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山西大学学报（自然科学版）

山西大学学报（自然科学版）

2026年02期

本刊反映校内外、数学与计算机科学、物理学、化学、生命与环境科学等自然科学领域的基础研究和应用研究的最新研究成果，报道成果形式主要有研究论文，研究综述和研究简报。读者对象，广大自然科学技术领域的研究人员。

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第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于多角度分析的大语言模型虚假信息检测

第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于多角度分析的大语言模型虚假信息检测

摘要:虚假信息在社交媒体上的传播频繁,而现有基于深度学习和图神经网络的方法在适应复杂环境和提供可解释性方面仍存在局限。此外,大语言模型(Large Language Models, LLMs)虽具有强大语言理解能力,但在处理复杂文本线索和传播模式时,其潜力尚未被充分发挥。本文提出了一种基于大语言模型的多角度特征提取框架,旨在充分发挥LLMs的深层语义挖掘能力和可解释性优势。具体而言,本框架通过设计一套多维度提示指令,引导LLMs从写作风格、事实一致性、网友情绪等十个角度对社交媒体内容进行分析,并输出详细的解释性答复。接着,利用大语言模型的特征提取能力获取数据的会话链语义表示和解释性文本语义表示,并利用多层感知机进行分类训练,从而实现虚假信息的低成本高效检测。实验结果表明,本文方法的F1分数、准确率等关键指标显著超越了图神经网络与LLMs两类基线方法,在Weibo、Twitter15和Twitter16三个公开数据集上其F1分数与最优基线方法相比分别提高了1.4%、3.8%和3.5%。此外,该方法在保持高性能的同时,大幅降低了训练成本,提升了模型决策的透明度和可解释性。
第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于增量式因果 Transformer 的高频金融时序预测

第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于增量式因果 Transformer 的高频金融时序预测

摘要:高频金融数据的非线性特征和剧烈波动,使传统预测模型难以有效捕捉动态关系和跨市场泛化规律。针对这一问题,提出一种融合元学习与动态因果推理的模型(Meta-causal Transformer,MCT)。设计一种基于滑动窗口和Granger检验的增量式因果发现算法,动态更新市场因果图,并以自适应衰减机制实时追踪因果关系演变。在此基础上构建因果约束的transformer架构,通过注意力掩码显式抑制噪声导致的伪相关性。进一步结合元学习优化机制,以快速适应不同市场情境下的动态因果模式。基于中国A股和美国股市Level2高频订单簿数据上的实验结果表明,方向预测准确率相比其他模型提高了7%~15%且预测延迟降低1~3个时间步。为高频金融时序预测提供了可解释的因果推理框架,并增强了实时交易决策的可靠性。
第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 一种基于多尺度内容感知的图像篡改定位方法

第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 一种基于多尺度内容感知的图像篡改定位方法

摘要:随着图像编辑技术的快速发展,图像篡改定位面临日益复杂的挑战。现有方法在捕捉篡改区域的多尺度上下文信息方面表现不足,且在多尺度特征融合过程中采用固定采样核,难以关注特征的局部变化,导致定位精度受限。针对这些问题,本文提出一种基于多尺度内容感知的图像篡改定位方法。首先,设计了基于多尺度内容感知的特征融合模块,能够为特征图中的每个位置动态生成自适应的采样核,使模型在粗粒度上定位篡改区域的大致范围,同时在细粒度上识别篡改边缘特征。其次,采用深度可分离卷积解码器替代传统的多层感知机进行预测,进一步提升检测准确性。最后,提出一种结合二元交叉熵损失和Dice损失的联合损失函数,有效增强了模型的鲁棒性和泛化能力。在多个公开数据集上的跨数据集实验结果表明,提出的方法在CASIAv1、Defacto-12k、Coverage和Columbia数据集上,Pixel-level F1 score分别达到了69.4%、25.4%、37.8%和83.2%。相较于主流的MVSS-Net++和最新的IML-ViT,平均提升了10.2%和2.1%,显著提高了图像篡改定位的精度。
第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于自适应通道特征交互融合图卷积网络的骨骼行为识别

第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于自适应通道特征交互融合图卷积网络的骨骼行为识别

DOI:10.13451/j.sxu.ns.2025094 摘要:本研究提出了一种基于图卷积网络(Graph Convolutional Networks, GCN)的骨骼行为识别方法,针对传统时空图卷积框架在处理时空特征时存在的统一化处理及忽视通道间交互的问题,提出了一种有效的改进方案。模型通过融合多种拓扑矩阵,增强了空间信息的互补表达,同时引入了通道交互注意力模块,通过捕捉时空维度中
第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于多专家动态协作学习的长尾声呐图像识别

第二十届中国机器学习会议（CCML 2025） | 基于多专家动态协作学习的长尾声呐图像识别

摘要:声呐图像识别在水下环境探测领域发挥着重要作用。现有基于深度神经网络的声呐图像识别方法一定程度提高了声呐图像识别的准确性,但在实际应用中往往遭受长尾数据分布不平衡的挑战,导致部分稀有高价值目标无法被准确识别。为此,本文提出了一种新颖的多专家动态协作模型来提高模型对稀有类别的识别准确率,实现不平衡声呐图像识别。多专家动态协作模型由多专家网络和动态学习策略两部分组成。多专家网络包含一个用于骨干网络特征学习的传统分支和两个用于学习尾部类别样本的再平衡分支。三个专家共同协作实现不平衡声呐图像识别。动态学习策略用于在模型训练中转移模型对传统分支和再平衡分支之间的注意力来同时提高模型的特征学习能力和分类器识别能力。最后,大量的实验在KLSG、FLSMDD、NKSID等三个声呐图像识别数据集上证明了本文模型的有效性,分别实现了91.51%、99.74%和96.19%的总体准确率。
基础数学与应用数学 | 具有意识影响的传染病模型分析及优化控制

基础数学与应用数学 | 具有意识影响的传染病模型分析及优化控制

摘要:文章首先建立了一类具有高、低风险的易感者和有、无意识的感染者的传染病模型。其次,通过下一代矩阵法求得基本再生数,利用Hurwitz判据和LaSalle不变集原理分析了平衡点的稳定性,结合中心流形定理证明系统存在向后分岔。然后,运用庞特里亚金(Pontryagin)最大值原理研究了模型对应的优化控制问题。最后,利用数值模拟对上述理论进行了验证,同时对参数进行了灵敏度分析,讨论了参数对基本再生数的影响。结果表明,增强感染者的意识和对高危易感者接种疫苗,能够有效控制传染病的传播。
基础数学与应用数学 | 具有体液免疫和凋亡率的病毒模型分析

基础数学与应用数学 | 具有体液免疫和凋亡率的病毒模型分析

摘要:为了研究体液免疫和感染细胞诱导未感染细胞凋亡等因素对病毒传播的影响,本文提出一类具有体液免疫,细胞间传播和凋亡率的病毒感染动力学模型。首先,给出模型解的非负性和有界性,通过简单计算,得到模型的基本再生数 R₀ 和体液免疫激活基本再生数 R_H 。其次,利用Routh-Hurwitz判据和Lyapunov-LaSalle定理,证明了无病平衡点和免疫未激活平衡点的局部和全局渐近稳定性。最后,通过数值模拟验证了理论结果的正确性,发现凋亡率的增加对病毒感染的控制具有积极作用。
信息科学 | 基于图文理解增强的教科书视觉问答方法

信息科学 | 基于图文理解增强的教科书视觉问答方法

DOI:10.13451/j.sxu.ns.2024104 摘要:教科书视觉问答是智慧教育领域的一项多模态任务,需要深度理解教科书图像、文本和问题以推理正确答案。然而,现有通用领域视觉问答方法在这一任务中表现不佳。主要原因是:首先,这些方法仅能简单地识别物体属性,缺乏学科信息,且容易受到与问题无关的冗余信息干扰;其次,这些方法难以捕捉文本关键信息。针对上述问题,提出基于图文理解增强的教科
信息科学 | 低维流形正则的三重余量 Wasserstein 距离图像去噪模型

信息科学 | 低维流形正则的三重余量 Wasserstein 距离图像去噪模型

DOI:10.13451/j.sxu.ns.2025039 摘要:随着现代成像技术的发展,一个成像设备瞬间可获得多幅同样内容的图像。然而,这些图像在获取、传输、存储和处理中有时难免遭受噪声污染。因此,从多幅退化图像出发,恢复一幅干净图像就成为一个现实而有意义的研究课题。本文提出一种低维流形先验正则的三重余量 Wasserstein 距离优化模型,并将该模型应用于图像去噪。首先,采用嵌套在
信息科学 | 基于CNN与Transformer混合的轻量化皮肤病变分类网络

信息科学 | 基于CNN与Transformer混合的轻量化皮肤病变分类网络

摘要:针对皮肤病变图像类别数量分布不均衡,现有的分类算法参数量大,计算复杂且分类性能有待提高的问题,本文提出了轻量级 Transformer 模块和新的卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)与 Transformer 结合策略以提升网络分类性能,同时采用逆类频率损失函数加权方案解决图像类别数量分布不均带来的训练影响。轻量级 Transformer 将输入序列进行显著特征提取后进行可分离自注意力计算来捕获皮肤病灶区域的全局特征信息,并解决 Transformer 计算量大的缺陷;新策略有效结合网络浅层的全局细节特征信息与深层的语义特征信息来提升网络表达能力。在 HAM10000 数据集上的实验结果表明,所提算法各评价指标高于其他对比算法,同时模型的参数保持在 230 万,对于推广自动皮肤病变分类工具具有重要意义。
信息科学 | 基于深度对抗和联合域校准的轴承故障诊断方法

信息科学 | 基于深度对抗和联合域校准的轴承故障诊断方法

摘要:为了兼顾全局域对齐和局部子域的校准,并且使得特征表示容易被决策边界区分,提出了一种基于深度对抗和联合域校准(Deep Conjoint and Adversarial Domain Calibration, DCADC)方法来进行跨负载的故障诊断任务。首先,将一维轴承振动信号处理为二维灰度图像,有利于模型泛化;其次提出了一种双卷积结构,增强了模型学习域不变信息的能力;另外实施了联合校准策略,使模型在匹配全局信息时捕获局部细粒度信息;最后,加入了特征表示惩罚机制,使决策边界更易于区分样本类别。在三种迁移场景实验中,DCADC方法的平均诊断准确率分别达到了99.80%、100%和99.72%,分别比目前最先进的域适应方法提升了4.80%、0.86%和2.16%。实验结果说明了DCADC方法在复杂工作环境中能够表现出良好的准确性和鲁棒性。
物理 | 多粒子Greenberger-Horne-Zeilinger态的 Kullback-Leibler相对熵研究

物理 | 多粒子Greenberger-Horne-Zeilinger态的 Kullback-Leibler相对熵研究

DOI:10.13451/j.sxu.ns.2024090 摘要:定量地描述多体量子纠缠态的纠缠性质是量子信息领域的关键问题。本文利用Kullback-Leibler(KL)相对熵,对多粒子Greenberger-Horne-Zeilinger(GHZ)态在转动操作下的纠缠特性进行了定量研究。通过对量子态进行集体旋转操作和宇称测量,可以得到N粒子GHZ态的KL相对熵的解析表达式。研究发现
物理 | 不等质量双组分玻色-爱因斯坦凝聚体的混溶相变和三相点

物理 | 不等质量双组分玻色-爱因斯坦凝聚体的混溶相变和三相点

摘要:量子涨落对于多组元系统的混溶性有重要影响。本文从包含量子涨落修正的物态方程出发,研究了具有排斥相互作用的不等质量双组分玻色-爱因斯坦凝聚体的基态相图。在混溶参数很小的情形下,通过求解热力学平衡条件得到了不混溶态、部分混溶态以及均匀混溶态之间的相边界方程。不同于等质量的情况,在质量不等的混合系统中,两类不同构型的部分混溶态会在适当条件下同时出现,形成三相共存。我们计算了三相共存态的原子密度,确定了出现三相点的相互作用参数范围,并由此归纳出在适当条件下呈现的三种基态相图。这些结果为冷原子物理的实验探索提供了有价值的理论参考。
物理 | 共面波导馈电的双频低剖面超表面天线的设计

物理 | 共面波导馈电的双频低剖面超表面天线的设计

摘要:本文设计了一款加载超表面的双频天线,该天线采用共面波导馈电,通过在微带天线上开两对矩形槽,改变天线的电流分布,使天线实现双频工作。进一步将一个由正六边形单元组成的超表面结构加载到天线介质基板的上层,有效地展宽了天线带宽,提高了天线增益。天线尺寸为52 mm×52 mm×0.8 mm,且由于微带天线与超表面结构是加载在同一介质板的上下底面,使天线具有体积小、剖面低、结构简单的优点。测量结果显示,所设计的天线在-10 dB时阻抗带宽为900 MHz,天线工作在4.48 GHz~4.74 GHz和5.72 GHz~6.02 GHz两个波段,覆盖卫星C波段以及Wi-Fi波段,工作范围内峰值增益为4.75 dBi。
化学 | 基于吸附性能探究VOCs光催化效率的影响因素

化学 | 基于吸附性能探究VOCs光催化效率的影响因素

摘要:基于“双碳”目标条件下挥发性有机物(Volatile Organic Compounds, VOCs)高效治理的要求,本研究选取乙醇和苯两种极性不同的VOCs为分析对象,基于二者在光催化剂 TiO₂ 上的吸附行为,探究了光照条件、初始水含量、VOCs浓度及双组分交互作用对VOCs去除率的影响机制。研究发现:在干燥环境下,单一VOCs体系中,乙醇的去除率显著高于苯,这归因于其在 TiO₂ 上的平衡吸附量更高,且其羟基官能团更易与光生空穴发生界面电荷转移。当体系含水蒸气时,去除率表现出VOCs浓度依赖性:低初始VOCs浓度下,其吸附量低,水分子与VOCs竞争吸附导致去除率受抑制,且抑制效应随初始水含量增加而增强;而在高初始VOCs浓度下,VOCs在 TiO₂ 上吸附量显著升高,且水分子能够促进羟基自由基(·OH)的生成,从而提升VOCs去除率。对于乙醇-苯的双组分混合体系,低浓度区域因竞争吸附导致二者去除率相互抑制;随着VOCs初始浓度升高, TiO₂ 吸附容量增大,苯对乙醇的去除率无显著影响,而乙醇则通过提供更多羟基自由基(·OH)有效提高了苯的去除率。本研究表明,VOCs在光催化剂上的吸附行为是决定其去除率的核心,而水蒸气影响及组分交互作用效应均显著依赖于VOCs初始浓度所决定的吸附状态,这为“双碳”框架下优化复杂VOCs体系的光催化治理条件提供了重要理论依据。
生命科学与环境科学 | 1961—2020年中国北方夏季热浪时空格局

生命科学与环境科学 | 1961—2020年中国北方夏季热浪时空格局

摘要:在全球气候变暖的大背景下,热浪灾害在世界范围内爆发愈加频繁。基于线性趋势分析和地理空间分析方法,使用中国北方夏季逐日最高气温数据,针对我国北方地区1961—2020年发生的热浪事件,探讨了近60年来的我国北方热浪的时空变化规律。结果发现:从时间尺度看,热浪发生频次、持续日数和强度均呈显著增加的趋势,其速率分别为0.0126次·a ^-1 、0.0859d·a ^-1 、0.0078℃·a ^-1 。从空间分布看,热浪多发地区集中在研究区域中北部,而安徽和江苏省北部很少发生热浪事件。热浪发生频次、持续日数和强度除了研究区域南部呈减少或不变趋势,其他大部分地区都呈增加趋势。中国北部地区的内蒙古、甘肃和新疆等地热浪三个指标增加趋势更大。总体来看,近半个世纪以来我国北方热浪发生的频次、持续日数与强度具有空间上的高度一致性且时间上呈现逐年增加的态势。
生命科学与环境科学 | 紫萝卜花青素对溃疡性结肠炎小鼠的保护作用

生命科学与环境科学 | 紫萝卜花青素对溃疡性结肠炎小鼠的保护作用

DOI:10.13451/j.sxu.ns.2024123 摘要:溃疡性结肠炎(Ulcerative Colitis, UC)是一种常见的炎症性肠疾病,严重威胁人类健康,尽管临床药物在治疗UC上取得了一些进展,但由于它们的副作用较大,因此寻找更安全、有效的新型治疗方法和治疗靶标仍然至关重要。本研究首先从紫萝卜中提取并纯化紫萝卜花青素(Purple Radish Anthocyanins
生命科学与环境科学 | 褪黑素调控TXNIP/NLRP3信号减轻HRI后的细胞焦亡

生命科学与环境科学 | 褪黑素调控TXNIP/NLRP3信号减轻HRI后的细胞焦亡

摘要：为探讨褪黑素（Melatonin,Mel)调控核苷酸结合寡聚化结构域（Nucleotide-Binding Oligomerization Do-main,NOD)样受体热蛋白结构域相关蛋白3(NLRP3)炎性小体信号减轻小鼠肝脏缺血再灌注(Hepatic Ischemia-reperfusion,HIR)后细胞焦亡的机制，本文通过构建HIR模型进行机制的研究。选取清洁级(SPF)C57BL

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