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知识图谱的可视化文献计量分析
随着网络社会不断发展,人们对信息检索提出了更高要求,知识图谱的产生和发展为其提供支持。因此知识图谱研究逐渐受到学者关注,与各领域融合的相关研究也逐渐增加。为洞察知识图谱研究历程及发展趋势,文中使用CiteSpace软件,对中国知网(CNKI)和Web of Science(WOS… …
相似文献
何静;赵睿;张恒硕
《计算机科学》
2024,(S1):13-22
772.
面向公平性联邦学习的指纹识别算法
现有的指纹识别方法大多是基于机器学习,在对海量数据集中训练时忽视了数据本身的隐私性和异质性,从而导致用户信息泄漏和识别率降低。为在隐私保护下协同优化模型精度,提出了一个全新的基于联邦学习的指纹识别算法(Federated Learning-Fingerprint Recognit… …
相似文献
王晨卓;鲁艳蓉;沈剑
《计算机科学》
2024,(S1):1014-1022
773.
基于多策略改进的人工蜂鸟算法
针对人工蜂鸟算法(AHA)在迭代过程中出现全局勘探能力不足和收敛速度较慢的问题,提出了一种多策略改进的人工蜂鸟算法(IAHA)。首先,采用融合Tent混沌映射与反向学习的策略对种群进行初始化,生成高质量的初始种群,为算法全局寻优奠定基础;然后,在引导觅食阶段引入莱维飞行策略以提高… …
相似文献
李振;冯锋
《计算机科学》
2024,(S1):100-108
774.
考虑多种攻击策略的国防工程电力系统网架生存性评估
针对战时国防工程电力系统网架技术性能评估问题,尤其是生存性指标量化评估问题,提出了国防工程电力系统网架生存性多指标综合评价方法,从抗毁性、安全性和恢复性3个维度衡量国防工程电力系统网架生存性,并考虑敌方可能采取的多种攻击策略,得到国防工程电力系统网架生存性量化指标随等效攻击波次变… …
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李飞;陈童
《计算机科学》
2024,(S1):1133-1140
775.
基于混沌映射的改进金枪鱼群优化算法对比研究
Kubernetes作为当前云资源管理的标准平台,因其默认调度机制的局限性,目前普遍采用基于群智能优化算法的改进方法进行Pod的调度。而针对群智能优化算法存在的寻优性能易受初值影响、迭代后期容易早熟收敛等问题,选择金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization, T… …
相似文献
尹萍;谈果戈;宋伟;谢涛涛;姜建彪;宋洪圆
《计算机科学》
2024,(S1):273-282
776.
深度学习驱动的水下图像处理研究进展
随着人工智能和水下设备的发展,水下机器人能够便捷地获取水下图像。水下图像对于海洋的探索和开发等活动至关重要,但由于水下成像环境十分复杂,导致获取到的水下图像成像质量较低,具有低对比度、模糊和颜色失真等退化问题,难以满足水下生产活动的要求。近年来,基于深度学习的水下图像处理方法和质… …
相似文献
张天驰;刘宇轩
《计算机科学》
2024,(S1):283-294
777.
基于跨语言迁移学习及联合训练的泰语语音合成
随着深度学习和神经网络的快速发展,基于深度神经网络的端到端语音合成系统因性能优异成为主流。然而近年来,泰语语音合成相关研究还不充分,主要原因是大规模泰语数据集稀缺且该语言拼写方式有其特殊性。为此,在低资源前提下基于FastSpeech2声学模型和StyleMelGAN声码器研究泰… …
相似文献
张欣瑞;杨鉴;王展
《计算机科学》
2024,(S1):310-316
778.
基于多距离测度异质集成学习的结肠病理图像细粒度分类研究
结肠病理学图像的细粒度分类对癌症治疗和预后评估都具有重要意义。然而,结肠病理学图像尤其是其组织学亚型图像在形态上极为相似,通过人工的方法进行高精度识别面临着巨大的挑战。而基于单个模型的计算机辅助诊断方法容易产生预测偏差。为此,提出了多距离测度异质集成学习的细粒度分类方法对结肠病理… …
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梁美彦;范莹莹;王琳
《计算机科学》
2024,(S1):361-367
779.
结合多尺度卷积块与密集卷积块的遥感图像融合
遥感图像融合的目的在于获得与多光谱图像相同光谱分辨率和与全色图像相同空间分辨率的高分辨率多光谱图像。尽管深度学习在遥感图像融合方面取得了显著的成果,但由于深度模型网络的限制,网络无法充分提取图像中丰富的空间信息,导致融合图像空间信息缺失,融合结果质量低。因此引入了多尺度块,不同尺… …
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侯林昊;刘帆
《计算机科学》
2024,(S1):409-414
780.
复杂光照环境下的标识线图像增强方法
自动驾驶汽车在行驶过程中需要识别道路标识线以确保行驶在车道上,变电站巡检机器人通过识别道路标识线实现准确巡检。但由于复杂光照环境的影响,道路标识线信息难以准确提取。传统的图像增强方法无法对所有复杂光照环境下的道路标识线图像都产生良好的增强效果,对此提出一种复杂光照环境下的道路标识… …
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吴静;樊绍胜;胡成扬
《计算机科学》
2024,(S1):512-516
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