提出一种新的称之为k-缺陷二团的松弛二团模型.该模型允许二部图子图与完全子图二团最多相差k条边.由于极大k-缺陷二团枚举问题属于NP-难问题,设计高效的枚举算法是一项极具挑战性的任务.为解决此问题,提出一种基于对称集合枚举的算法.该算法的思想是通过k-缺陷二团中缺失边的数量约束来控制子分支的数量.为进一步提高计算效率,还提出一系列优化技术,包括基于排序的子图划分方法、基于上界的剪枝方法、基于线性时间的更新技术以及分支的优化方法.此外,提出的优化算法的时间复杂度与O（γk~n）有关,其中γk<2,突破了传统O（2~n）的时间复杂度.最后,大量的实验结果表明,在大部分参数条件下所提方法的效率相较于传统分支定界方法提高了100倍以上.

关键词： A_α-谱半径   匹配   k-可扩展图  

摘要： 若一个图的任意k-匹配都可扩展为该图的完美匹配,则称此图为k-可扩展图。本文给出了连通图具有k-可扩展性的一个Aα-谱条件,并刻画了相应的极图。此外,还考虑了连通平衡二部图具有k-可扩展性的一个Aα-谱条件及其相应的极图。