东北大学学报（自然科学版）

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1. 基于MedSAM的高效半监督医学图像病灶分割方法

贾熹滨, 尹训洁, 范超, 杨正汉

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 1-10. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20259022

摘要（1016）

HTML （66）

PDF（pc）（1940KB）（1004）

针对半监督病灶分割中教师网络性能较差，难以指导学生网络进行有效分割的问题，本文提出一种高效的半监督医学图像病灶分割方法.该方法选用特征提取能力更强的MedSAM(medical segment anything model)作为教师网络，构建基于Mamba的轻量级学生网络，通过知识蒸馏提升学生网络分割性能.针对异构网络特征对齐带来的语义失配问题，提出基于扰动一致的跨架构知识蒸馏策略，将教师特征映射到学生特征空间并对齐扰动响应，提升学生网络特征表达能力以优化分割性能.此外，针对病灶形态多样及前景背景对比度低导致的分割一致性差问题，提出基于分布的自监督损失进行优化.在多类医学图像病灶分割数据集上的实验表明，本文方法的分割性能优于现有方法，同时学生网络参数量仅为1.34 M，显著提升了模型效率.

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2. 基于改进多目标混沌粒子群优化的电动汽车充放电调度

曹知奥, 马晨硕

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (9): 1-8. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240014

摘要（951）

HTML （67）

PDF（pc）（1428KB）（428）

针对电动汽车充放电调度问题，提出一种考虑用户综合满意度的有序充放电算法.首先，构建了大规模电动汽车有序充放电模型，并量化用户综合满意度；其次，提出了一种基于改进多目标策略多样性混沌序列扰动粒子群优化(improved multi-objective role partitioning chaotic particle swarm optimization, IMRPC-PSO)算法以解决传统方法中多样性不足和易陷入局部最优的问题.根据粒子性能，给粒子赋予精英粒子、一般粒子和学习粒子的角色，并分别执行保持搜索、发展搜索和学习搜索的多样性策略.每个粒子根据其角色寻优搜索空间；为避免陷入局部最优，在每次迭代初始化后加入混沌序列扰动.最后，通过案例仿真对比所提算法与其余5种多目标优化算法的性能，结果显示IMRPC-PSO在解决电动汽车有序充放电问题上优于其他算法，验证了该算法的有效性和可行性.

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3. 基于改进的YOLOv8的PCB瑕疵检测

吕真真, 房立金, 赵乾坤, 万应才

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (10): 1-9. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240038

摘要（946）

HTML （38）

PDF（pc）（10197KB）（160）

由于印刷电路板（PCB）集成度高且线路复杂以及参数量日益增加，其存在的瑕疵直接影响PCB的生产效率，利用计算机视觉技术对PCB瑕疵进行检测对PCB生产具有重要意义.本文在YOLO目标检测算法基础上，提出了一种基于自注意力的PCB瑕疵检测算法.首先，在特征提取阶段引入了极化自注意力机制，对PCB特征的空间与语义特征分别进行提取，并将其与输入原始特征进行结合，增强网络特征的表征能力.然后，在解码阶段加入了一种小目标检测头，该检测头充分利用了YOLO网络Backbone模块提取的低分辨率特征，使网络关注PCB局部细节特征，提高瑕疵区域的定位精度.实验结果表明，所提方法在PCB数据集上精度可达95.5%，与原YOLOv8方法相比提高了4%，mAP0.5∶0.95指标与原YOLOv8方法相比提高了2.8%.

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4. 基于深度强化学习的风险导向人群导航策略

姜杨, 赵天祥, 孙若怀, 王雷

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (12): 1-8. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.12.20240094

摘要（822）

HTML （25）

PDF（pc）（2715KB）（507）

针对传统导航方法在遇到动态障碍物时出现的机器人冻结问题及动态避障效果不佳的问题，提出一种基于深度强化学习的导航方法.该方法的核心为风险感知模块和路径选择模块.风险感知模块实时计算机器人与附近动态障碍物的碰撞概率，从而使机器人优先规避高风险的障碍物.同时，路径选择模块实时计算机器人附近区域的“可通过性”，引导机器人选择较安全区域通过.与未引入这两个模块的深度强化学习方法相比，所提出的方法在所有仿真测试环境中均取得最高的导航成功率，最高提升达11%.

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5. 多目标投资组合优化问题的学习型NSGA-II

朱珠, 娄航宇

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (9): 17-24. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20249030

摘要（806）

HTML （10）

PDF（pc）（1542KB）（1385）

针对快速非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)在求解投资组合问题时存在分散性不足和约束处理能力差的问题,提出了一种基于聚类和自适应可行性修复策略的学习型改进NSGA-Ⅱ算法（INSGA-Ⅱ）用于求解多目标投资组合问题.在该算法中,通过聚类学习改进种群的分散性,通过自适应修复保证新生成的解均为可行解,从而改进算法的分散性和提高算法的收敛速度.此外,对交叉及变异后的种群分别进行保存,并将其与父代种群合并以提高生成子代种群的选择压力及质量.实验结果表明，所提算法具有更高的搜索性能和稳定性,能够有效求解多目标投资组合问题.

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6. 基于YOLOv8改进的无人机视觉小目标检测模型

刘纪红, 时瑞瑞

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (12): 29-37. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240116

摘要（799）

HTML （24）

PDF（pc）（10174KB）（1689）

针对无人机航拍图像中小目标易误检和漏检的问题以及无人机检测对实时性和轻量化的需求，提出一种基于YOLOv8改进的轻巧高效模型.首先，将YOLOv8的Neck部分简化为特征金字塔网络，使模型有效利用浅层网络提取的细节信息，并增加特征融合模块为Head层提供更利于小目标检测的特征；其次，在Backbone部分集成高效局部注意力机制以实现对目标区域的精确定位.实验结果表明，与YOLOv8s相比，改进模型的参数量和模型规模分别降低50%，mAP_0.5和检测速度分别提升4%.该改进模型为无人机检测领域的部署提供了新思路.

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7. 执行器故障下的分布式驱动电动车辆非线性观测器设计

王宏伟, 吉新玉, 宋金烁

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 60-66. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20240152

摘要（787）

HTML （12）

PDF（pc）（1352KB）（167）

针对具有执行器故障的分布式驱动电动车辆非线性动力学系统,设计一种基于观测器的鲁棒故障诊断算法.首先,考虑执行器故障及系统干扰,建立7自由度车辆系统数学模型.然后,利用线性矩阵不等式和李雅普诺夫函数设计一种基于非线性观测器的故障诊断策略,实现对系统状态、干扰信息及故障因子的多重估计,并给出理论性证明.最后,参考车辆实际驾驶条件,通过MATLAB/Simulink和CarSim进行联合仿真.结果表明,所设计的观测器可对执行器故障进行准确的诊断和估计,能快速跟踪系统实际运行状态,提高了系统的抗干扰能力.

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8. 基于混合特征选择的BiGRU-Att烧结矿转鼓指数预测模型

栗潇通, 宋小龙, 范金鑫, 吴朝霞

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 107-114. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20240127

摘要（752）

HTML （6）

PDF（pc）（1515KB）（127）

由于烧结过程具有复杂且高维的过程变量及诸多不确定性因素，单一特征选择方法难以有效地选出最佳特征集，从而影响模型的预测准确性.为此，提出一种基于混合特征选择的BiGRU-Att烧结矿转鼓指数预测模型.首先，利用最大信息系数(MIC)从原始特征集中筛选出候选特征.然后，运用基于同时扰动随机逼近的特征选择方法(SPSA-FS)对候选特征集进一步优选.最终，将最佳特征集作为基于注意力机制的双向门控循环单元模型(BiGRU-Att)的输入进行烧结矿转鼓指数预测.与多种模型和单一特征选择方法的比较分析结果表明，本文提出的混合特征选择方法能够选出最佳的特征集，所建模型具有较高的预测精度，为烧结过程提供了可靠的决策支持.

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9. 结合运动信息与双重注意力机制的两阶段SiamCAR跟踪算法

魏颖, 张家鹏, 崔佳琦, 黄通

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (9): 9-16. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240018

摘要（743）

HTML （14）

PDF（pc）（2509KB）（169）

针对单目标跟踪中，因形变、运动模糊、遮挡以及背景干扰导致的跟踪框精度下降问题，特别是在背景干扰下易出现跟踪跳变及漂移问题，提出了一种结合运动信息和双重注意力机制的两阶段跟踪算法.第一阶段，使用带有双重注意力机制的SiamCAR跟踪器对当前帧的目标进行粗定位；第二阶段，利用像素级相似度运算构建边界框精细化模块，在低延迟情况下学习目标的细微特征以提升跟踪精度，并将基于外观特征得到的跟踪框与目标的运动轨迹信息相融合，以改善跟踪漂移及跳变问题.OTB100数据集上的实验结果表明，跟踪框的成功率和精度相比原来分别提高了4.6%和2.8%，在背景干扰下的成功率达到了69.6%.

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10. 均值教师方法在半监督医学图像分割中的应用

杨金柱, 魏美, 于琪, 孙松

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 20-30. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20250103

摘要（736）

HTML （16）

PDF（pc）（1174KB）（253）

医学图像分割是临床诊疗的重要技术基础，精准的医学图像分割有助于提升疾病诊断准确率与效率.深度学习方法在该领域取得了显著进展，然而，这类方法高度依赖人工标签数据，而高质量分割标签获取成本高，限制了其实际应用.半监督学习通过联合利用少量标签数据与大量无标签数据，有效缓解了标签匮乏问题.其中，均值教师（mean teacher，MT）是当前主流的半监督学习方法，其通过指数移动平均从无标签数据提取信息，提升模型精度与泛化性能，目前已被广泛应用于医学图像分割.本文对MT进行了深入综述，重点从一致性正则化、不确定性、注意力机制、多任务学习、辅助校正及模型变体等方面介绍其在医学图像分割领域的应用和改进.本文简要分析了MT方法的应用和改进趋势，罗列了医学图像分割中常见对比实验方法、数据集、MT骨干网络和评价指标.最后，讨论了MT在医学图像分割中面对的挑战和未来潜在的研究方向.

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11. 燃煤耦合生物质在CO₂气氛下共气化产气特性及动力学研究

姚锡文, 张宏柏, 许开立, 张雷雷

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (12): 124-131. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240150

摘要（727）

HTML （12）

PDF（pc）（2199KB）（253）

采用可控气氛管式炉研究煤与生物质在CO₂气氛下气化过程中的产气规律及反应动力学特性.研究发现，煤与生物质在N₂气氛下热解分为3个阶段：脱水（30~210 ℃）、急剧热解（210~400 ℃）和缓慢热解（400~1 000 ℃）；在CO₂气氛下气化分为4个阶段：脱水（30~210 ℃）、挥发分释放（210~400 ℃）、缓慢失重（400~660 ℃）和Boudouard反应（660~1 000 ℃）；CO₂气氛下气化转化率约85%，高于N₂气氛下的53%；CO₂气氛下的气化反应较N₂气氛下所需活化能更高，但反应速率较快；煤与生物质在CO₂气氛下气化产生的气体主要包括CO，CO₂，CH₄和H₂；800 ℃时CO气体再次生成，说明高温下CO₂作为氧化剂与碳发生Boudouard反应；CO₂抑制CH₄，H₂和C _m H _n 这些含氢高热值气体的生成.

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12. 基于几何注意力机制的三维手部姿势估计算法

邹慧, 佘黎煌, 陈烨涵, 乐意

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (10): 44-50. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240079

摘要（722）

HTML （8）

PDF（pc）（2154KB）（77）

在Transformer编码-解码的基础架构上设计了手势识别网络，在自注意力机制的基础上引入了优化的偏移注意力机制来提取手部特征.同时为了更好地提取手部结构的局部特征，设计了邻域聚合策略.手部结构自身的三维复杂性导致其不同区域的平滑程度不同，进行手部姿势估计时，忽略这种特征会使手部结构的局部关键信息丢失，为了解决这一问题，对手部结构进行了几何分解，分别用锐变成分和柔变成分来表示手部结构的尖锐区域和平坦区域，通过注意力机制对这两种成分的特征给予不同的关注.在MSRA,ICVL和NYU数据集上的实验验证了此算法的准确度与SOTA算法相当.

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13. 面向椎体成形术的骨水泥注射过程可视化仿真

张雅斓, 申龙, 张少甫, 张雪松

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 52-59. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20259021

摘要（710）

HTML （10）

PDF（pc）（7483KB）（287）

在骨科经皮椎体成形手术中，骨水泥注射核心参数（如注射量、压力及角度）的确定仍依赖经验判断，而这些参数对防止渗漏和并发症至关重要.为此，本文提出一种集成多相非牛顿流体模型的先进仿真框架.该框架采用基于Voronoi图的仿生骨表征方法，用于预测骨小梁结构内的水泥流动特性，并支持不同工况下水泥弥散情况的高保真可视化分析.实验结果表明，本仿真框架在术前规划优化、手术培训辅助及渗漏风险评估方面展现出潜在应用价值：术前可辅助医护人员预演注射过程以优化操作方案；在培训场景中，能模拟不同参数下的水泥弥散效果，为新手医师熟悉操作逻辑提供参考；同时，其对渗漏风险的预测功能，也有望为提升临床手术安全性提供技术层面的支持.

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14. 医学图像压缩与视觉任务联合优化方法

姚超, 高梓轩, 陈俊如, 卢奕鹏

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 11-19. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20259020

摘要（710）

HTML （32）

PDF（pc）（2103KB）（412）

针对医学图像处理中依赖独立编码组件无法实现数据压缩与机器视觉任务联合优化的问题，本文构建了一种端到端的机器视觉任务驱动的医学图像压缩网络（machine vision task-driven medical image compression network，MVMICNet）模型，端到端地实现数据压缩与医学图像分析的和谐统一.为了保持医学图像压缩前后机器视觉任务的性能，设计了任务感知的改进码率-准确率损失函数，通过引入任务相关的损失项，在优化过程中动态平衡码率、重建图像失真与机器视觉任务精度三者之间的关系；同时，MVMICNet模型采用分阶段训练的模式，针对机器视觉任务的不同特性进行特定的优化，确保了模型能够精准捕获对诊断至关重要的特征信息，实现了压缩效率与任务性能的同步提升，从而在复杂的医学应用场景中展现出更优越的鲁棒性；最终，本文在语义分割和目标检测任务中验证了该框架的有效性.

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15. LIDD-Net:基于深度学习的轻量级工业产品缺陷检测方法

沙晓鹏, 谢德瀚, 郭周鹏, 孙凯

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (10): 18-26. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240058

摘要（709）

HTML （10）

PDF（pc）（2555KB）（341）

工业产品中存在各种缺陷，且不同类型缺陷之间存在着高度相似、尺度变化大、背景信息复杂等问题.为解决这些问题，本文提出了轻量级工业缺陷检测网络（LIDD-Net）.针对相似度高的不同种类缺陷，LIDD-Net设计了通道交互分离骨干网络，在降低模型计算量的同时提高了特征提取能力；针对不同尺度的缺陷，LIDD-Net提出了轻量化特征融合网络RepGhostPAN，在能融合图像中多尺度特征的同时提高了推理速度；针对检测背景的复杂性，LIDD-Net提出了轻量辅助训练模块，通过使用辅助训练头和动态软标签分配策略，可更好地区分目标缺陷与复杂背景.通过在钢材缺陷、铝缺陷和轮胎缺陷数据集的实验结果表明，LIDD-Net在参数量仅为0.62×10⁶的情况下分别获得了98.3%，98.1%和96.1%的mAP@0.5，可以满足工业现场实际需求.

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16. 超细晶铁素体-珠光体层状结构中碳钢微观组织与力学性能

韦浩, 张阳, 徐晓宁, 叶其斌

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (9): 81-86. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240048

摘要（709）

HTML （9）

PDF（pc）（12261KB）（69）

采用两相区温轧工艺，在0.41%C中碳钢中获得超细晶铁素体-珠光体层状微观结构.利用扫描电镜（SEM）、电子背散射衍射（EBSD）、准静态拉伸和系列低温冲击试验，对比分析3种不同温度（770，800和830 °C）温轧钢板的微观组织与力学性能.结果表明，770，800和830 °C温轧钢板的铁素体平均晶粒尺寸分别为0.82，0.89和1.14 μm；珠光体层比例分别为16.4%，36.2%，43.5%，尺寸分别为0.9，1.3，1.8 μm；屈服强度分别为（696±3），（733±7）和（776±5）MPa；断后伸长率分别为16.5%，16.1%和13.8%；-60 °C冲击功分别为119，114和89 J.通过两相区不同温度温轧，可以改变中碳钢层状结构中超细晶铁素体-珠光体比例与尺寸，显著改善了高珠光体含量中碳钢的低温冲击韧性，实现强度、塑性与低温冲击性能的协同调控.

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17. 基于PBT-DeepTCN和数字孪生的烧结终点多步预测

宋小龙, 栗潇通, 杨欢, 吴朝霞

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 99-106. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20240126

摘要（700）

HTML （2）

PDF（pc）（2605KB）（173）

烧结终点位置是影响烧结矿质量和生产效率的关键参数.针对烧结终点预测中存在的指导性不足、时效性差和可视化效果弱等问题，本文构建了包括物理实体、虚拟环境、多步预测、孪生数据和虚实连接在内的数字孪生五维模型，为烧结过程提供工艺参数监控和优化指导.在预测方面，首先进行数据预处理，然后采用灰色关联度分析(GRA)筛选特征变量，最后利用基于群体的训练方法(PBT)优化的深度时间卷积网络(DeepTCN)对烧结终点进行多步预测.实验结果表明，所提数字孪生模型在不同预测步长下具有较高预测精度，为烧结领域数字化、智能化转型提供了先进思路与技术方法.

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18. 侧封板振动对双辊薄带铸轧熔池内凝固的影响

李萱萱, 蒋恩, 刘刚, 胡贤忠

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 123-130. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20240139

摘要（696）

HTML （1）

PDF（pc）（2631KB）（64）

对侧封板振动条件下双辊薄带铸轧熔池内凝固特性进行了数值模拟，分析了不同振动频率、振幅和浇铸温度对于双辊薄带铸轧熔池内钢液凝固的影响.设计了机械振动实验对数值模型的准确性进行验证.结果表明：振动的加入将会加速金属熔体的凝固速度，且随着振动频率的增大，熔融金属的凝固速度将得到进一步加快；侧封板处的热流密度大，导致钢液凝固速度增加，液相体积分数沿水平方向从侧封板到熔池中心逐渐降低；浇铸温度升高会导致熔池内糊状区减小，Kiss点位置降低.研究得出最优振动频率为13 Hz，最优振幅为0.5 mm，浇铸温度不宜高于1 860 K.

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19. 虚假数据注入攻击下直流微电网分布式弹性控制

邰源政, 孟范伟, 张煜

东北大学学报（自然科学版） 2026, 47 (1): 67-74. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2026.20240146

摘要（676）

HTML （4）

PDF（pc）（2243KB）（142）

针对直流微电网在虚假数据注入攻击下出现电压偏差和电流分配失衡的问题，以多分布式电源的孤岛直流微电网为研究对象，提出一种分布式弹性协同控制方法.该方法能有效消除虚假数据注入攻击的影响，在正常情况下也不会干扰到系统的运行.通过Lyapunov稳定理论证明了直流微电网在受到任意常值虚假数据注入攻击时均能保证正常稳定运行，实现电压调控和电流分配2个控制目标.利用MATLAB/Simulink搭建了仿真模型，验证了该控制方法的有效性.

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20. 钢液稀土合金化过程多相流动及混匀行为研究

郝云龙, 谢清华, 倪培远, 厉英

东北大学学报（自然科学版） 2025, 46 (9): 73-80. DOI: 10.12068/j.issn.1005-3026.2025.20240046

摘要（670）

HTML （6）

PDF（pc）（2069KB）（93）

为研究精炼过程中钢包底吹氩对熔池传质和混匀行为.以某钢厂150 t钢包为原型，建立了钢渣-钢液-氩气三相流的LES-DPM-VOF耦合数值模型，并通过该模型研究了不同吹氩量对渣-钢-气多相流行为及钢液混匀现象的影响.结果表明，数值模拟预测的渣眼形状与实验吻合良好；当吹气量为50 L/min时，钢包内钢液最大速度约为0.7 m/s，渣-钢界面波动较小，未形成明显渣眼；随着吹气量由50 L/min增至100 L/min，气泡对钢水提升作用增强，钢液上升流最大速度由0.7 m/s增至1.07 m/s，渣-钢界面波动增大.此外，混匀行为研究表明，合金混匀时间与氩气喷吹流量成反比.模拟合金块直径为20 cm，当吹气量为50 L/min时的混匀时间为245 s，当吹气量增至300 L/min时，混匀时间缩短为145 s.

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