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期刊简介


  《湘潭大学学报(自然科学版)》创刊于1978年,是湖南省教育厅主管、湘潭大学主办的国内外公开发行的学术期刊。本刊曾多次荣获全国优秀科技期刊奖、中国高校优秀科技期刊奖、中国科技论文在线优秀期刊奖等奖项,是首届中国期刊方阵双百期刊,是中国科技核心期刊,被CA 化学文摘(美)、Pж(AJ) 文摘杂志(俄)、中国科技论文与引文(CSTPCD)、中国科技论文在线、知网、万方、维普等数据库收录。

 

2025年03期
韶峰专栏

含双Caputo分数阶导数的非线性微分方程的有限差分方法

樊易鹏;曹继亮;王湛朗;肖爱国;

近年来,随着分数阶非线性微分方程的快速发展及其在众多科学领域中的广泛应用,分数阶非线性微分方程得到了越来越多学者的关注.该文通过不动点定理证明了一类含双Caputo分数阶导数的非线性微分方程初值问题解的存在唯一性、Ulam-Hyers稳定性;应用L1插值方法逼近Caputo分数阶导数,构造了求解含双Caputo分数阶导数的非线性微分方程的L1差分算法,并证明了方法的稳定性和收敛性.

2025 年 03 期 v.47 ; 国家自然科学基金面上项目(12471391)
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酸浸焦粉高效活化CaO在半干法中脱除SO2能研究

伍云凡;李思密;刘谋礼;周娱琪;黄妍;

针对焦化行业焦粉(CP)资源化利用效率低及钙基半干法脱硫剂活性不足的问题,该研究提出采用酸浸预处理焦粉(ACP)活化氧化钙(CaO)制备高效脱硫剂的新思路,通过系统研究ACP对CaO脱硫性能的增强机制,旨在开发兼具焦粉资源化利用与高效SO2除功能的复合脱硫材料.实验采用HCl-HF混合酸浸法处理CP制备ACP,通过浆液混合造粒工艺制备不同ACP负载量(0~7%)的CaO-x%ACP脱硫剂.利用固定床反应器在模拟烟气条件(500μL·L-1 SO2 5%O2 10%H_2O,120℃)下评估脱硫性能,结合X射线衍射、扫描电子显微镜、氮气吸附-脱附、傅里叶变换红外光谱等表征手段揭示构效关系.结果表明:CaO-3%ACP脱硫剂的穿透时间为64 min,饱和硫容达74.62 mg·g-1,较纯CaO提升68%.酸浸处理使ACP比表面积增加至17.13 m2g-1(较CaO提升31.06%),孔隙结构优化形成介孔为主的层级结构.ACP表面富含C=O基团引导氧空位的形成,在O2H_2O存在条件下促使更多SO2成CaSO4机理研究表明所制备的CaO-3%ACP脱硫剂遵循Langmuir-Hinshelwood机制实现SO2SO3SO4sup>2-的催化转化.该研究创新性地将工业固废焦粉转化为高效脱硫剂活化组分,实现"以废治废"的绿色循环目标,为焦化行业多污染物协同控制提供了理论依据和技术路径.

2025 年 03 期 v.47 ; 国家自然科学基金区域联合基金重点项目(U23A20677); 湖南省教育厅科研项目(22A0129); 湖南省研究生科研创新项目(CX20230668)
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长程Kitaev-Hubbard链拓扑相的关联效应

韩佳美;李意芝;李艳茹;孟利军;

该文基于密度矩阵重整化群方法,通过计算纠缠熵研究了最近邻Hubbard相互作用U对长程Kitaev模型拓扑相图的影响.首先,证明了在开放边界条件和反周期边界条件下,吸引/排斥Hubbard相互作用可以通过移动相变临界点来缩小/扩大拓扑相区域.其次,对于吸引相互作用(U<0)和排斥相互作用(U> 0),临界点的移动距离表现出不对称的行为,排斥相互作用的影响较大.并且这两种相互作用在短程配对下均导致零中心电荷,在长程配对下导致中心电荷的行为具有多样性.此外,这种相互作用对负配对Kitaev-Hubbard链的相边界影响不大,但对短程/长程配对的U-μ相图的影响小/大.这些结果可以对进一步研究关联效应是否在二维长程Kitaev-Hubbard模型中的其他特性提供帮助.

2025 年 03 期 v.47 ; 国家自然科学基金(11204261); 湖南省自然科学基金(2018JJ2381); 湖南教育厅重点项目(19A471)
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智能计算交叉应用

脑电情绪识别模型研究进展

周哲昊;孙托;吴灿标;梁臻;李广利;

该文综述了基于脑电(EEG)情绪识别模型的研究进展,旨在探讨EEG信号在情绪识别中的应用潜力,分析现有模型的优缺点,并展望未来的发展方向.首先介绍了EEG信号的特点及其处理流程,包括数据预处理、特征提取和分类器训练.随后,综述了离散情绪模型和连续情绪模型,并介绍了相关的EEG情绪数据集.接着,详细阐述了基于机器学习和深度学习的EEG情绪识别模型,包括K近邻算法、支持向量机、线性判别分析、卷积神经网络、循环神经网络、图卷积神经网络等.此外,还讨论了基于深度迁移学习的EEG情绪识别模型,以解决EEG信号的个体差异性问题.现有研究表明,基于EEG的情绪识别模型在情感计算、人机交互、心理健康管理等领域展现出广阔的应用前景.然而,EEG情绪识别模型仍面临数据规模和多样性不足、个体差异性影响模型性能、计算资源密集等挑战.未来研究应致力于构建大规模、标准化的EEG情绪数据集,开发轻量化模型以适应资源受限环境,并探索跨模态融合和多领域知识迁移等方法,以进一步提升EEG情绪识别模型的性能和实用性.

2025 年 03 期 v.47 ; 国家自然科学基金面上项目(62176089); 湖南省自然科学基金优秀青年项目(2023JJ20024);湖南省自然科学基金医卫联合项目(2024JJ9551)
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