基于零和微分博弈的航天器编队通信链路故障容错控制

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针对可能由不确定干扰和网络攻击引起的通信链路故障的航天器编队控制系统, 提出一种基于零和微分博弈的最优容错控制方法. 该方法通过构建描述编队协同控制的性能函数, 将通信链路故障容错控制问题等效转换为零和微分博弈模型. 采用Hamilton-Jacobi-Isaacs (HJI)方… …   相似文献

任好  马亚杰  姜斌  刘成瑞 《自动化学报》2025,51(1):174-185

广域确定性网络传输技术综述

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广域网作为连接新业务、新基础设施和各类新型应用的纽带, 已成为21世纪最重要的基础设施之一. 近年来, 数据量爆炸性增长, 伴随着基于广域网的大模型、数字经济、元宇宙和全息社会等新型应用形态的持续涌现, 以及东数西算、算力网络和数据场等新型业务架构的出现, 业务对广域网的数据传输… …   相似文献

李彤  徐都玲  吴波  郭雄文  蒋岱均  罗成  卢卫  杜小勇 《软件学报》2025,36(1):371-398

两阶段式专利技术问题抽取方法

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专利技术问题阐明了当前专利所在技术主题下存在的具体问题,同时也是当前专利需要解决的问题。专利中已有的摘要虽然实现了对整体专利文本的信息压缩,但部分专利文本的摘要中缺失了对专利技术问题的描述。针对专利技术问题缺失的情况,该文将专利技术问题挖掘转换为专利技术问题描述句抽取,提出了一种… …   相似文献

《中文信息学报》2025,39(1):56-64,78

基于融合特征多重异构网络的微博社交机器人检测方法

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基于图神经网络的社交机器人检测方法是近年来社交机器人检测领域的研究热点之一,该方法通过刻画社交平台账号的节点特征,并根据账号之间的多种社交网络关系构建异构图神经网络,进而使用图节点分类的方法识别社交机器人。基于异构图神经网络的方法仍然存在两个方面的问题:一是现有的网络构建方法对传统用户社交关系如粉丝、关注等社交关系数据依赖性比较强,可扩展性比较差;二是现有特征构建方法重点关注社交机器人的个体特征,缺乏对社交机器人群体特征的引入,弱化了对具有相近群体特征的社交机器人的检测能力。基于以上问题,该文提出了融合群体特征的多重异构网络模型MCF-RGCN,该模型引入话题共现网络作为社交关系网络的补充,使模型在不依赖社交关系的情况下也能获得良好的社交机器人检测效果;同时,该文在账号元信息特征、行为特征、内容特征、时序特征、社交网络特征的基础上,引入了社群属性特征增强了账号在群体特征方面的表达,使模型进一步提升了对具有相似群体特征的社交机器人的检测能力。在微博数据集上的实验结果表明,该方法相比目前主流的社交机器人检测方法在F₁值上提升了近2.3%。… …   相似文献

《中文信息学报》2025,39(1):133-143

基于主题提示学习的零样本立场检测方法

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零样本立场检测目的是针对未知目标数据进行立场极性预测。一般而言,文本的立场表达是与所讨论的目标主题紧密联系的。针对未知目标的立场检测,该文将立场表达划分为两种类型: 一类在说话者面向不同的主题和讨论目标时表达相同的立场态度,称为目标无关的表达;另一类在说话者面向特定主题和讨论目标… …   相似文献

陈子潇;梁斌;徐睿峰 《中文信息学报》2025,39(1):112-120

融合词先验知识的MOOCs课程概念抽取

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针对中文大规模开放在线课程(Massive Open Online Courses,MOOCs)视频字幕中课程概念词性丰富、领域特性显著等特点,该文提出一种融合词性、词性规则和词典等词先验知识(Word Prior Knowledge,WPK)的课程概念抽取模型WPK-MCC。该模型首先通过BERT以及字符嵌入的方式获得包含上下文和词性信息的字符表示,再利用词典匹配当前字符所在窗口的字符串,构建当前字符的4个词汇集群(当前字符在词的开头、中间、结尾,以及当前字符单独成词),并通过词性规则控制每个词的贡献权重。此外,考虑到课程概念在MOOCs中有一定的重复性,WPK-MCC模型利用当前句子所在视频字幕的上下文信息,提升课程概念抽取的效果。在MoocData数据集上的实验结果表明,WPK-MCC模型对课程概念实体抽取的F₁值达到89.42%,优于SoftLexicon等先进的模型。消融实验显示,词性、规则和词典等词先验知识以及上下文全局信息对WPK-MCC模型的帮助较大,去除词先验知识和上下文全局信息后,WPK-MCC的F₁值下降了1.13%。… …   相似文献

《中文信息学报》2025,39(1):101-111,120

用于动态场景高动态范围成像的局部熵引导的双分支网络

  

针对基于多张曝光图像序列的高动态范围(HDR)成像任务在相机抖动或拍摄主体移动时出现运动伪影以及曝光失真的问题,提出一个用于动态场景HDR成像的局部熵引导的双分支网络.首先,利用离散小波变换(DWT)分离出输入图像的低频光照相关信息以及高频运动相关信息,以便于网络有针对性地处理曝… …   相似文献

黄颖  李昌盛  彭慧  刘苏 《计算机应用》2025,45(1):204-213

基于坐标几何采样的点云配准方法

  

为了提高点云配准的精度、鲁棒性和泛化性,解决迭代最近点(ICP)算法容易陷入局部最优解的问题,提出一种基于坐标几何采样的深度最近点(GSDCP)的点云配准方法.首先,基于每个点的周围点的坐标估计中心点曲率,并通过曲率大小筛选出能保留点云几何特征的点,从而完成点云下采样;然后,使用… …   相似文献

梁杰涛  罗兵  付兰慧  常青玲  李楠楠  易宁波  冯其  何鑫  邓辅秦 《计算机应用》2025,45(1):214-222

强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成

  

针对现有的试卷生成技术存在过多关注生成试卷的难易程度,而忽略了其他相关目标,例如质量、分数分布和技能覆盖范围的问题,提出一种强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成方法,以优化试卷生成领域的特定目标.首先,运用深度知识追踪方法对学生之间的交互信息和响应日志进行建模以获取学生群体的技… …   相似文献

邢长征  梁浚锋  金海波  徐佳玉  乌海荣 《计算机应用》2025,45(1):48-58

基于加权锚点的自适应多视图互补聚类算法

  

在多视图聚类问题中,充分挖掘各视图间的关联信息,并降低冗余信息对聚类效果的影响是当前亟须解决的问题,但现有算法会忽略各视图间的互补性及差异性,或没有考虑冗余信息带来的干扰,从而导致聚类效果不佳.针对这些局限性,提出一种基于加权锚点的自适应多视图互补聚类算法(SMCWA).在应对高… …   相似文献

区卓越  邓秀勤  陈磊 《计算机应用》2025,45(1):115-126

强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成

  

针对现有的试卷生成技术存在过多关注生成试卷的难易程度,而忽略了其他相关目标,例如质量、分数分布和技能覆盖范围的问题,提出一种强化学习和矩阵补全引导的多目标试卷生成方法,以优化试卷生成领域的特定目标.首先,运用深度知识追踪方法对学生之间的交互信息和响应日志进行建模以获取学生群体的技… …   相似文献

邢长征  梁浚锋  金海波  徐佳玉  乌海荣 《计算机应用》2025,45(1):48-58

基于能量和熵平衡转移的知识蒸馏

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知识蒸馏(KD)中的温度在以前的大多数工作中被设置为蒸馏过程的固定值. 然而, 重新研究温度时, 发现固定的温度限制了对每个样本中固有知识的利用. 本文根据能量得分将数据集分为低能量样本和高能量样本, 通过实验证实了低能量样本的置信度得分高, 表明其预测是确定的, 而高能量样本的… …   相似文献

盛自强  朱子奇 《计算机系统应用》2025,34(1):171-178

TSEncoder: 基于SAVMD和多源数据融合的故障分类

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针对实际运行机械设备信号易受噪声干扰导致故障特征难以准确提取, 以及设备单一位置信息无法全面反映运行状态的问题, 本研究提出了一种改进的信号自适应分解与多源数据融合的时空故障分类方法. 首先, 提出了一种改进的信号自适应分解算法SAVMD (signal adaptive variational mode decomposition), 并构建加权峭度稀疏度指标WKS (weighted kurtosis sparsity)筛选出富含特征信息的IMF (intrinsic mode function)分量, 以实现信号重构. 其次, 将不同位置传感器的多源数据进行融合, 并以周期性采样得到的数据集作为模型的输入. 最后, 构建了一个时空故障分类模型来处理多源数据, 通过改进的稀疏自注意力机制降低噪声干扰, 并利用双编码器机制实现对时间步长和空间通道信息的有效处理. 在3个公开的机械设备故障数据集上进行实验, 平均准确率分别达到了99.1%、98.5%和99.4%. 与其他故障分类方法相比表现更好, 具有良好的自适应性和鲁棒性, 为机械设备的故障诊断提供了一种可行的方法.… …   相似文献

季龙炳  周宇  钱巨 《计算机系统应用》2025,34(1):223-235

复杂条件下交通标识识别

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该研究旨在深入探究在复杂多变的交通环境下交通标志与信号灯的联合检测问题, 分析并解决恶劣天气、低光照和图像背景干扰等不利因素对检测精度的影响. 为此, 采用了一种改进RT-DETR网络的策略. 基于资源有限的运行环境, 并为提高模型对于遮挡以及小目标的检测能力, 提出PE-ResNet (ResNet with PConv and efficient multi-scale attention)网络作为主干网络. 为了增强特征融合能力, 提出了NCFM (new cross-scale feature-fusion module)模块, 有助于更好地整合图像中的语义信息和细节信息, 对复杂场景的理解更为全面. 最后引入MPDIoU损失函数, 更精确地衡量目标框之间的位置关系. 改进后的网络相较于基线模型参数量降低了约14%. 在CCTSDB 2021数据集、S2TLD数据集以及自制的MTST (multi-scene traffic signs)数据集上, mAP50:95分别增加了1.9%、2.2%和3.7%. 实验结果表明, 改进之后的RT-DETR模型可以有效地改进复杂场景下目标检测精度.… …   相似文献

黄健  展越  胡翻 《计算机系统应用》2025,34(1):110-117

基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法

  

针对边缘计算环境下联邦学习中因资源异质性导致的“滞后者”效应等问题,提出基于匹配的模型卸载边缘联邦学习方法（Fed-MBMO）。该方法通过收集边缘设备的性能分析,将设备分别划分为强、弱客户端,考虑了模型训练的四个阶段时间占比,弱客户端通过冻结部分模型以节省在特征层上反向传播的时间… …   相似文献

顾永跟  张吕基  吴小红  陶杰 《计算机应用研究》2025,42(1)

基于深度学习的低光照图像增强研究综述

  

低光照图像增强的目的是优化在光线不足的环境中捕获的图像,提升其亮度和对比度。目前,深度学习在低光照图像增强领域已成为主要方法,因此,有必要对基于深度学习的方法进行综述。首先,将低光照图像增强传统方法进行分类,并分析与总结其优缺点。接着,重点介绍基于深度学习的方法,将其分为有监督和… …   相似文献

孙福艳  吕准  吕宗旺 《计算机应用研究》2025,42(1)

基于智能合约的编码级视频安全存证方案

  

H.264/H.265视频压缩技术推动了短视频应用行业的蓬勃发展,但与此同时,视频安全与版权纠纷问题也日益凸显。现有的版权存证方法存在版权验证方信任缺失、验证流程不透明、视频溯源困难等问题。针对这些问题,提出了一种基于智能合约的编码级视频安全存证方案。利用H.264/H.265编… …   相似文献

郭冉  王奎  徐衍胜  张守军  潘晓刚  佟雨镪  王京  何云华  焦泽政 《计算机应用研究》2025,42(1)

融合Bi-LSTM与多头注意力的分层强化学习推理方法

  

知识推理作为知识图谱补全中一项重要任务,受到了学术界的广泛关注。针对知识推理可解释性差、不能利用隐藏语义信息和奖励稀疏的问题提出了一种融合Bi-LSTM与多头注意力机制的分层强化学习方法。将知识图谱通过谱聚类分簇,使智能体分别在簇与实体间进行推理,利用Bi-LSTM与多头注意力机… …   相似文献

李卫军  刘世侠  刘雪洋  丁建平  苏易礌  王子怡 《计算机应用研究》2025,42(1)

基于重复数据删除的分层存储优化技术研究进展

  

随着全球数据量的爆炸式增长以及数据多样性的日益丰富,单一介质层的存储系统逐渐不能满足用户多样化的应用需求.分层存储技术可依据数据的重要性、访问频率、安全性需求等特征将数据分类存放到具有不同访问延迟、存储容量、容错能力的存储层中,已经在各个领域得到广泛应用.重复数据删除是一种面向大… …   相似文献

姚子路  付印金  肖侬 《计算机科学》2025,52(1):120-130

基于多目标优化的工作量感知即时软件缺陷预测特征构建方法

  

即时软件缺陷预测(JIT-SDP)是一种针对代码变更的软件缺陷预测技术,具有细粒度、即时性和可追溯性的优点.工作量感知JIT-SDP进一步考虑代码检查工作量,旨在以有限的工作量识别更多的缺陷变更.尽管目前已有不少工作量感知JIT-SDP,但这些方法大多只针对分类模型算法进行优化.… …   相似文献

赵晨阳  刘磊  江贺 《计算机科学》2025,52(1):232-241