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Journal of Zhejiang University SCIENCE A
ISSN 1673-565X(Print), 1862-1775(Online), Monthly
2025 Vol.26 No.11 P.1021-1140
CONTENTS
Research Article
Reliability-based optimization of laterally loaded piles with necking defects
Yang YU, Bo SHI, Qing L, Chaofeng WU
DOI: 10.1631/jzus.A2400484 Downloaded: 909 Clicked: 1049 Cited: 0 Commented: 0(p.1021-1033) <Full Text><PPT> 4
机构：1浙江大学，海洋学院，中国舟山，316021；2浙江大学海南研究院，中国三亚，572025；3浙江大学，建筑工程学院，中国杭州，310058；4中国能源建设集团浙江省电力设计院有限公司，中国杭州，310012
目的：侧向受荷桩广泛应用于砂土地基基础中，但其现浇施工易因钻孔塌孔引发颈缩缺陷，导致桩基在侧向荷载作用下的安全性显著降低。针对这一关键设计难题，本研究旨在开发一种基于可靠性的多目标优化设计框架，以平衡桩基础安全性、经济性与设计鲁棒性，减少颈缩缺陷影响。
创新点：1.提出了一种融合p-y曲线分析与随机模拟的高效方法，实现了对砂土参数、颈缩缺陷深度与尺寸变异等多源不确定性的量化评估；2.通过构建可靠性多目标优化框架，将桩身性能、成本控制及抗风险能力纳入统一设计体系，突破了传统单目标优化局限。
方法：1.集成随机建模与数值仿真技术，建立考虑土体参数空间变异性和颈缩缺陷几何随机性的桩-土相互作用计算方法（图1和2）；2.通过系统化的设计框架，结合帕累托前沿优化算法生成备选优化方案，利用实验案例验证模型有效性（图8）；3.开展参数敏感性分析，揭示颈缩缺陷深度与砂土摩擦角对最优设计的影响规律（图9~12）。
结论：1.基于电子表格计算方法，实现了综合考虑成本、安全性与稳健性的含颈缩缺陷的侧向受荷桩优化设计；2.该方法可在设计阶段主动应对颈缩缺陷影响，提升工程可靠性；3.发现缺陷埋深对设计稳健性有显著影响：当颈缩缺陷位于桩体深处（埋深大于0.4倍桩长）时，基于桩身内力分布特性，缺陷对整体稳健性的影响可忽略。
关键词组：缺陷；侧向受荷桩；土体参数不确定性；地基基础设计；-曲线；随机模拟
Machine learning for soil parameter inversion enhanced with Bayesian optimization
Anfeng HU, Chi WANG, Senlin XIE, Zhirong XIAO, Tang LI, Ang XU
DOI: 10.1631/jzus.A2400568 Downloaded: 950 Clicked: 941 Cited: 0 Commented: 0(p.1034-1051) <Full Text>
机构：1浙江大学，滨海和城市岩土工程研究中心，中国杭州，310058；2浙江大学，软弱土与环境土工教育部重点实验室，中国杭州，310058；3浙江科技大学，土木与建筑工程学院，中国杭州，310023
目的：土体参数标定困难是数值模拟方法在软土地基沉降预测中遇到的难题。本研究构建5种机器学习模型，通过贝叶斯优化快速获取模型最优超参数配置，比选最优超参数配置下各模型在测试集和实际监测数据集上的泛化性能，旨在获取高精度、优性能的土体参数反演模型。
创新点：1.结合数值模拟生成的高保真数据和厦门翔安机场的实测数据构建数据集，兼顾数据规模和真实性；2.通过贝叶斯优化，在有限试验次数内快速获取各模型的最优超参数配置；3.建立5种基于沉降数据集的机器学习模型，并通过多组试验比选获取最优超参数配置下用于土体参数反演的最优机器学习模型。
方法：1.采用修正剑桥模型，通过调整有限元建模（FEM）脚本中土体参数的变化范围在ABAQUS软件中生成足量的用于训练机器学习模型的高保真数据集；2.建立5种基于沉降数据集的土体参数反演机器学习模型，并通过贝叶斯优化获取各模型的最优超参数配置，比较最优超参数配置下各模型在测试集下的预测精度；3.为进一步验证所构建的机器学习模型在实测数据集上的泛化性能，以厦门翔安机场的实际沉降监测数据为基础，利用优化后的各机器学习模型反演沉降预测中所需的关键土体参数；4.将反演得到的土体参数输入数值计算模型，对比沉降计算曲线和实际监测曲线的误差，比选获得最优土体参数反演机器学习模型。
结论：1.贝叶斯优化是高效的全局优化算法，可快速获取机器学习模型的最优超参数配置；2.机器学习模型架构的复杂度会直接影响其土体参数的反演精度，且集成多个决策树的随机森林模型的预测精度较单一决策树模型有极大提升；3.一维卷积神经网络模型的预测精度最好，可以可靠、准确地反演土体参数，为沉降的精准预测提供了有力支持。
关键词组：ABAQUS软件；贝叶斯优化；机器学习算法；参数反演；沉降预测
Yi CHEN, Wenwei FU, Yaozhi LUO, Yanbin SHEN, Hui YANG, Shiying WANG
DOI: 10.1631/jzus.A2400538 Downloaded: 1224 Clicked: 1307 Cited: 0 Commented: 0(p.1052-1069) <Full Text><PPT> 6
机构：1浙江大学，建筑工程学院，中国杭州，310058；2浙江交工集团股份有限公司，中国杭州，310051；3苏州科技大学，土木工程学院，中国苏州，215011；4浙江大学长三角智慧绿洲研究中心，未来城市实验室，中国嘉兴，314102；5杭州市交通规划设计研究院有限公司，中国杭州，310030
目的：自动化工作模态分析（AOMA）能够有效替代依赖人工干预和工程经验判断的传统模态参数识别方法。本研究提出一种融合协方差驱动随机子空间识别、稳定图自动判读以及密度聚类算法（OPTICS）自适应聚类策略的自动化模态识别框架，有效解决了传统模态参数识别方法的局限性。通过十层剪切框架数值模型和斜拉桥实测数据验证，该方法实现了高精度模态参数自动识别，具备应用于复杂工程结构实时监测的潜力。
创新点：1.采用两种广泛应用的模态验证准则对稳定图进行预处理，以消除部分虚假模态并提高聚类阶段的计算效率；2.通过k近邻算法（KNN）确定最优聚类数量，并基于OPTICS算法实现自动化真实模态聚类。
方法：1.采用协方差驱动随机子空间识别实现结构模态参数提取；2.基于软硬准则开展稳定图的自动化初筛；3.结合OPTICS算法与k-近邻算法实现自适应物理模态聚类。
结论：1.根据十层框架结构与桃夭门大桥的模态参数识别结果，结构的各阶模态频率与阻尼比均保持较小的波动范围，这表明该方法能有效剔除虚假模态并准确识别真实模态。2.该方法对密集模态具有良好辨识能力，在无需预先设定聚类数量或设定聚类阈值的情况下，成功实现此类模态的精准识别。3.通过对桃夭门大桥的监测数据进行分析，进一步验证了该方法在工程实践中的实用性。
关键词组：结构健康监测；协方差驱动随机子空间识别；自动工作模态分析；密度聚类算法；-近邻算法
Yu CHEN, Yuzhe MA, Jianzhong FU, Xinhua YAO
DOI: 10.1631/jzus.A2400513 Downloaded: 860 Clicked: 1244 Cited: 0 Commented: 0(p.1070-1082) <Full Text><PPT> 5
机构：1浙江大学，流体动力与机电系统国家重点实验室，中国杭州，310058；2浙江大学，浙江省3D打印工艺与装备重点实验室，中国杭州，310058
目的：关节软骨是关节功能的关键组成部分，但由于外伤和退行性疾病的影响，软骨极易受到损伤。传统的软骨治疗方法通常依赖复杂的手术程序，且疗效有限。作为一种潜在的替代方案，植入式载药支架逐渐成为一种有前景的软骨疾病治疗选择。然而，支架与天然软骨在结构与功能上的兼容性问题以及载药缓释功能的优化，仍然是当前面临的重大挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种采用四区域中空多孔纤维网络结构的新型软骨支架设计。
创新点：1.提出了一种具有良好自支撑性能的双相有机硅油墨配方；2.提出了一种软骨支架的仿生设计，使支架具有与天然软骨相似的力学性能；3.软骨支架集成了由中空多孔纤维组成的药物输送系统，保证了稳定的药物释放性能。
方法：1.通过建模仿真，建立软骨支架压缩力学性能的数值模型（图4）；2.通过正交实验，确定软骨支架的纤维直径、纤维间距、纤维排列角等结构设计参数（表4）；3.使用液相硅胶和固体颗粒组成双相硅胶墨水，并利用挤出式3D打印平台制备支架。
结论：1.设计的仿生四区域中空多孔药物载体支架在结构与功能上高度接近天然软骨，具备良好的应用前景；2.设计的支架具备初始快速释放及后期持续释放的药物释放特性；3.生物相容性实验表明，设计的支架具有良好的生物相容性。
关键词组：仿生设计；3D打印；软骨支架；梯度多孔结构；力学性能调控；药物释放系统
Zhaoguang ZHENG, Zihan ZHOU, Jingmang XU, Zeyu LIU, Jiayi HU, Jiayin CHEN, Ping WANG
DOI: 10.1631/jzus.A2400509 Downloaded: 869 Clicked: 1056 Cited: 0 Commented: 0(p.1083-1098) <Full Text><PPT> 5
机构：1西南交通大学，高速铁路工程教育部重点实验室，中国成都，610031；2西南交通大学，土木工程学院，中国成都，610031；3广州航海学院，未来交通学院，中国广州，510725
目的：针对城市快速轨道交通系统中道岔区段振动源及其激励机制缺乏系统性研究的问题，开展现场实测与分析，旨在为道岔振动控制措施的科学制定与优化提供理论依据和工程参考。
创新点：1.通过实测获取轮轨冲击引起的道岔振动特征，明确道岔结构参数、运行条件及减振措施对振动源强及频域特性的影响规律。2.识别出与人体敏感频率范围相关的关键激励频段，为环境振动控制提供目标频域范围。
方法：选取某中国城市地铁线路中5组具有代表性的道岔区段，列车运行速度覆盖80~150 km/h。在实际运营条件下，采集道岔钢轨及隧道壁的振动加速度信号，并结合时频分析方法对数据进行深入处理与特征提取。
结论：当列车运行速度超过100 km/h时，头尾车厢通过道岔可激发80 Hz以下的显著低频振动，进入人体敏感频率区间，因此易引发环境振动问题。道岔区段诱发的振动主要集中在三个频段：0~20 Hz（对应结构与刚度不平顺）、50~80 Hz（轮轨系统P2共振）及150~200 Hz（钢轨固有频率）。该结果可为道岔振动控制提供依据。
关键词组：城市快速轨道交通；道岔；振动源识别；振动控制；时频域分析；轮轨冲击
Design and aerodynamic performance of a wide-speed-range morphing aircraft with horizontal takeoff
Xu ZHANG, Binbin YAN, Heng ZHANG, Yunfei ZHANG, Shuangxi LIU, Wei HUANG
DOI: 10.1631/jzus.A2400539 Downloaded: 1041 Clicked: 885 Cited: 0 Commented: 0(p.1099-1113) <Full Text><PPT> 8
机构：1西北工业大学，无人系统技术研究院，中国西安，710072；2西北工业大学，航天学院，中国西安，710072；3清华大学，航天航空学院，中国北京，100084；4上海航谛科技有限公司，中国上海，201818；5国防科技大学，先进推进技术实验室，中国长沙，410073
目的：为使飞行器在亚声速至高超声速宽速域范围内均具有优异的空气动力学性能，本文旨在提出一种具有变后掠翼结构的创新飞行器外形，并验证其所具有的性能优势。
创新点：1.基于类乘波体构型设计飞行器，有利于在后续工作中进一步布置进气道；2.飞行器后掠角可以在30°、45°和60°三个典型角度之间切换，因此在宽速域、大空域下均具有良好的气动性能。
方法：1.在CATIA软件中根据设计理念与设计参数建模得到飞行器外形；2.通过与标准模型数据的对比验证所用数值计算方法及网格划分结果的准确性；3.对飞行器不同后掠角外形在大飞行包线内不同马赫数和高度下的气动性能进行对比分析，验证所设计飞行器具有的性能优势。
结论：1.在水平起飞阶段，三种外形中最具优势的是30°后掠角；在跨音速到超音速阶段，45°后掠角配外形现最佳；而在马赫数1.5至高超音速阶段，60°后掠角的性能最为理想。2.飞行器在0.3马赫下的最大升阻比达到约8.804，为水平起飞提供了强有力的气动支持。3.在相同飞行条件下，飞行器在不同后掠角的升力系数和阻力系数存在差异；在三种不同的变形配置下，升阻比随着攻角的增加呈先上升后下降的趋势，而实现最佳升阻比的外形配置则随速度的变化而不同。
关键词组：水平起飞；变体飞行器；变后掠翼；宽速域飞行器；气动特性
Numerical investigation of the detonation wave characteristics of boron-based gel propellant
He YANG, Liya HUANG, Jiarui ZHANG, Kun LIANG, Mingquan GONG
DOI: 10.1631/jzus.A2400520 Downloaded: 939 Clicked: 1260 Cited: 0 Commented: 0(p.1114-1126) <Full Text><PPT> 5
机构：国防科技大学，空天科学学院，中国长沙，410073
目的：凝胶推进剂集成了液体推进剂和固体推进剂的优势，而添加硼等固体颗粒可以有效提高其能量密度，所以将凝胶推进剂应用于爆震燃烧具有广阔前景。本文旨在运用经过试验验证的数值仿真模型，分析含硼凝胶推进剂爆震波内流场结构及其影响因素，获得含硼凝胶推进剂爆震波特性，为凝胶推进剂应用于爆震燃烧提供理论支撑。
创新点：1.提出将含硼凝胶推进剂应用于爆震燃烧，分析了含硼凝胶推进剂的爆震过程；2.建立并验证了含硼凝胶推进剂爆震模型，获得了含硼凝胶推进剂爆震波特性。
方法：1.通过理论推导，分析含硼凝胶推进剂爆震波传播过程，并构建含硼凝胶推进剂爆震模型（图1，公式(1)~(7)）；2.通过试验分析，获得对应工况下含硼凝胶推进剂爆震试验值与模拟值的偏差，验证所建立模型的准确性（图4）；3.通过仿真模拟，分析不同工况下含硼凝胶推进剂爆震波内流场参数分布情况，揭示其爆震波传播特性（图5~10）。
结论：1.本文研究条件下，含硼凝胶推进剂爆震波压强最高可达6.15 MPa，且特征值爆震速度可达1831.5 m/s；2.含硼凝胶推进剂爆震波仅在特征值爆震速度下实现自维持稳定传播；3.稳定传播爆震波声速面处的压强、气相温度与密度及颗粒相温度随来流温度的增加而下降，随推进剂硼含量的增加而上升，随反应当量比的增加先上升后下降。
关键词组：含硼凝胶推进剂；爆震流场；多相爆震；爆震波特性
Huoping YI, Fuhao CHANG, Yan CHEN, Ping TAN, Zhen XU, Yongbo WU, Jin DING, Jien MA
DOI: 10.1631/jzus.A2400540 Downloaded: 1158 Clicked: 1120 Cited: 0 Commented: 0(p.1127-1140) <Full Text>
机构：1浙江科技大学，自动化与电气工程学院，中国杭州，310023；2浙江大学，电气工程学院，中国杭州，310027
目的：重载机车运行环境复杂且仪表及显示屏幕较多，司机频繁观察操作表盘存在安全隐患。本文旨在研究一种适配重载机车的双焦面增强现实抬头显示(AR-HUD)系统，在考虑重载机车运行环境和司机驾驶习惯的情况下设计适配的光学结构，以提高机车运行的安全性。
创新点：1.考虑到机车的运行工况，研究双光源双焦面的光路结构对成像质量的影响，优化光路结构的成像性能；2.重载机车风挡倾角越大，对光路结构的成像性能影响越大，可通过增加自由曲面和设计优化策略来改善成像性能。
方法：1.通过已有的车载HUD光路结构设计思路，考虑重载机车的运行工况，设定光学系统的参数指标，并设计双光源双焦面的光路结构（图2）；2.在光学结构中增加自由曲面以提高该结构的自由度，然后设计优化策略，进行波像差和调制传递函数（MTF）优化，并通过公差分析的结果来验证优化策略的有效性（图16）。
结论：1.在体积允许的情况下，双光源的光路结构可以增强投影的成像性能；2.给远投影增加自由曲面有助于设计更优的光路，并优化风挡倾角引入的系统像差；3.优化后的系统成像性能指标良好，公差设置合理，且双图像生成单元（PGU）的分区域投影可降低机车运行中的安全隐患。
关键词组：光学系统；离轴反射结构；自由曲面；用户界面（UI）模拟
Journal of Zhejiang University SCIENCE B
ISSN 1673-1581(Print), 1862-1783(Online), Monthly
2025 Vol.26 No.11 P.1037-1136
CONTENTS
Reviews
Hongda CHEN, Jiabei SUN, Haolie FANG, Yuanyuan LIN, Han WU, Dongqiang LIN, Zhijian YANG, Quan ZHOU, Bingxiang ZHAO, Tianhua ZHOU, Jianping WU, Shanshan LI, Xiangrui LIU
DOI: 10.1631/jzus.B2400106 Downloaded: 2769 Clicked: 1947 Cited: 0 Commented: 0(p.1037-1058) <Full Text><PPT> 15
1浙江大学医学院药理学系，中国杭州市，310058
2浙江大学医学院附属第二医院，教育部消化系统肿瘤医学研究与创新研究中心，中国杭州市，310009
3浙江大学长三角创新中心，中国嘉兴市，314100
4中国食品药品检定研究院，中国北京市，102629
5浙江大学化学与生物工程学院，生物质化工教育部重点实验室，中国杭州市，310058
6浙江大学舟山海洋研究中心，中国舟山市，316021
7浙江大学生命科学学院，中国杭州市，310058
8浙江大学医学院细胞生物学系，中国杭州市，310058
9中国华润三九医药股份有限公司，中国深圳市，518110
10浙江大学肿瘤研究中心，中国杭州市，310058
11阿尔伯塔大学埃德蒙顿分校农业、食品和营养科学系，加拿大阿尔伯塔，100027
12浙江大学动物科学学院，中国杭州市，310058
摘要：食源性生物活性肽（FBP），特别是那些氨基酸残基少于10个且分子量低于1300 Da的肽，因其安全、多样化的结构和特定的生物活性而受到越来越多的关注。基于FBP的功能性食品和潜在药物的开发取决于对其构效关系（SAR）、稳定性和生物利用度特性的理解。在这篇综述中，我们基于过去五年的文献，深入概述了FBP在治疗各种疾病中的作用，包括阿尔茨海默病、高血压、2型糖尿病、肝病和炎症性肠病。随后，我们聚焦于阐明FBP的生物活性与结构特征（例如分子量、氨基酸序列和组成中特定氨基酸的存在）之间的关联，还讨论了筛选FBP的计算机模拟方法及其局限性。最后，我们总结了剂型技术的最新进展，以提高食品工业中FBP的生物利用度，从而为医疗保健应用做出贡献。
关键词组：功能性食品；生物化合物；计算机预测；生物利用度；口服递送；吸收
Review: From 2D to 3D: transforming malignant bone tumor research with advanced culture models
Zhengcheng HE, Haitao HUANG, Jiale FANG, Huiping LIU, Xudong YAO, Hongwei WU
DOI: 10.1631/jzus.B2400288 Downloaded: 2726 Clicked: 2145 Cited: 0 Commented: 0(p.1059-1075) <Full Text><PPT> 18
1浙江大学医学院附属第四医院骨科，国际医学院，国际健康研究院，再生与衰老中心，中国义乌市，322000
2浙江大学医学院附属第四医院心内科，国际医学院，国际健康研究院，再生与衰老中心，中国义乌市，322000
摘要：骨肉瘤、软骨肉瘤和尤文肉瘤是主要的恶性骨肿瘤，对肿瘤学研究和临床管理提出了重大挑战。传统研究方法（如二维培养的肿瘤细胞和动物模型）无法准确模拟复杂的肿瘤微环境，因此难以有效转化为临床治疗。3D培养技术极大地推动了这一领域的发展，使得构建更贴近体内环境的体外骨肿瘤模型成为可能。这些模型为探索肿瘤生物学、评估治疗反应以及推进个性化医学提供了重要手段。本综述总结了骨肉瘤、软骨肉瘤和尤文肉瘤体外3D肿瘤模型研究的最新进展，并探讨了构建这些模型所采用的多种技术，它们的实际应用以及该领域所面临的挑战与未来发展方向。先进技术的融合和更多细胞类型的引入，有望催生出更复杂且生理相关性更高的模型。随着该领域研究的不断深入，这些模型将在揭示恶性骨肿瘤的复杂性以及加速新疗法的开发方面发挥至关重要的作用。
关键词组：3D培养；疾病模型；骨肉瘤；软骨肉瘤；尤文肉瘤
Research Articles
Zongye CAI, Xinrui QI, Dao ZHOU, Hanyi DAI, Abuduwufuer YIDILISI, Ming ZHONG, Lin DENG, Yuchao GUO, Jiaqi FAN, Qifeng ZHU, Yuxin HE, Cheng LI, Xianbao LIU, Jianan WANG
DOI: 10.1631/jzus.B2400057 Downloaded: 3968 Clicked: 1814 Cited: 0 Commented: 0(p.1076-1085) <Full Text><PPT> 14
1浙江大学医学院附属第二医院心血管内科， 中国杭州市， 310009
2经血管植入器械国家重点实验室， 中国杭州市， 310009
3浙江省心血管介入与再生修复研究重点实验室， 中国杭州市， 310009
4中山大学附属第七医院肾脏科， 肾脏病中心， 中国深圳市， 518107
5中山大学附属第八医院心血管内科， 中国深圳市， 518033
摘要：COMPERA 2.0风险分层已被证实可用于预测毛细血管前肺动脉高压患者的预后，但对有毛细血管后肺动脉高压或左心疾病相关肺动脉高压风险的患者来说，其适用性尚不明确。本研究纳入了327名于2015年9月至2020年11月在浙江大学医学院附属第二医院接受经导管主动脉瓣置换术（TAVR）的重度主动脉瓣狭窄（SAS）患者，探讨COMPERA 2.0危险分层是否可以判断患者的预后。根据COMPERA 2.0风险评分，在TAVR的治疗前后将患者分为四个风险等级，主要终点为全因死亡率。应用Kaplan-Meier曲线、log-rank检验和Cox比例风险模型进行生存分析。结果显示，研究队列的中位年龄为76岁（四分位距（IQR），70?80岁），TAVR前心超估测的肺动脉收缩压为33 mmHg（IQR，27?43 mmHg）。随访26个月（IQR，15?47个月）期间，总死亡率为11.9%。在TAVR前，随着风险等级的增加，累计死亡率更高（log-rank，P<0.001）；风险等级增加一级导致死亡风险增加2.53倍（95% CI 1.54?4.18，P<0.001）。该结果与年龄、性别、估算的肾小球滤过率、血红蛋白、白蛋白以及瓣膜类型无关（HR 1.76，95% CI 1.01?3.07，P=0.047）。TAVR术后30天再评估获得相似结果。综上，COMPERA 2.0可作为接受TAVR治疗SAS患者的有效风险分层工具，因为这些患者是发生毛细血管后肺动脉高压的高危人群。该研究提示COMPERA 2.0在左心疾病相关肺动脉高压患者中具有潜在应用价值，但仍需要右心导管检查进一步明确诊断和验证其价值。
关键词组：COMPERA 2.0；死亡率；重度主动脉瓣狭窄；肺动脉高压
Songrui WU, Yingmei LAI, Zhongao ZHANG, Jianzu DING, Shaohong LU, Huayue YE, Haojie DING, Xunhui ZHUO
DOI: 10.1631/jzus.B2400235 Downloaded: 2193 Clicked: 1955 Cited: 0 Commented: 0(p.1086-1102) <Full Text><PPT> 15
1杭州医学院基础医学与法医学学院， 中国杭州市， 310013
2杭州医学院浙江省新型疫苗工程研究中心， 中国杭州市， 310000
3杭州医学院浙江省生物技术疫苗重点实验室， 中国杭州市， 310000
4国泰（台州）兽药生物制品技术创新中心， 中国台州市， 318000
5自贡市卫生健康委员会， 中国自贡市， 643000
摘要：乙胺嘧啶和磺胺嘧啶是目前治疗人畜共患弓形虫病最常用的药物，由于二者可能引发严重的不良反应，因此亟需寻找新的治疗药物。黄芩素（baicalein， BAI）已被证实对原生动物寄生虫（如利什曼原虫和隐孢子虫）具有良好的治疗效果。本研究通过斑块、侵袭和细胞内增殖试验评估BAI对刚地弓形虫的抑制效果。结果显示，BAI能有效抑制弓形虫的生长，其半数最大抑制浓度（IC50）为6.457×10?5 mol/L，显著降低了病原体的侵袭率（降低33.56%）及其在细胞内的增殖能力。此外，BAI具有较低的细胞毒性，其半数最大毒性浓度（TC50）为5.929×10?4 mol/L。ICR小鼠模型的实验结果进一步阐明了BAI对弓形虫的抑制作用，并揭示了其在抗寄生虫作用中的潜在机制。与阴性对照组相比，BAI处理显著延长了感染弓形虫小鼠的存活时间，并显著降低了肝脏和脾脏中的寄生虫负荷；活体切片的组织病理学检查结果显示，BAI处理组的治疗效果良好，未观察到明显病理性改变。此外，细胞因子水平的变化结果表明，BAI不仅能有效抑制弓形虫的生长，还能缓解小鼠过度的炎症反应。综上所述，本研究明确了BAI在治疗弓形虫感染方面具有显著的抑制作用，有望作为治疗弓形虫病的潜在替代药剂。
关键词组：刚地弓形虫；黄芩素；抗寄生虫药剂；免疫调节
Soo Yeon LEE, Kyung-Suk CHO
DOI: 10.1631/jzus.B2400522 Downloaded: 1840 Clicked: 1426 Cited: 0 Commented: 0(p.1103-1120) <Full Text><PPT> 18
韩国首尔梨花女子大学环境科学与工程系， 韩国首尔市， 03760
摘要：生活在重金属污染土壤中的微生物可通过合成黑色素这一深棕色色素作为其适应环境的生存策略。本研究从废弃矿场土壤中分离获得一株能合成黑色素的细菌--Acinetobacter sp. ME1，该菌株具有重金属耐受性和促进植物生长的特性。实验结果表明，菌株ME1在锌浓度250 mg/L、镉和铅浓度100 mg/L以及铬浓度50 mg/L的培养条件下仍能正常生长。此外，该菌可产生植物激素吲哚-3-乙酸和铁载体，同时具有1-氨基环丙烷-1-羧酸脱氨酶和蛋白酶活性。同时，ME1还表现出抗氧化活性，包括过氧化氢酶活性和对2,2-二苯基-1-苦肼基（DPPH）自由基的清除活性。ME1产生黑色素的最适条件为pH 7和35 ℃。在1000 mg/L浓度下，提取的黑色素对DPPH自由基的清除率为(25.040±0.007)%，防晒系数为15.200±0.260，且对植物病原菌Xanthomonas campestris的抑菌率为19.6%。此外，其对锌和镍的吸附能力分别为(0.235±0.073)和(0.277±0.008) mg/g 黑色素。在水培试验中，接种ME1菌株3天后，在单一重金属（镉、锌、铅或铬）污染条件下，芥菜植株对每种重金属的去除效率较未接种的植株提高了0.1至1.8倍；在复合重金属污染条件下，去除效率提高了0.1至1.0倍。上述结果表明，Acinetobacter sp. ME1在增强重金属污染土壤的植物修复效率方面具有应用潜力。同时，其所产生的黑色素因其具备光保护、抗氧化和抗菌特性，在化妆品、家居用品及医疗领域也具有广阔的应用前景。
关键词组：；黑色素；重金属耐受；促进植物生长；多功能特性
Correspondence
Correspondence: Selective anastasis induction by bee venom in normal cells: a promising strategy for breast cancer therapy with minimal impact on cell viability
Sinan TETIKOGLU, Muharrem AKCAN, Ugur UZUNER, Selcen CELIK UZUNER
DOI: 10.1631/jzus.B2400466 Downloaded: 2164 Clicked: 1578 Cited: 0 Commented: 0(p.1121-1131) <Full Text><PPT> 20
1Department of Molecular Biology and Genetics, Faculty of Science, Karadeniz Technical University, Trabzon 61080, Turkey
2Department of Biochemistry, Faculty of Arts and Sciences, Kütahya Dumlup?nar University, Kütahya 43100, Turkey
摘要：凋亡复苏（anastasis）是一种细胞逃脱诱导性死亡的现象。尽管其机制尚未完全阐明，但该过程被认为与癌细胞的耐药性相关。然而，在正常细胞和癌细胞中，凋亡复苏的调控机制仍不明确。目前，在癌症的治疗策略中，最希望药物能够选择性地攻击癌细胞，而对正常细胞的增殖不产生负面影响。本研究首次评估蜂毒是否具有与顺铂类似的选择性诱导凋亡复苏的作用。研究结果显示，蜂毒可诱导正常细胞MCF10A、NIH3T3和ARPE-19发生凋亡复苏，但对乳腺癌细胞MDA-MB-231和MCF7可诱导其发生不可逆的细胞死亡。与乳腺癌细胞相比，肝癌细胞HepG2对蜂毒诱导的永久性细胞死亡具有一定程度的抵抗作用。但是，顺铂在正常细胞和癌细胞中均可造成不可逆的非选择性细胞死亡。研究还发现，蜂毒处理后的细胞选择性指数高于顺铂。综上所述，蜂毒能够诱导正常细胞发生选择性凋亡复苏，而非癌细胞；这表明蜂毒在选择性癌症治疗（尤其是乳腺癌的治疗）方面具有重要治疗潜力，其机制主要是通过促进正常细胞的恢复与存活来实现。
关键词组：凋亡复苏；癌症；蜂毒
Correspondence: Polarizing macrophages derived from human THP-1 cells in vitro: methods and protocols
Pengfei LI, Lin CHEN, Wei YUAN, Xingqiang LI, Xuesong FENG
DOI: 10.1631/jzus.B2400516 Downloaded: 1594 Clicked: 1640 Cited: 0 Commented: 0(p.1132-1136) <Full Text><PPT> 16
1陕西中医药大学医学科研实验中心，动物中心实验室，中国咸阳市，712046
2陕西中医药大学基础医学院，中国咸阳市，712046
3第四军医大学西京医院心内科，中国西安市，710032
摘要：巨噬细胞具有高度的可塑性与异质性，能在特定微环境中调控细胞增殖、介导免疫调节并促进组织再生。在相关研究中，由人源THP-1细胞系诱导分化而来的巨噬细胞，已被广泛用作原代巨噬细胞的替代模型。然而，在诱导建立THP-1巨噬细胞的各类模型时，仍面临诸多挑战。本研究详细阐述了通过特定刺激将THP-1细胞诱导为不同表型巨噬细胞的方法，并筛选出一系列可用于识别不同巨噬细胞表型的潜在标志物，旨在为该领域研究提供新颖且实用的技术手段，助力研究人员更直观、高效地开展探索。
关键词组：THP-1巨噬细胞；极化方法；表型；标志物
Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering
ISSN 2095-9184 (print), ISSN 2095-9230 (online)
2025 Vol.26 No.10 P.1767-2064
CONTENTS
Special Feature on Theories and Applications of Financial Large Models (Editors-in-Chief: Qiang YANG, Xiu LI; Executive Lead Editors: Shuoling LIU, Xiaojun ZENG; Guest Editors: Bo AN, Liyuan CHEN, Jian GUO, Jianzong WANG, Miao ZHENG)
Editorial: Theories and applications of financial large models
Shuoling LIU, Xiaojun ZENG, Xiu LI, Qiang YANG
DOI: 10.1631/FITEE.2520000 Downloaded: 71 Clicked: 162 Cited: 0 Commented: 0(p.1767-1770) <Full Text>
Position Article: Large investment model
Jian GUO, Heung-Yeung SHUM
DOI: 10.1631/FITEE.2500268 Downloaded: 189 Clicked: 329 Cited: 0 Commented: 0(p.1771-1792) <Full Text><PPT> 15
粤港澳大湾区数字经济研究院（IDEA），中国深圳市，518045
摘要：传统量化投资研究正面临边际效益递减与人力时间成本攀升的双重压力。为突破此困境，我们提出投资大模型（LIM）—一种旨在实现规模化性能与效率提升的新型量化投资研究范式。该模型通过端到端学习与构建底座模型的方法构建量化投资基础模型，使其能够从跨市场、跨资产类别、跨频率的多维度金融数据中自主学习综合信号模式。这些"全局规律"可迁移至下游策略建模阶段，针对具体任务实现性能优化。本文详述了LIM的系统架构设计，探讨了该范式下的关键技术挑战，并指出未来研究方向。
关键词组：通用人工智能；端到端；投资大模型；量化投资；基础模型；多模态大语言模型
Review Article: Knowledge distillation for financial large language models: a systematic review of strategies, applications, and evaluation
Jiaqi SHI, Xulong ZHANG, Xiaoyang QU, Junfei XIE, Jianzong WANG
DOI: 10.1631/FITEE.2500282 Downloaded: 157 Clicked: 579 Cited: 0 Commented: 0(p.1793-1808) <Full Text><PPT> 24
1平安科技（深圳）有限公司，中国深圳市，518046
2中国科学技术大学先进技术研究院，中国合肥市，230027
摘要：金融大语言模型为金融应用提供了巨大潜力。然而，过高的部署成本和巨大的推理延迟构成了主要障碍。作为一种重要压缩方法，知识蒸馏为这些难题提供了有效解决方案。本文对知识蒸馏如何与金融大语言模型相互作用进行了全面调查，涵盖了策略、应用和评估3个核心方面。在策略层面，引入一个结构化分类法，以比较分析现有蒸馏路径。在应用层面，提出一个逻辑的上游–中游–下游框架，系统地解释蒸馏模型在金融领域的实际价值。在评估层面，为解决金融领域缺乏标准的问题，构建了一个综合评估框架，从金融准确性、推理保真度和稳健性等多个维度进行评估。总而言之，本文旨在为这一跨学科领域提供清晰的路线图，以加速蒸馏型金融大模型发展。
关键词组：金融大语言模型；知识蒸馏；模型压缩；量化交易
Review Article: A survey on large language model-based alpha mining
Junjie ZHANG, Shuoling LIU, Tongzhe ZHANG, Yuchen SHI
DOI: 10.1631/FITEE.2500386 Downloaded: 246 Clicked: 310 Cited: 0 Commented: 0(p.1809-1821) <Full Text><PPT> 45
1南洋理工大学计算机与数据科学学院，新加坡，639798
2易方达资产管理有限公司，中国广州市，510000
3新加坡国立大学工业系统工程与管理系，新加坡，119077
摘要：阿尔法挖掘指系统性地发现能够预测未来截面收益的数据驱动信号，是量化研究的核心任务。近年来，大语言模型（LLM）的进展催生基于LLM的阿尔法挖掘框架，这类框架在人工指导与算法自动挖掘方法之间提供了理想的中间路径，兼具效率与语义深度。本文从智能体视角出发，对新兴的基于LLM的阿尔法挖掘系统进行结构化综述，并分析LLM在挖掘者、评估者及交互助手中的功能性角色定位。尽管初期取得进展，关键挑战依然存在，包括简化的绩效评估、有限的数值理解能力、缺乏多样性与原创性、薄弱的探索动力学、时间数据泄露以及黑箱风险与合规性挑战。据此，我们勾勒出未来的发展方向，包括提升推理一致性、拓展至新型数据模态、重新审视评估方案，以及将LLM整合到更通用的量化系统中。我们的分析表明，LLM作为可扩展的接口，既能放大领域专业知识又能增强算法严谨性，即它通过将定性假设转化为可验证因素来强化领域专业知识，同时通过支持快速回测和语义推理来提升算法严谨性。由此形成的互补范式中，直觉、自动化与基于语言的推理相互融合，共同重塑量化研究的未来。
关键词组：阿尔法挖掘；量化投资；大语言模型（LLM）；LLM智能体；金融科技
Shijie HAN, Jingshu ZHANG, Yiqing SHEN, Kaiyuan YAN, Hongguang LI
DOI: 10.1631/FITEE.2500414 Downloaded: 154 Clicked: 339 Cited: 0 Commented: 0(p.1822-1831) <Full Text><PPT> 29
1哥伦比亚大学工业工程与运筹学系，美国纽约市，10027
2上海财经大学信息管理与工程学院，中国上海市，200433
3九方智投控股有限公司，中国上海市，201702
4约翰斯·霍普金斯大学计算机科学系，美国巴尔的摩市，21218
摘要：当前金融大语言模型（FinLLM）存在两大局限：缺乏股票分析质量的标准化评估指标，以及分析深度不足。我们通过两项创新突破这些局限。首先推出AnalyScore，一套评估股票分析质量的系统化框架；其次构建一个由专家精心筛选的数据集Stocksis，旨在提升大语言模型（LLM）的金融分析能力。基于Stocksis数据集，结合创新集成框架与量化工具，我们开发出FinSphere智能体，可生成专业级股票分析报告。AnalyScore评估表明，FinSphere在分析质量和实际应用能力方面显著优于通用LLM、领域专用金融LLM及现有智能体系统，即便后者配备实时数据访问和少样本指导功能亦然。研究结果凸显了FinSphere在分析质量与现实应用中的显著优势。
关键词组：大语言模型（LLM）；指令微调金融大模型；实时股票分析；评估框架与数据集
Can large language models effectively process and execute financial trading instructions?
Yu KANG, Xin YANG, Ge WANG, Yuda WANG, Zhanyu WANG, Mingwen LIU
DOI: 10.1631/FITEE.2500285 Downloaded: 95 Clicked: 255 Cited: 0 Commented: 0(p.1832-1846) <Full Text>
1西交利物浦大学数学物理学院，中国苏州市，215123
2中山大学数学学院，中国珠海市，519082
3香港科技大学工学院，中国香港特别行政区，999077
4香港大学计算与数据科学学院，中国香港特别行政区，999077
5悉尼大学电气与计算机工程学院，澳大利亚悉尼，2006
6似然实验室，中国广州市，510300
摘要：大语言模型（LLM）的发展为金融行业创造了变革性机遇，尤其在金融交易领域。然而，如何将LLM与交易系统集成成为一项挑战。为解决这一问题，本文提出一种智能交易订单识别流程，能够在交易执行过程中将交易订单转换为标准格式。该系统提升人工交易员与交易平台的交互能力，同时解决交易执行中的信息获取偏差问题。此外，构建一个包含500条数据的交易订单数据集，用于模拟真实交易场景。通过在该数据集上对5个最先进的LLM进行实验，设计多项评价指标，以全面评估数据集的可靠性及大模型在金融领域的生成能力。实验结果表明，大多数模型能以较高准确率（约80%–99%）生成语法正确的JavaScript对象表示法（JSON），并在几乎所有（约90%–100%）不完整案例中主动提出澄清性问题。但模型的端到端准确率仍处于较低水平（约6%–14%），信息缺失问题显著（约12%–66%）。此外，模型存在过度问询倾向—约70%–80%后续问询并无必要，这不仅增加交互成本，还带来潜在的信息泄露风险。研究还证实将该流程与真实交易系统集成的可行性，为基于LLM的交易自动化解决方案的实际部署奠定基础。
关键词组：大语言模型；金融指令；评估；数据集构建
MENTOR: a multi-agent framework for event and narrative trend prediction with optimized reasoning
Liyuan CHEN, Gaoguo JIA, Dongsheng GU, Jiangpeng YAN, Yuhang JIANG, Xiu LI, Xiaojun ZENG
DOI: 10.1631/FITEE.2500608 Downloaded: 79 Clicked: 118 Cited: 0 Commented: 0(p.1847-1861) <Full Text><PPT> 21
1清华大学深圳国际研究生院，中国深圳市，518055
2易方达基金管理有限公司，中国广州市，510620
3曼彻斯特大学计算机科学系，英国曼彻斯特市，M139PL
摘要：叙事经济学认为，金融市场很大程度上受不断演化的叙事影响，这为预测新兴事件及其对经济的影响提供了新的可能。然而，现有基于大语言模型的方法在任务分解的系统性和与金融场景的契合度方面仍存在不足。本文提出MENTOR框架，这是一种面向事件和叙事趋势预测的多智能体系统，结合了教师-学生式的迭代推理机制，并通过一系列渐进式子任务实现预测功能：识别和排序正在形成的热点事件、从当前叙事中预测未来事件以及预测受这些事件影响的行业指数表现。基于我们自建的中文关键意见领袖（KOL）数据集和英文财经新闻数据集的实验结果表明，MENTOR在事件预测和行业排序任务上均优于近期的基线模型，包括增强型未来事件预测（StkFEP）和"总结–解释–预测"（SEP）框架。此外，投资组合层面的回测结果显示，改进的事件和行业预测可带来实际的投资绩效提升。研究结果表明，将结构化推理与多智能体反馈相结合，能够显著提升事件预测的可靠性，并加强叙事动态与金融市场结果之间的联系。
关键词组：叙事经济学；多智能体；事件检测；事件预测
Correspondence: When DeepSeek-R1 meets financial applications: benchmarking, opportunities, and limitations
Shuoling LIU, Liyuan CHEN, Jiangpeng YAN, Yuhang JIANG, Xiaoyu WANG, Xiu LI, Qiang YANG
DOI: 10.1631/FITEE.2500227 Downloaded: 2013 Clicked: 592 Cited: 0 Commented: 0(p.1862-1870) <Full Text><PPT> 31
1香港科技大学，中国香港特别行政区，999077
2易方达基金管理有限公司，中国广州市，510000
3微众银行，中国深圳市，518054
4清华大学深圳国际研究生院，中国深圳市，518055
摘要：在金融服务领域，推理型大语言模型--尤其新兴开源模型DeepSeek-R1--的潜在价值仍处于初步探索阶段。尽管通用大语言模型已在金融新闻分析、客户交互等场景实现较多应用，但DeepSeek-R1凭借集成强化学习的多阶段训练机制，突破性地解锁了高级推理能力，不仅能精准应对复杂金融问答任务，还针对资源受限环境推出轻量级蒸馏学生模型，显著提升部署灵活性。本文以跨学科视角切入金融人工智能领域，首先系统剖析DeepSeek-R1的技术架构与核心原理，随后基于两个公开金融问答数据集，对DeepSeek-R1及其蒸馏模型开展初步但全面的性能基准测试。在此基础上，深入探讨该模型为金融服务带来的创新机遇，客观分析其现存局限性，并前瞻性地提出3个未来研究方向。本文旨在为推理型大语言模型在金融人工智能领域的合理应用与深度发展提供理论依据与实践指引，推动金融科技迈向更高层次。
关键词组：大语言模型；模型推理；人工智能；金融科技
Shurui XU, Feng LUO, Shuyan LI, Mengzhen FAN, Zhongtian SUN
DOI: 10.1631/FITEE.2500421 Downloaded: 130 Clicked: 163 Cited: 0 Commented: 0(p.1871-1878) <Full Text><PPT> 14
1贝尔法斯特女王大学电子、电气工程与计算机科学学院，英国贝尔法斯特，BT9 5BN
2莱斯大学计算机科学系，美国得克萨斯州休斯敦市，77005
3北京大学汇丰商学院牛津校区，英国英格兰，OX1 5HR
4肯特大学计算机学院，英国肯特郡坎特伯雷，CT2 7NZ
摘要：大语言模型（LLM）在金融应用中的集成展现出显著潜力，可提升决策流程、实现操作自动化并提供个性化服务。然而，金融系统的高风险特性要求极高的可信度，而当前LLM往往难以满足这一要求。本研究识别并探讨了基于LLM的金融系统中的3大可信度挑战：（1）逃逸式提示—利用模型对齐漏洞生成有害或违规响应；（2）幻觉现象—模型产出事实错误的输出误导金融决策；（3）偏见与公平性问题—LLM内嵌的人口统计或制度偏见可能导致个体或区域遭受不公平对待。为具体呈现这些风险，我们设计了3项金融相关测试，并对涵盖专有与开源家族的主流LLM进行评估。在所有模型中，每项测试至少出现一次风险行为。基于这些发现，系统性地总结了现有风险缓解策略。我们认为，解决这些问题不仅对确保金融领域人工智能的负责任使用至关重要，更是实现其安全可扩展部署的关键所在。
关键词组：可信赖的人工智能；大语言模型；金融；金融科技
Regular Papers
An adaptive outlier correction quantization method for vision Transformers
Zheyang LI, Chaoxiang LAN, Kai ZHANG, Wenming TAN, Ye REN, Jun XIAO
DOI: 10.1631/FITEE.2400994 Downloaded: 200 Clicked: 458 Cited: 0 Commented: 0(p.1879-1895) <Full Text><PPT> 26
1浙江大学计算机科学与技术学院，中国杭州市，310027
2杭州海康威视数字技术股份有限公司，中国杭州市，310051
摘要：Transformer模型虽已在多个领域展现出显著成效，但其巨大的计算和内存需求对其应用构成限制，尤其在资源受限的边缘设备上部署时面临挑战。量化作为一种有效的模型压缩方法，能显著降低Transformer在边缘设备上的运行时间。值得注意的是，与卷积神经网络（CNN）相比，Transformer的激活值表现出更为显著的离群值，导致不同通道和令牌间的特征分布不均。为应对此问题，提出一种自适应离群值校正量化（AOCQ）方法，该方法能显著降低这些离群值的不利影响。AOCQ在3个层级上调整通道和令牌间的显著差异：算子级；框架级；损失级。引入一种新颖的算子，它能等效平衡不同通道间的激活值，并在框架层面增设一个额外的阶段，以优化激活值的量化步骤。此外，在损失层面，将各令牌和各通道间的不均衡激活值转移到模型权重的优化过程中。理论分析表明，该方法能有效降低量化误差。所提方法的有效性已在在多种基准模型和任务上得到验证。经过8位训练后量化的DeiT-B模型在仅损失0.28个百分点精度的情况下，精度达到81.57%，同时实现4倍的推理加速。此外，在包括图像分类和目标检测在内的多项任务中，Swin Transformer和DeiT的权重可被训练后量化到4位，精度损失仅为2%，同时所需内存仅为原来的1/8。
关键词组：Transformer；模型压缩和加速；训练后量化；离群值
Prototypical clustered federated learning for heart rate prediction
Yongjie YIN, Hui RUAN, Yang CHEN, Jiong CHEN, Ziyue LI, Xiang SU, Yipeng ZHOU, Qingyuan GONG
DOI: 10.1631/FITEE.2500062 Downloaded: 849 Clicked: 639 Cited: 0 Commented: 0(p.1896-1912) <Full Text><PPT> 10
1复旦大学计算机科学技术学院，中国上海市，200438
2蔚来汽车，中国上海市，201805
3科隆大学信息系统系，德国科隆，50969
4赫尔辛基大学农业科学系，芬兰赫尔辛基，00014
5麦考瑞大学计算学院，澳大利亚悉尼，2109
6复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室，中国上海市，200433
摘要：预测未来心率不仅有助于检测心律异常，也能为下游健康监测服务提供及时支持。现有心率预测方法在隐私保护和数据异构性方面面临挑战。为应对这些挑战，本文提出一种新颖的心率预测框架--PCFedH，该框架利用个性化联邦学习和原型对比学习，来实现稳定聚类效果与更精准的预测。PCFedH包含两个核心模块：一个基于原型对比学习的联邦聚类模块，通过刻画数据异构性并增强心率表征以获取更有效聚类；一个两阶段软聚类联邦学习模块，依托稳定聚类结果实现各本地模型的个性化性能提升。在两个真实数据集上的实验结果表明，本方法优于现有最先进技术，在两个数据集上均方误差平均降低3.1%。此外，进行了全面实验，以实证验证所提方法各关键组件的有效性。其中个性化组件被证实为整个设计中最关键部分，表明其对整体性能具有重大影响。
关键词组：联邦学习；心率预测；原型对比学习
Yang LIU, Huajian DENG, Hao WANG, Zhonghe JIN
DOI: 10.1631/FITEE.2500193 Downloaded: 233 Clicked: 418 Cited: 0 Commented: 0(p.1913-1925) <Full Text>
1浙江大学微小卫星研究中心，中国杭州市，310027
2浣江实验室，中国诸暨市，311899
3浙江省微纳卫星研究重点实验室，中国杭州市，310027
摘要：在动态条件下，星斑在成像平面上的模糊效应会降低质心提取精度，从而影响姿态估算。为提升星敏感器的动态性能，提出一种基于异质模糊核的乘性扩展卡尔曼滤波（MEKF）辅助非盲星图像复原算法。该算法包含3个步骤：首先，采用MEKF估计姿态和陀螺漂移，以消除星敏感器测量误差和陀螺漂移。其次，利用MEKF预测的姿态作为初始条件，加速后续算法运行。最后，提出一种陀螺辅助异质模糊核估计算法，用于恢复非均匀与非线性运动模糊的星图。与现有动态星像去模糊算法主要关注图像内容不同，本方法着眼于运动模糊的成因，融合MEKF和异质模糊核技术。这显著增强了对噪声的鲁棒性并提高了复原精度。仿真结果表明，该方法显著优于现有技术，将质心提取精度提升高达59.64%，并将各轴指向精度提高78.94%以上。
关键词组：异质模糊核估计；动态环境；局部图像复原；乘性扩展卡尔曼滤波；陀螺漂移
Large language model-enhanced probabilistic modeling for effective static analysis alarms
Xinlong PAN, Jianhua LI, Zhihong ZHOU, Gaolei LI, Xiuzhen CHEN, Jin MA, Jun WU, Quanhai ZHANG
DOI: 10.1631/FITEE.2500038 Downloaded: 759 Clicked: 708 Cited: 0 Commented: 0(p.1926-1941) <Full Text><PPT> 24
1上海交通大学计算机学院网络安全技术研究院，中国上海市，200240
2上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室，中国上海市，200240
摘要：静态分析在警报处理方面面临诸多挑战，其中概率模型与警报优先级排序是缓解用户手动检查负担的关键方法。这些模型通常依赖用户反馈对警报进行排序，从而提升处理效率。然而，现有方法常受限于效率低下及泛化能力不足等问题。尽管基于学习的方法已展现一定潜力，但其通常伴随着高昂的训练代价，并受预定义模型结构的制约。此外，大语言模型（LLM）在静态分析中的集成尚未充分发挥其潜力，导致漏洞识别准确率偏低。为应对上述问题，本文提出一种新型框架—BinLLM，该框架利用LLM的泛化能力，通过规则学习提升警报概率模型的性能。我们的方法将LLM生成的抽象规则引入概率模型，结合静态分析中的警报路径与关键语句，从而增强模型推理能力，有效提高真实漏洞的识别率，并缓解泛化错误问题。在一组C程序的实验评估中，BinLLM在警报验证所需检查数量上，较两个先进基线方法Bingo和BayeSmith分别减少40.1%与9.4%，充分体现了LLM与静态分析的结合在提升警报管理方面的应用潜力。
关键词组：静态分析；贝叶斯推理；大语言模型；警报排序
Qingmei CAO, Ruiwen XIANG, Yonghong TAN, Weiqing SUN, Jiawei CHI, Xiaodong ZHOU, Lei YAO
DOI: 10.1631/FITEE.2500058 Downloaded: 238 Clicked: 576 Cited: 0 Commented: 0(p.1942-1953) <Full Text>
1上海理工大学机械工程学院，中国上海市，200093
2上海师范大学机电工程学院，中国上海市，200234
3中国人民公安大学信息与网络安全学院，中国北京市，100038
4上海公安学院信息化与网络安全系，中国上海市，200137
摘要：本文提出一种新型模糊滑模控制（FSMC）策略，旨在增强欠驱动四旋翼无人机（UAV）在存在外部干扰和模型不确定性条件下位置控制的鲁棒性与稳定性。为实现系统在复杂动态环境中的自适应能力与鲁棒性，基于传统滑模控制（SMC）设计智能二维模糊控制器，实时调整SMC参数以适应系统可变结构参数。首先基于误差滤波变量设计，采用传统SMC抑制跟踪误差。随后基于滤波变量及其变化率，开发融合模糊逻辑模块（FLM）与SMC的自学习模块（FLM+SMC）来调节上述SMC的两个参数。继而将FLM输出信号反馈至SMC模块，最终构建基于FSMC的UAV闭环调谐系统。此外，通过李亚普诺夫理论对FSMC的稳定性进行了严格验证。最终综合仿真表明，所设计的FSMC不仅能实现精确的轨迹精度，还具备鲁棒性和抗干扰能力；与SMC及自适应径向基函数神经网络控制（RBFNNC）的对比仿真验证了该结果。
关键词组：滑模控制；模糊逻辑理论；欠驱动系统；无人机；自学习策略
Faisal ALTAF, Ching-Lung CHANG, Naveed Ishtiaq CHAUDHARY, Taimoor Ali KHAN, Zeshan Aslam KHAN, Chi-Min SHU, Muhammad Asif Zahoor RAJA
DOI: 10.1631/FITEE.2400730 Downloaded: 1763 Clicked: 1038 Cited: 0 Commented: 0(p.1954-1968) <Full Text>
Xiali LI, Xiaoyu FAN, Junzhi YU, Zhicheng DONG, Xianmu CAIRANG, Ping LAN
DOI: 10.1631/FITEE.2500287 Downloaded: 54 Clicked: 171 Cited: 0 Commented: 0(p.1969-1983) <Full Text>
1中央民族大学民族语言智能分析与安全治理教育部重点实验室，中国北京市，100081
2中央民族大学信息工程学院，中国北京市，100081
3北京大学湍流与复杂系统国家重点实验室，中国北京市，100871
4北京大学通用人工智能国家重点实验室，中国北京市，100871
5西藏大学信息科学技术学院，中国拉萨市，850000
摘要：藏族久棋作为国家级非物质文化遗产，是一种复杂的棋类游戏，包含布局和战斗两个阶段。在硬件资源受限下，提升藏族久棋深度强化学习（DRL）模型的棋力水平成为难题。为解决该问题，本文提出一种基于层级神经网络和知识引导的两阶段模型—JFA。其包含两个子模型：用于布局阶段的策略布局模型（SLM）和用于对战阶段的分层对战模型（HBM）。两个子模型采用相似的网络结构，利用并行蒙特卡洛树搜索（MCTS）方法，独立进行自对弈训练。HBM由分层神经网络构成，上层网络用以选择移动和跳吃动作，下层网络用以选择成方吃子动作。基于人类知识设计辅助智能体，配合SLM和HBM模拟整个对局过程，根据成方情况或者实际胜负为棋局提供奖励信号。此外，在HBM模型中，提出两种基于人类知识的剪枝方法，分别对并行MTCS进行剪枝，以及对下层网络中的吃子动作进行捕获。与使用AlphaZero方法布局模型对弈的实验中，SLM胜率为74%，其决策时间大约缩短至AlphaZero模型所需时间的1/147。SLM在2024年中国全国计算机游戏大赛中摘得桂冠。HBM模型在与其他藏族久棋模型的对弈中取得70%胜率。当SLM与HBM在JFA框架下协同运作时，胜率提升至81%，达到人类业余四段棋手水平。这些成果表明JFA框架能有效提升藏族久棋人工智能的竞技表现。
关键词组：博弈；强化学习；藏族久棋；独立两阶段模型；自对弈；分层神经网络；并行蒙特卡洛树搜索
Yusong ZHOU, Xiaoyu JIANG, Shu SUN, Xinmin ZHANG, Yuanqiu MO, Zhihuan SONG
DOI: 10.1631/FITEE.2500169 Downloaded: 208 Clicked: 448 Cited: 0 Commented: 0(p.1984-1999) <Full Text><PPT> 20
1浙江大学控制科学与工程学院，中国杭州市，310027
2浙江大学工业控制技术全国重点实验室，中国杭州市，310027
3东南大学数学学院，中国南京市，211189
摘要：深度学习使交通预测模型能够融合多种辅助数据源（如天气和时间信息），从而提升预测精度。现有方法往往存在通用性与可扩展性受限的问题，且该领域缺乏统一的基准测试框架来实现公平的模型比较。这种缺失阻碍了性能评估的一致性，延缓了稳健且适应性强的模型开发进程，导致量化不同辅助数据源的增量效益变得困难。为解决这些问题，我们提出MltAuxTSPP—一个融合多源辅助数据的交通预测深度学习统一基准框架。该框架具备标准化数据容器与融合嵌入模块，可实现异构数据的统一处理并提升可扩展性。其生成的统一隐含表示能被各类下游模型无缝采用，确保在相同条件下进行公平可复现的比较。基于真实数据集的广泛实验表明，MltAuxTSPP能有效利用气象与时间特征提升长期预测性能，为推进交通状态预测研究提供实用且可复现的基础框架。
关键词组：交通预测；基准平台；深度学习；多源辅助数据
Sitian WANG, Huarong ZHENG, Jianlong LI, Wen XU
DOI: 10.1631/FITEE.2500235 Downloaded: 114 Clicked: 442 Cited: 0 Commented: 0(p.2000-2015) <Full Text><PPT> 15
1浙江大学信息与电子工程学院，中国杭州市，310027
2浙江大学海洋学院，中国舟山市，316021
3中国科学院深海科学与工程研究所，中国三亚市，572000
摘要：本文利用全球定位系统（GPS）与海洋水面载具的机动性，研究了无人水面航行器（USV）与自主水下航行器（AUV）间的导航问题，提出一种基于USV轨迹优化的移动AUV状态估计方法。通过分析多普勒效应对单一水面USV接收的声学信号到达频率（FOA）的影响，可同步估计AUV的位置与速度，提供了一种不需要时间同步的鲁棒解决方案。此外，通过动态调整USV轨迹来构建最优的USV-AUV测量几何构型，从而提高AUV的可观测性并提升状态估计性能。该方法的创新点是一个基于Cramér-Rao下界（CRLB）进行可观测性分析与几何约束的定制化成本函数。该函数整合了：（1）CRLB—用于优化系统可观测性，从而提高估计精度；（2）距离项—确保USV与AUV保持适当距离；（3）转向率项—用于调整USV航向以增强跟踪能力。采用粒子群优化算法对该成本函数进行最小化求解，通过多组件平衡实现稳健的AUV跟踪框架。我们通过全面仿真验证了USV轨迹复杂度、AUV下潜深度、测量频率、数据丢包率及噪声水平等不同因素对导航性能的潜在影响。仿真结果表明，所提方法在AUV状态估计与跟踪方面具有显著有效性。
关键词组：到达频率；滚动视界估计；轨迹优化；无人水面航行器；自主水下航行器；导航
Dengpeng YANG, Yunfei GUO, Yanbo XUE, Anke XUE, Yun CHEN
DOI: 10.1631/FITEE.2500204 Downloaded: 161 Clicked: 410 Cited: 0 Commented: 0(p.2016-2029) <Full Text>
杭州电子科技大学自动化学院，中国杭州市，310018
摘要：为解决杂波环境下水下多传感器多目标被动跟踪问题，本文提出一种分布式核均值嵌入高斯置信传播（DKME-GaBP）算法。首先，建立并因式分解联合后验概率密度函数（PDF），通过对应因子图进行表示。随后，在该因子图上运行GaBP算法，以降低数据关联的计算复杂度。GaBP的因子图包含内环与外环：内环负责局部航迹估计与数据关联，外环融合多传感器信息。在内环中，设计基于高斯核的核均值嵌入（KME）方法，将局部估计中的强非线性问题转化为高维再生核希尔伯特空间（RKHS）中的线性问题。在外环中，提出一种基于KME的多传感器分布式融合方法，通过考虑RKHS中不同PDF之间的距离来提高融合精度。仿真结果验证了DKME-GaBP算法的有效性与鲁棒性。
关键词组：核均值嵌入；置信传播；多传感器多目标跟踪；水下被动跟踪
Gu LIU, Jiajiang SHEN, Lei MA, Wei QIN, Wenwen YANG, Lei GUO, Jianxin CHEN
DOI: 10.1631/FITEE.2500119 Downloaded: 333 Clicked: 517 Cited: 0 Commented: 0(p.2030-2040) <Full Text><PPT> 15
1南通大学信息科学技术学院，中国南通市，226019
2大连理工大学信息与通信工程学院，中国大连市，116024
摘要：提出一种由深度学习优化方法辅助的元表面加载1×2贴片阵列天线，以同时实现端口和辐射方向图解耦，从而增强多输入多输出（MIMO）系统中元件之间的隔离。深度学习辅助优化方法使用人工神经网络（ANN）和粒子群优化（PSO）算法来寻求天线的最佳结构，以实现具有无失真辐射方向图的端口解耦。ANN被训练来描述几何参数与天线响应之间的非线性关系。在成本函数和迭代次数的指导下，使用PSO算法，根据成本函数并结合训练好的ANN对天线结构进行优化。最后，通过约束成本函数，得到一个1×2贴片阵列天线，其上有一个由螺柱固定的元表面，同时实现了端口和辐射方向图的解耦。为验证该原理和设计方法，设计、制造并测量了一个尺寸为0.88λ0×0.47λ0×0.21λ0（λ0是中心频率处自由空间中的波长）的天线原型。测量的分数带宽为8%（4.8-5.2 GHz）。二元贴片天线的隔离度从7.6 dB增加到24.3 dB，在0.35λ0处的包络相关系数（ECC）<0.0005。此外，每个元素的H平面辐射方向图是一致的，并在宽边方向上对称。这些特性使得所提出的天线适用于近间距的MIMO天线系统。
关键词组：人工神经网络；粒子群优化算法；互耦；辐射方向图恢复；超表面
Hadi JAHANIRAD, Ahmad MENBARI, Hemin RAHIMI, Daniel ZIENER
DOI: 10.1631/FITEE.2401094 Downloaded: 130 Clicked: 356 Cited: 0 Commented: 0(p.2041-2063) <Full Text>
1库尔德斯坦大学电子与通信工程系，伊朗萨南达季市，90210
2伊尔默瑙工业大学计算机体系结构与嵌入式系统系，德国伊尔默瑙市，98693
摘要：单片三维集成电路（M3D IC）作为克服传统二维器件缩放限制的一种创新解决方案，能够提升性能、降低功耗、增强功能。作为M3D IC中的重要组件，层间通孔（ILV）可实现层间垂直连接，但其易在制造及运行过程中出现故障，如阻塞（SAF）、短路、开路等，进而影响系统可靠性。上述问题亟需采用先进的内建自测（BIST）方法，实现高效故障检测与定位，同时降低测试开销。本文提出一种新型BIST结构，能够高效检测ILV故障，尤其针对非规则分布的ILV，并基于步进模式方法实现簇内近似故障定位。在所提出的BIST框架中，根据故障发生的概率将ILV分成若干簇，以实现对所有SAF和桥接故障（BF）以及大部分多重故障的高效检测。该策略使设计者能够对故障覆盖率、定位精度、测试时间进行微调，以满足特定设计要求。新的BIST方法解决了现有方案的一个关键缺陷，即通过引入多簇ILV结构，显著减少了测试配置数量与总体测试时间。该方法还提高了区域和硬件利用率，尤其适用于大规模电路基准测试。例如，在LU32PEENG基准测试中，将ILV划分为64个簇后，功耗、面积、硬件开销分别降低0.82%、1.03%和1.14%。
关键词组：单片三维集成电路（M3D IC）；层间通孔（ILV）；内建自测（BIST）；故障检测与定位
Zhicheng WANG, Xin ZHAO, Meng Yee (Michael) CHUAH, Zhibin LI, Jun WU, Qiuguo ZHU
DOI: 10.1631/FITEE.24e1070 Downloaded: 35 Clicked: 88 Cited: 0 Commented: 0(p.2064-2064) <Full Text>