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关键词： 图嵌入   图表示   深度学习   神经网络   复杂图  

摘要： 图数据作为一种具有强大表达能力的数据类型，因其复杂的结构而难以高效建模。如何有效捕捉其中的内在信息成为一个富有挑战性的问题。图嵌入（graph embedding，GE）方法通过将高维稀疏的图映射为低维稠密的特征向量，同时保留图的结构信息，已经引起了广泛关注。然而，现有综述对图嵌入方法总结不够全面，尤其对复杂图嵌入的关注较少，导致在处理多样化图数据时的研究现状未能得到系统梳理。因此，文中从简单图到复杂图对图嵌入学习方法进行了系统综述。首先给出了各种类型的图和图嵌入的常见定义；其次，系统地归纳了简单图上的嵌入方法，包括浅层和深度图嵌入方法；然后，按照图的种类，总结了复杂图上的嵌入方法，重点介绍深度嵌入技术在动态图、异质图、多重图和超图等复杂图结构中的应用，以弥补现有文献对复杂图结构研究不足的空白；最后，讨论了图嵌入技术的实际应用场景，并展望了未来的发展方向。

关键词： 黑翅鸢优化算法   Levy飞行策略   自适应随机余弦振荡因子   函数优化   工程设计优化问题  

摘要： 针对黑翅鸢优化算法存在全局搜索能力弱、易陷入局部最优以及全局探索与局部开发能力不平衡的问题，提出一种多策略改进的黑翅鸢优化算法。在种群攻击行为阶段引入Levy飞行策略，增强算法的全局探索能力，降低局部桎梏概率，有助于算法跳出局部最优；在种群迁徙行为阶段引入自适应随机余弦振荡因子，平衡算法的全局探索与局部开发能力。为了验证所提算法的寻优性能，将所提算法和7个优化算法在CEC2017和CEC2022测试套件上进行测试，同时进行Wilcoxon秩和检验和Friedman检验来分析算法之间的显著性差异。实验结果表明，所提算法的寻优精度、稳定性以及收敛性能明显优于对比算法，尤其在高维复杂函数下，表现出更加优越的寻优性能。为了进一步验证所提算法的可行性与实用性，将其应用于压力容器设计问题上，验证了所提算法在处理实际优化问题时具有一定的优越性。

关键词： 矿产勘查   数字化自动成图   软件开发  

摘要： 编制各类地质图件是地质工作者的一项必不可少的基础工作，这往往需要投入大量的时间和精力，制图方法和工具显得至关重要。MAPGIS软件已为我们提供了一套符合中国地质图规范的通用制图工具，但由于制图过程是人机交互式的手工操作，并且需要外部的数据计算作支持，制图工作还是比较繁琐、费时费力的。为了提高工作效率，减轻劳动强度，笔者基于MAPGIS二次开发平台，开展了矿产勘查数字化自动成图技术研究和辅助软件开发，软件实现了从数据表到工程图的一键成图。这种制图方法不仅简单、高效，便于数据和图件的更新，而且生成的图件精细、美观、规范。本文主要从技术层面对该辅助制图软件进行介绍，也有助于使用者的理解和应用。

关键词： 概念图   实验教学   高中生物学  

摘要： 概念图应用于实验教学,使思维外显化,实现概念学习与实验探究的有效衔接,充分发挥探究自主性,促进学生核心素养发展。从实验原理、实验步骤、实验拓展、实验评价等多个方面进行案例分析,阐述运用概念图策略达成实验教学的系统性与整体性。

关键词： Turing不稳定   交叉扩散   PD控制器   谣言传播  

摘要： Turing不稳定性是谣言传播系统生成空间模式的关键机制， Turing斑图是谣言传播中存在的自组织现象。然而， 目前对谣言传播模型的研究大多集中在一维空间上的自扩散， 不能准确地描述谣言的传播与澄清过程。本文提出了一个具有二维交叉扩散的谣言传播模型， 并对其Turing不稳定特性进行研究。维度的扩展和交叉扩散机制的引入可以更好地模拟不同群体之间的相互作用。通过对模型的稳定性分析， 本文探讨了自扩散和交叉扩散对系统Turing不稳定的促进作用， 研究了PD控制器对系统Turing不稳定的抑制作用。最后， 通过数值模拟验证了理论分析的结论。本文为谣言管控提供了理论依据， 对于维护社会秩序和提高信息传播的可靠性具有重要的现实指导意义。

关键词： 水泵   故障识别   小样本   图神经网络  

摘要： 水泵是现代工农业生产中的常见装备，其运行环境下普遍存在大量噪声，给基于数据驱动的故障识别带来了困难。研究表明，图神经网络对噪声信号下的故障特征提取有着显著优势。通过将一维信号转换为图结构数据，能够揭示信号中隐藏的故障信息。然而，故障识别的可靠性在很大程度上取决于输入图的构建策略。对此，本文提出了一种具有噪声强鲁棒的构图策略和图特征提取方法。其中，构图环节通过短时傅里叶变换来嵌入节点信息，并利用余弦相似度实现边关系的建立，保证样本内部的特征空间得到充分的描述。接着，提出了一种图剪枝优化方法，既增强了输入图的噪声鲁棒性，又减少了计算压力。进一步地，利用一种改进的GraphSAGE模型对构建得到的输入图进行逐层图特征提取，并利用SoftMax分类器得到每个样本的故障标签。通过轴流泵试验平台进行数据采集与方法验证，证明了所提方法在噪声背景下多部件故障识别的可靠性。

关键词： 行蓄洪区   数字孪生   数字一张图   卷帘展示   LBS靶向预警  

摘要： 为解决当前行蓄洪区管理和运用存在的管理方式粗放、安全运用手段单一、信息资源管理分散、预警难以全覆盖等问题，提出建设行蓄洪区数字一张图，利用卫星遥感、卷帘展示、LBS靶向预警、洪水风险推演等技术，基于数字孪生水利的总体架构，打造行蓄洪区基础信息查询、违建巡查管理、安全运用分析、通信预警指挥以及运用补偿管理 5 个典型应用场景，并建设业务后台，提高对全省行蓄洪区的运行监管能力。行蓄洪区数字一张图建成并投入使用后，在支撑安徽省行蓄洪区日常管理及安全运用方面发挥了重要的作用，研究成果可为行蓄洪区管理以及数字孪生流域防洪建设、应用及全生命周期管理提供可行途径和经验借鉴。

关键词： 图扩散模型   扩散模型   图生成   推荐系统   分子建模  

摘要： 图扩散模型作为新兴的深度生成范式，凭借其渐进式生成机制和结构灵活等优势，在复杂图结构数据建模领域展现出显著优势。本文系统综述了图扩散模型的方法演进及其应用进展。首先，从生成机理层面解析了去噪扩散概率模型、基于分数的扩散生成模型和基于随机微分方程的扩散模型三大核心范式。其次，针对图数据的高维离散与非欧特性，对三种基本扩散模型在图数据上的创新性技术突破进行分类总结并深入分析。在此基础上，系统性总结和分析了图扩散模型的评价体系。在应用研究层面，重点探讨了图扩散模型在推荐系统和分子建模领域的应用研究。最后，基于以上的论述，分别从图数据的离散性、图扩散模型的条件生成、应用的扩展以及评价体系四个方面对图上的扩散模型在未来发展的挑战和潜在研究方向进行展望。

关键词： 注意力机制   自定义损失函数   LSTM   洪水预报   特征融合  

摘要： 洪水是全球范围内常见的自然灾害之一，准确的洪水预报对于灾害预防和应急管理具有重要意义。传统洪水预报模型在处理复杂降雨数据和洪峰特征时存在局限性，为此，提出了一种融合注意力机制和自定义Floss损失函数的LSTM模型。研究以南宁市邕江流域为案例，收集了南宁市邕江流域2008至2024年15场历史洪水事件的降雨及洪峰数据，通过滑动窗口方法扩展为320组训练样本。模型训练过程中引入K折交叉验证，以提升泛化能力与收敛效率；同时采用粒子群优化（PSO）算法对网络结构和学习率等关键超参数进行自动化调优。为降低洪峰水位低估风险，设计了包含低估惩罚项和水位加权项的Floss损失函数，用以强化模型对高水位区域的敏感性。在测试阶段，对比了含有多头注意力机制和不含该机制的LSTM模型在Floss损失函数下的预测效果，并进一步对比了传统损失函数Huber、MAE、MSE与自定义Floss损失函数的预测效果。结果表明：（1）引入注意力机制的模型预测精度显著提升，测试集RMSE较基础模型（1.9642）降低41.6%，达到1.1462；（2）Floss损失函数通过低估惩罚（β=1.2069）和水位权重调整（α=1.0），有效减少预测低估现象，其RMSE（1.1462）优于Huber（1.1834）、MAE（1.1864）和MSE（1.2313）；（3）融合注意力机制与Floss的LSTM模型在3场独立洪水事件中的洪峰水位未出现低估且误差在1.15m内。结果表明通过引入注意力机制和自定义损失函数提升了模型的预测精度和鲁棒性，为洪水智能预报提供了新的方法路径与技术支撑。

关键词： 图神经网络   足迹识别   相似度度量   法医学应用  

摘要： 现实案件中赤足和穿袜足迹在混合样本库中的检索识别一直是难点问题。本文提出了一种基于图神经网络的赤足和穿袜足迹识别算法。首先设计了足迹图像到图结构的转换框架，通过网格划分将足迹分割为多个局部区域并提取统计特征作为节点属性，基于空间邻接关系建立连接，有效保留了足迹的视觉特征和空间拓扑结构。其次，构建了专用于足迹相似度计算的图神经网络模型，融合图注意力卷积和图卷积网络的优势，通过注意力池化机制实现从节点级到图级特征表示的转换，并通过张量网络模块集成多重相似度度量策略，增强相似度计算的准确性。最后，提出了适应足迹识别特点的数据处理与优化策略，包括加权损失函数设计和自适应学习率调度机制。实验结果表明，所提方法在测试集上达到79.53%的准确率和82.27%的F1分数，显著优于ResNet-50、孪生网络等传统深度学习方法。消融实验进一步验证了各组件对性能的贡献，证实了所提架构的合理性和有效性。该研究不仅推动了足迹识别技术的发展，也为相关领域提供了新的思路和方法。