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Li Jiawei;Yang Chengye;Zhang Yaochen;Sun Weilin;Meng Lei;Meng Xiangxu 《中国图象图形学报》2026,31(4):1216-1226

基于改进扩散模型的遗址类建筑物生成

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遗址类建筑物作为历史文化的重要载体, 具有重要的研究与保护价值. 然而, 由于其数量稀少且持续消亡, 传统重建方法难以实现完整复原, 现有文生图技术虽可借助文本描述重现其外观, 但仍存在细节缺失、图像质量不高等问题. 为此, 本文提出一种基于改进扩散模型的遗址类建筑物生成方法, 通过引入门控残差机制优化信息流动、缓解梯度消失, 提升生成稳定性; 结合通道与空间双重注意力机制以增强局部细节与全局结构建模能力; 并利用VGG19作为判别网络, 提取多层次语义特征并引入感知损失以提升对关键视觉特征的建模效果. 实验结果表明, 相比于同样基于扩散模型的KNN-diffusion与Simple diffusion, 本文方法FID下降了30.39%, CLIP-score、IS和SSIM分别提升了1.08%、9.01%和1.72%. 本研究为高质量遗址类建筑图像生成提供了可行的技术路径, 有助于推动数字文化遗产的可持续研究与智能化保护.… …   相似文献

张旭欣  吴萌  赵怀栋  王璐 《计算机系统应用》2026,35(4):114-124

面向隐式毒性的多阶段多目标文本去毒

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针对现有文本去毒方法未充分考虑隐式毒性以及去毒后文本质量较差的问题, 提出一种多阶段多目标优化的文本去毒框架MSMO-Detox (multi-stage multi-objective detoxification). 本方法采用3阶段级联处理实现精准去毒: 首先运用基于标记的… …   相似文献

毛柯  安俊秀  王鑫  袁明坤 《计算机系统应用》2026,35(4):106-113

深度学习算法在皮肤病变区域分割中的研究进展

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随着计算机辅助诊断技术快速发展, 对皮肤病变筛查的效率明显提高, 但皮肤镜图像中众多干扰因素, 致使皮肤病变区域自动分割成为难题. 由于Skip-Connecting模型在小目标和模糊边界分割、Atrous-Convolution模型在大范围和多尺度病变分割的良好表现, 成为皮肤… …   相似文献

王星皓  刘静  仇大伟 《计算机系统应用》2026,35(4):1-16

基于分位数回归的多智能体强化学习

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多智能体强化学习是多智能体系统研究的重要组成部分, 在复杂协同任务中成效显著. 然而, 在需要长期决策的场景下, 由于长期回报的估计难度更大, 且难以对环境中的不确定性进行精准建模, 多智能体的表现往往不佳. 为解决上述问题, 本文提出了一种基于分位数回归的多智能体记忆强化学习模… …   相似文献

张志文  周长东  马裕博  张博 《计算机系统应用》2026,35(4):63-71

基于知识蒸馏与三维先验引导的低光照人脸图像增强算法

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针对低光照人脸图像增强中真实配对数据不足和面部特征相关性较弱的问题, 提出了一种基于知识蒸馏与三维先验引导的半监督低光照图像增强算法. 首先, 构建了基于扩散模型的三维先验提取网络, 在三平面特征空间中扩散生成高质量的三维人脸先验, 为后续增强提供稳定的结构约束与细节参考. 随后… …   相似文献

程亮  张玲 《计算机系统应用》2026,35(4):149-160

面向欺诈检测的风险感知动态聚合图联邦学习

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随着信息技术的迅猛发展, 欺诈行为在金融交易、社交网络与评论系统等多个领域呈现出日益复杂化和多样化的趋势, 给传统欺诈检测技术带来了严峻挑战. 当前主流的基于图神经网络的方法虽然在单机构数据环境中表现出色, 但由于涉及用户敏感信息, 难以实现跨机构间的数据共享与协作, 进而限制了… …   相似文献

杨家震  邱天  陈可嘉  段明江  蒋健  胡泽远  宋明黎  冯尊磊 《软件学报》2026,37(4):1511-1530

基于自适应策略优化的鲁棒泛化权衡学习

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对抗训练被视为提升深度模型鲁棒性的核心防御手段, 但其固有缺陷严重制约了实际应用效果. 传统对抗训练方法依赖固定攻击模式生成对抗样本, 导致训练过程中样本多样性不足、模型泛化能力受限, 且在鲁棒性与干净准确率间难以达成有效平衡. 更为关键的是, 现有对抗训练框架缺乏对训练过程的自适应控制, 容易引发鲁棒过拟合现象. 针对上述挑战, 利用演化优化提出一个自适应对抗训练框架, 称为基于自适应策略优化的鲁棒精度权衡学习, 简称TRA²SO. 该方法将遗传算法引入对抗训练过程, 通过动态调整不同训练阶段的对抗攻击策略, 实现对抗样本生成模式的渐进式复杂化. 这种层级递进的对抗机制不仅增强了样本多样性, 还可通过策略优化记录实现训练早停, 有效抑制过拟合风险. 在CIFAR系列数据集上的实验表明, 相较于传统对抗训练方法, 所提框架在维持基础分类性能的同时, 提升了模型面对多种攻击范式的防御能力, 且加快了训练收敛速度. 为对抗训练中鲁棒性-准确性的权衡提供了新思路, 对构建可信深度学习系统具有重要实践价值.… …   相似文献

翟浩杰  王冉  邬文慧  贾育衡 《软件学报》2026,37(4):1472-1491

基于动量加速和任务均衡的目标检测对抗训练方法

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对抗训练作为提升深度神经网络对抗鲁棒性的核心策略, 在图像分类任务中已得到广泛关注, 但在目标检测领域中的研究较为匮乏. 传统对抗训练通常依赖投影梯度下降法(projected gradient descent, PGD)开展模型的鲁棒优化, 然而对抗样本的迭代大幅延长了模型训练… …   相似文献

陇盛  林晨  陶蔚  张军  陶卿 《软件学报》2026,37(4):1575-1590

大语言模型驱动的可信政务问答技术

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政务问答系统能实时处理政务咨询, 在降低人工咨询压力的同时提高了企业和群众的办事效率. 政务问答系统的服务场景多样且重视回答表述的准确规范, 现有方法或基于预设知识库产生回答, 或基于规模有限的语言模型生成回答, 均无法在多服务场景下有效理解咨询并生成准确且可解释的可信回答. 为… …   相似文献

王骞玥  胡晋武  王宇丰  胡宇  高浩然  邱舟强  谭明奎 《软件学报》2026,37(4):1740-1758

融合时频分解与通道交互感知的多变量光伏功率预测

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为了提高多变量光伏功率预测的精度,提出一种基于时频分解与通道交互感知的多变量光伏功率预测模型。针对现有依赖基本移动平均核的时序分解方法难以处理光伏功率数据非线性结构与复杂趋势的问题,设计融合时域与频域的双重分解机制以增强非平稳序列建模能力。为克服通道独立方法忽视多变量间潜在相关性… …   相似文献

李整  武文丽  秦金磊  武衡 《计算机应用研究》2026,43(4)

面向油田图像分割的空-频双域融合深度网络

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石油生产场景复杂,火灾、刺漏等异常频发,严重威胁安全生产。为实现对异常的精确识别与定位,提出一种空-频双域融合网络（SFDFNet）,以提升语义分割在细节保留和全局特征建模方面的性能。该方法首先在空域采用多分辨率卷积神经网络提取图像的多层次特征;其次提出多尺度频域金字塔模块（MF… …   相似文献

鹿晓琳  嵇晓峰  王燕 《计算机应用研究》2026,43(4)

无信号灯交叉口左转场景的自适应协同决策优化方法

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针对城市复杂无信号灯交叉口左转决策的精度与安全性问题,对TD3算法作出改进,提出了一种融合多策略粒子群优化（multi-strategy particle swarm optimization,MSPSO）的MSPSO-TD3决策方法。首先,引入MSPSO模块提升全局探索效率,通… …   相似文献

宁咪  张伟伟  张学朝  梁锋军  王玉江 《计算机应用研究》2026,43(4)

异构环境下基于历史模型的动态联邦学习方法

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联邦学习能够在保证本地数据隐私的前提下完成全局机器学习模型训练,但面临着由数据异构情况导致的全局模型精度低,收敛速度慢的问题。针对以上问题,提出了一种基于历史模型数据的动态联邦学习方法FedHD（federated learning with historical data）。F… …   相似文献

罗浩文  盛志伟 《计算机应用研究》2026,43(4)

基于EWT-TOPSIS融合和波动性感知注意力的短期电力负荷预测

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准确的电力负荷预测是保障电网安全稳定运行和优化能源调度的关键技术。针对电力负荷序列的非线性、非平稳性和复杂时序变化特性,提出了融合经验小波变换（EWT）、逼近理想解排序技术（TOPSIS）决策和波动性感知注意力的预测模型。该模型首先采用经验小波变换动态分解负荷序列,生成5个本征模… …   相似文献

陈思溢  胡双麟  袁博 《计算机应用研究》2026,43(4)

面向遥感图像的预训练基础模型发展现状与展望

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随着训练数据体量和深度学习模型规模的不断提升,视觉基础模型（vision foundation model,VFM）和大语言模型（large language model,LLM）在多种类型下游任务中表现出优异的泛化能力,引发广大学者关注。在遥感（remote sensing,R… …   相似文献

支元杰;姜艺伟;杨知;陈奕州;郝文魁;马明阳;魏江;梅少辉 《中国图象图形学报》2026,31(4):973-986

复杂环境下机械臂目标导向的推抓协同

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在复杂堆叠环境中, 引入推动动作辅助机械臂抓取可以提升抓取成功率. 然而, 现有推抓协同方法中存在网络特征提取能力不足与推动策略低效等问题. 针对上述问题, 本文提出一种改进的基于深度Q网络 (DQN)的推抓协同算法. 该方法在感知-动作策略网络中引入高效多尺度注意力(effic… …   相似文献

孟军英  宋子涵  于平平  赵晓东  张丹 《计算机系统应用》2026,35(4):52-62

基于多模态增强融合与多分支蒸馏的内窥镜异常检测模型

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内窥镜影像为胃癌的筛查与诊断提供重要依据. 然而, 传统内窥镜检查准确率有限. 为此, 多模态融合异常检测方法被引入内窥镜影像分析, 但仍面临模态偏差与配对数据稀缺等问题. 针对这些问题, 本文提出一种基于多模态增强融合与多分支蒸馏的内窥镜异常检测模型. 首先, 设计交叉掩码注意力跨模态融合模块, 通过局部特征重建与交叉注意力机制挖掘模态间的潜在关系. 其次, 提出一种多分支跨模态蒸馏架构, 由多模态教师网络和两个独立学生分支组成. 该架构仅教师网络需配对数据训练, 学生分支则完全无需配对数据. 这一设计降低模型对配对数据的依赖并有效缓解模态偏差. 最后, 引入全局余弦相似度损失以增强多模态特征的一致性表示. 在真实公开数据集上进行的大量实验表明, 本文方法在多模态内窥镜异常检测任务中取得领先的性能. 本文的源码已公开在: https://github.com/LuoYifei-xs/CEMD.… …   相似文献

罗逸飞  林清华  陈健  郑文斌  李佐勇 《计算机系统应用》2026,35(4):41-51

融合子图信息和规则路径的不确定知识图谱补全模型

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随着不确定知识图谱(uncertain knowledge graph, UKG)在开放世界知识表示中的广泛应用, 其内部所建模的概率型关系日益复杂. 仅依赖嵌入表示或简单的模式匹配方法, 已难以满足对高质量推理结果的需求. 因此, 引入高置信、可解释的规则挖掘机制, 对于提升U… …   相似文献

蒋娅娅  李贯峰  王世卓  尹仁蕊 《计算机系统应用》2026,35(4):17-29

基于长程依赖建模与动态特征融合的森林火灾检测

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针对森林场景下火灾目标的特征衰减、背景干扰和实时性瓶颈问题, 提出基于长程依赖建模与动态特征融合的森林火灾检测算法. 首先, 通过融合条带池化模块Strip Pooling与金字塔池化的多尺度感知能力, 构建长程-局部双模态特征增强机制, 强化目标特征的全局形态表征与局部细节提取; 其次, 设计空间增强注意力检测头Detect-SEAM, 通过通道-空间双重注意力协同机制抑制背景噪声干扰, 增强遮挡目标的空间特征响应; 最后, 在颈部网络引入动态上采样算子DySample, 基于输入特征自适应性调整采样策略, 减少特征信息损失并平衡检测精度与实时性. 实验结果表明: 改进模型在森林火灾数据集Wildfire上的mAP值达到86.5%, 提升3.7%, 精度达到85.1%, 提升2.2%, 召回率达到78.2%, 提升3.4%, 推理速度达到68.86 f/s. 该模型实现了检测精度与推理效率的协同优化, 为森林火灾检测提供了有效解决方案.… …   相似文献

李建东  高兴淇 《计算机系统应用》2026,35(4):161-172