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641.
事件触发下多移动机器人抗干扰固定时间预定性能编队
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考虑多移动机器人编队系统存在模型参数不确定、未知扰动和有限通信资源问题,提出一种固定时间预定性能的事件触发编队控制方法.首先,设计新的固定时间干扰观测器以精确估计系统的复合扰动.其次,基于干扰观测器、预定性能函数、反步法和固定时间理论,并考虑通信资源受限问题,设计时变阈值事件触发… …
相似文献
王健安;闫慧娴;张君如;张捷;李明杰;赵志诚
《自动化学报》
2025,(7):1703-1714
642.
事件触发观测下时滞马尔科夫跳跃系统广义记忆滑模控制
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马尔科夫跳跃系统镇定过程常伴随通信信道堵塞、状态信息未知、时滞效应不全等问题.基于此,提出一种基于动态事件触发观测器的广义记忆异步滑模控制器.其中动态事件触发观测器结合丢包补偿,克服了已有文献单一考虑网络环境下频繁数据传输导致的通道堵塞问题.针对观测时滞状态与控制器异步行为,在滑… …
相似文献
杨玥;黄佳男;马宗方;苏晓杰
《自动化学报》
2025,(7):1673-1687
643.
基于IT2FBLS强化学习PID的MSWI过程炉膛温度控制
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城市固废焚烧(MSWI)过程中固有的非线性、时变性和不确定性导致领域专家需要凭借经验通过高频率手动干预进行炉膛温度控制.针对上述问题,为模拟专家的自适应机制,提出基于强化学习的比例-积分-微分(PID)自整定控制策略,即采用共享机制区间II型模糊宽度学习系统(IT2FBLS)拟合… …
相似文献
田昊;汤健;夏恒;王天峥;余文;乔俊飞
《自动化学报》
2025,(7):1626-1641
644.
面向细粒度多网页浏览行为识别的报文级标注方法
针对多网页并发访问下混合加密流量中的细粒度多网页浏览行为识别难题,提出了一种基于报文间时序相关特征的报文级标注(PLL)方法。该方法通过结合一维卷积神经网络和多头注意力机制,学习同一网页中不同报文之间的局部和全局时序相关性特征,并采用一维转置卷积恢复特征至原始报文序列的长度,从而… …
相似文献
顾玥;陈力;李丹;高凯辉
《通信学报》
2025,46(7):1-16
645.
基于掩码增强自训练的域适应语义分割
近年来,基于卷积神经网络(CNN)的语义分割模型在多种应用中表现出了卓越的性能。然而,这些模型在应用于新领域时通常不能很好地泛化,特别是从合成数据应用到真实数据的情况。无监督域适应(UDA)问题旨在尝试在一个带有标记数据的已知领域(源域)上进行模型训练,同时在无标记数据的未知领域… …
相似文献
冯博;于海征;边红
《计算机应用》
2025,45(7):2132-2137
646.
开放生成与特征优化的开集识别方法
当深度神经网络(DNN)遇到训练时未遇见的类别的样本时,不能准确地拒绝未知类样本,而开集识别能在准确分类已知类样本同时拒绝未知类样本。目前在开集识别领域,原型学习方法广为应用,然而这些方法都无法同时保证样本分布内的紧凑性和样本分布间的分离性。因此,提出开放生成与特征优化的开集识别… …
相似文献
向尔康;黄荣;董爱华
《计算机应用》
2025,45(7):2195-2202
647.
跨模态文本信息增强的多模态情感分析模型
近年来,利用文本、视觉和音频数据分析视频中说话者情感的多模态情感分析(MSA)引起了广泛关注。然而,不同模态在情感分析中的贡献大不相同。通常,文本中包含的信息更加直观,因此寻求一种用于增强文本在情感分析中作用的策略显得尤为重要。针对这一问题,提出一种跨模态文本信息增强的多模态情感… …
相似文献
王艺涵;路翀;陈忠源
《计算机应用》
2025,45(7):2237-2244
648.
用于胸片中硬负样本识别的双支分布一致性对比学习模型
针对对比学习(CL)方法在医学图像中难以区分相似胸片样本以及难以识别微小病灶的问题,提出一种双支分布一致性对比学习模型(TCL)。首先,利用inpainting和outpainting数据增强策略强化模型对肺部纹理的关注,提高模型对复杂结构的识别能力;其次,利用协同学习方法进一步… …
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谢劲;褚苏荣;强彦;赵涓涓;张华;高勇
《计算机应用》
2025,45(7):2369-2377
649.
基于聚类多变量时间序列模型的交通状态实时预测
针对现有的交通状态预测模型不能有效应对高速公路交通状态的模糊性以及模型训练后不能有效使用实时数据流的问题,提出基于聚类的多变量时间序列交通状态实时预测模型。首先,在分析交通流参数后,构建基于改进的模糊C均值(FCM)算法与熵权法的分类模型对交通状态进行模式定义并设定分类标准,并采… …
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郭书君;任卫军;陈倩倩;游广飞
《计算机应用》
2025,45(7):2253-2261
650.
融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法
针对蜣螂优化(DBO)算法中存在的收敛速度慢、精度不高以及容易陷入局部最优的问题,提出一种融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法(SI-DBO)。首先,用Circle映射初始化种群,以使种群的分布更加均匀和具有多样性,从而提升算法的收敛速度和寻优精度;其次,使用限制反向学… …
相似文献
杨志龙;邹德旋;李灿;邵莹莹;马乐杰
《计算机应用》
2025,45(7):2304-2316
651.
基于函数间结构特征关联的软件漏洞检测方法
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漏洞检测是软件系统安全领域的关键技术.近年来,深度学习凭借其代码特征提取的卓越能力,在漏洞检测领域取得了显著进展.然而,当前基于深度学习的方法仅关注于代码实例自身的独立结构特征,而忽视了不同漏洞代码间存在的结构特征相似关联,限制了漏洞检测技术的性能.针对这一问题,提出了一种基于函… …
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《软件学报》
2025,36(7):3134-3150
652.
Java依赖异味的实证研究与统一检测技术
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Java语言因丰富的依赖库和便捷的构建工具(如Maven和Gradle)已成为当今最流行的应用项目开发语言之一.然而,随着依赖库规模的持续增大,Java项目的依赖管理变得愈益复杂,也不断超越现有工具的管理能力,其潜藏问题容易在未预期情况下触发,严重影响当前项目及所在Java生态中… …
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2025,36(7):3041-3086
653.
面向Apache Flink流式分析应用的高吞吐优化技术
下载全文
随着大数据时代的到来,海量的用户数据赋能了众多数据驱动的行业应用,例如智慧交通、智能电网、商品推荐等.在数据实时性要求高的应用场景下,数据中的业务价值随时间增长快速降低,因此数据分析系统需要具有高吞吐和低延迟能力,以Apache Flink为代表的流式大数据处理系统得到广泛应用.… …
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《软件学报》
2025,36(7):3184-3208
654.
基于改进RT-DETR的道路缺陷检测
下载全文
道路损坏对道路的使用寿命和安全性构成极大威胁,及早发现道路损坏有利于进行维护和修理.传统的道路缺陷检测技术通常依赖于手动视觉检测和车载道路路面监控系统,然而这些方法在很大程度上受道路维护人员经验的影响.随着深度学习的发展,越来越多的研究者将其应用于道路缺陷检测领域,其中最常见的当… …
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2025,34(7):107-116
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应用于Web日志的持续学习异常检测系统
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随着网络环境与攻击手段的变化,大部分网络攻击检测的方法应用在真实场景中会随着时间的推移逐渐丧失高性能,导致检测结果不稳定.因此本文针对变化的真实网络攻击设计了一种基于极值理论的持续学习异常检测系统E-TCEVT.该系统的构建通过引入一种结合词级和子词级的混合语言模型,用于从Web… …
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2025,34(7):96-106
656.
比特币网络节点探测方法的实验评估与改进
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探测网络节点组成并分析其特征是提升比特币网络稳定性和安全性的基础.现有研究主要侧重于网络节点属性分析,较少关注节点探测方法本身的优化.现有比特币网络节点探测方法存在时间长、开销大等不足.本文将现有方法概括为无去重全遍历(full traversal without dedupli… …
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2025,34(7):72-83
657.
基于时谱域融合与时序自注意力增强的无监督遥感云层遮挡图像修复
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光学遥感图像中的云遮挡问题是遥感数据处理中的核心挑战之一,针对目前云层去除技术在处理云层边缘信息及保留图像细节方面的缺陷,本文提出基于时谱域融合与时序自注意力增强的生成对抗网络(TGAN). TGAN通过其两阶段模块化设计,实现了遥感图像修复质量与处理效率的双重提升.第1阶段,基… …
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2025,34(7):59-71
658.
多尺度特征融合的高光谱图像分类网络
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高光谱图像每个像素波段的关联性强,在进行识别的过程中容易出现同谱异物的问题,并且像素波段的维度也较高,传统的模型难以在光谱空间和二维空间之间建立有效的特征关联.针对这些问题,本文提出一种结合分层深度可分离卷积与图卷积和分组自注意力(group separable self-att… …
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《计算机系统应用》
2025,34(7):84-95
659.
基于空间和通道特征重构的肾脏病理组织分割网络
下载全文
全景切片图像中,肾脏组织在形态上形状不规则,大小差异显著,在类别上不同的肾脏组织会有相似的纹理和结构,并且还会存在类别不平衡的问题.针对上述问题,提出轻量级肾脏病理组织分割网络ASRMU-Net.首先在网络浅层引入空间重构单元(SSRU),利用平均值和最大值捕捉肾脏组织不同的空间… …
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基于多尺度感知学习的图像篡改检测与定位
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为了解决现有图像篡改检测方法在检测定位性能与鲁棒性方面的不足,本文提出了一种多尺度感知学习网络(MsPL-Net).首先,为了扩展感受野并解决图像后处理和操作类型多样导致的鲁棒性弱的难题,提出了一种分层密集链接多尺度扩展卷积模块(MSDCM).该模块可放大感受野以捕捉多尺度特征信… …
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