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多域网络中基于域间时延博弈的端到端动态协同切片方法
针对多域网络中的切片存在域间时延不均的问题,提出了一种基于域间时延博弈的端到端动态协同切片方法(inter-domain dynamic game algorithm, IDGA)。采用博弈论方法将端到端时延约束分配到不同的网络域,通过在域内部署切片来获得相应的博弈收益,采用DD… …
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基于改进双档案多目标进化算法的柔性作业车间批量流混排调度
针对柔性作业车间批量流调度问题,基于快速换模技术,考虑可变子批划分柔性、子批混排加工柔性、自动换模柔性和物料运输柔性,建立以最小化完工时间和加工子批总数为目标的混排调度优化模型,并提出一种改进双档案多目标进化算法以优化目标函数。基于进化算法框架,设计了基于超体积指标和基于改进帕累… …
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《计算机应用研究》
2024,41(6):1669-1678
2123.
基于计算物流的自动化集装箱码头AGV生产调度
针对自动化集装箱码头自动导引车(AGV)在线实时生产调度约束动态复杂和难以可视化的问题,在计算物流框架下,利用AnyLogic平台创建自动化码头水平运输计算实验模型,并针对平台中已有的经典资源分配策略,面向AGV生产调度提出两方面的改进:将运筹规划商业求解器与计算实验平台结合来求… …
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2024,41(6):1704-1713
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面向动态三维迷宫的综合奖励设计
动态三维迷宫是较为困难的、具有不确定性和不完全信息的强化学习任务环境,使用常规奖励函数在此环境中训练任务,速度缓慢甚至可能无法完成。为解决利用强化学习在动态迷宫中寻找多目标的问题,提出一种基于事件触发的综合奖励方案,该方案将三维迷宫中各种行为状态表达为各种事件,再由事件驱动奖励。… …
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2024,41(6)
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困难样本采样联合对比增强的深度图聚类
针对困难样本挖掘的图聚类算法是最近的研究热点,目前算法存在的主要问题有:对比方法和样本对加权策略缺少良好的融合机制;采样正样本时忽略了视图内部的“假阴性”样本;忽视图级信息对聚类的帮助。针对上述问题,提出困难样本采样联合对比增强的图聚类算法。首先使用自编码器学习嵌入,根据计算的伪… …
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2024,41(6):1769-1777
2126.
基于空间注意力图的知识蒸馏算法
知识蒸馏算法对深度神经网络的精简具有很大的推动作用。当前基于特征的知识蒸馏算法或只关注单个部分进行改进,忽视了其他有益部分,或是对小模型应重点关注的部分提供有效指导,这使得蒸馏的效果有所欠缺。为了充分利用大模型的有益信息并处理,以提升小模型知识转换率,提出一种新型蒸馏算法。该算法… …
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《计算机应用研究》
2024,41(6):1693-1698
2127.
基于双层解码的多轮情感对话生成模型
情感对话系统的成功取决于语言理解、情感感知和表达能力,同时面部表情和个性等也能提供帮助。然而,尽管这些信息对于多轮情感对话至关重要,但是现有系统既未能够充分利用多模态信息的优势,又忽略了上下文相关性的重要性。为了解决这个问题,提出了一种基于双层解码的多轮情感对话生成模型(MEDG… …
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2024,41(6):1778-1783
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恶劣场景下视觉感知与理解综述
恶劣场景下采集的图像与视频数据存在复杂的视觉降质,一方面降低视觉呈现与感知体验,另一方面也为视觉分析理解带来了很大困难。为此,系统地分析了国际国内近年恶劣场景下视觉感知与理解领域的重要研究进展,包括图像视频与降质建模、恶劣场景视觉增强、恶劣场景下视觉分析理解等技术。其中,视觉数据… …
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2024,29(6):1667-1684
2129.
面向简化规则的集成学习模型及规则约简策略
随着机器学习模型的广泛应用,研究者们逐渐认识到这类方法的局限之处。这些模型大多数为黑盒模型,导致其可解释性较差。为了解决这一问题,以集成学习模型为基础,提出了一种基于规则的可解释模型以及规则约简方法,包括生成优化的随机森林模型、冗余规则的发现和约简等步骤。首先,提出了一种随机森林… …
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2024,41(6):1743-1748
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知识和数据驱动的污水处理反硝化脱氮过程协同优化控制
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为有效提升城市污水处理过程的脱氮效果, 提出一种知识和数据驱动的反硝化脱氮过程协同优化控制(Knowledge-data-driven cooperative optimal control, KDDCOC). 所提方法主要有以下两个方面: 首先, 建立一种基于自适应知识核函数的… …
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mHealth中细粒度策略隐藏和可追踪去中心访问控制方案
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基于属性基加密的访问控制协议在个人健康档案共享中发挥着越来越重要的作用. 但传统的基于密文策略属性基加密的访问控制方案存在着些许问题. 首先,中心化的属性授权机构的抗风险能力低. 其次,随密文发送未隐藏的访问策略可能会泄露患者的隐私. 此外,传统方案难以追踪恶意泄露密钥的用户. … …
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基于网络流量时空特征和自适应加权系数的异常流量检测方法
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针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖掘空间尺度下的异常流量特征,… …
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语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取
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AutoConfig: 面向深度学习编译优化的自动配置机制
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基于数字孪生的多自动驾驶车辆分布式协同路径规划算法
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针对多辆自动驾驶车辆(AVs)在进行路径规划过程中存在的车辆之间协作难、协作训练出来的模型质量低以及所求结果直接应用到物理车辆的效果较差的问题,该文提出一种基于数字孪生(DT)的多AVs分布式协同路径规划算法,基于可信度加权去中心化的联邦强化学习方法(CWDFRL)来实现多AVs… …
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二进制翻译技术研究综述
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随着信息技术的快速发展,涌现出各种新型处理器体系结构.新的体系结构出现为处理器多样化发展带来机遇的同时也提出了巨大挑战,需要兼容运行已有软件,确保较为丰富的软件生态群.但要在短期内从源码编译构建大量生态软件并非易事,二进制翻译作为一种直接从二进制层面迁移可执行代码技术,支持跨平台… …
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高超声速飞行器指定时间时变高增益反馈跟踪控制
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研究了高超声速飞行器控制通道存在未知环境干扰时的指定时间跟踪控制问题. 基于高超声速飞行器的输入输出线性化模型, 借助参量 Lyapunov方程的一些性质, 设计一种光滑、有界的时变高增益控制律. 相比于现有的高超声速飞行器有限/固定时间控制方法, 该算法不会出现抖振现象, 同时… …
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结合SVM与XGBoost的链式多路径覆盖测试用例生成
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基于特征级损失和可学习噪声的医学图像域泛化方法
在医学图像分割任务中,域偏移问题会影响训练好的分割模型在未见域的性能,因此,提高模型泛化性对于医学图像智能模型的实际应用至关重要。表示学习是目前解决域泛化问题的主流方法之一,大多使用图像级损失和一致性损失来监督图像生成,但是对医学图像微小形态特征的偏差不够敏感,会导致生成图像边缘… …
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随着基于对比文本—图像对的预训练(contrastive language-image pre-training,CLIP)方法或者模型、聊天生成预训练转换器(chat generative pre-trained Transformer,ChatGPT)、生成预训练转换器-4(… …
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