基于上下文门控残差和多尺度注意力的图像重照明网络

  

图像重照明普遍应用于图像编辑和数据增强等任务.现有图像重照明方法去除和重建复杂场景下的阴影时,存在阴影形状估计不准确、物体纹理模糊和结构变形等缺陷.针对以上问题,提出了基于上下文门控残差和多尺度注意力的图像重照明网络.上下文门控残差通过聚合局部和全局的空间上下文信息获取像素的长程… …   相似文献

王威  杜响成  金城 《计算机科学》2023,50(9):168-175

基于双判别器对抗模型的半监督跨语言词向量表示方法

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跨语言词向量表示旨在利用语言资源丰富的词向量提高语言资源缺乏的词向量表示. 已有方法学习2个词向量空间的映射关系进行单词对齐,其中生成对抗网络方法能在不使用对齐字典的条件下获得良好性能. 然而,在远语言对上,由于缺乏种子字典的引导,映射关系的学习仅依赖向量空间的全局距离,导致求解… …   相似文献

张玉红  植文武  李培培  胡学钢 《计算机研究与发展》2023,58(9):2127-2136

动态异构信息融合的科研合作潜力预测

  

现有的科研合作潜力预测方法使用特征工程来人工提取科研合作网络中作者的浅层静态属性,忽略了科研合作网络中异构实体间的关联关系.针对以上不足,提出融合科研合作网络中的多种实体潜在属性信息的动态合作潜力预测(CPP)模型,在提取异构实体的属性的同时考虑了学者与学者之间合作关系的结构特征… …   相似文献

马国帅  钱宇华  张亚宇  李俊霞  刘郭庆 《计算机应用》2023,43(9):2775-2783

基于关联规则和拓扑序列的分类器链方法

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在分类器链方法中, 如何确定标签学习次序至关重要, 为此, 提出一种基于关联规则和拓扑序列的分类器链方法(TSECC). 首先结合频繁模式设计了一种基于强关联规则的标签依赖度量策略; 接下来通过标签间依赖关系构建有向无环图, 对图中所有顶点进行拓扑排序; 最后将得到的拓扑序列作为… …   相似文献

丁家满  周蜀杰  李润鑫  付晓东  贾连印 《软件学报》2023,34(9):4210-4224

双网络中影响力凝聚子图发现算法

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双网络由物理图和概念图构成,其中物理图和概念图共享网络结点集合而具有不同边集合. 物理图中边表示结点间实际存在的关系;概念图中边表示结点间的相似程度,通常由计算得出. 最近,从双网络中发现凝聚子图,即物理图中连通且概念图中稠密的子图受到研究者的广泛关注,在研讨会筹备、商品推荐和致病基因发现等真实场景中具有广泛应用. 但现有研究鲜有考虑双网络中凝聚子图的影响力. 为此：1）提出一种基于最小边权重定义的影响力凝聚子图,即影响力k-连通truss(k-ICT)子图模型.k-ICT子图模型能够有效刻画子图在双网络中的重要性且对低影响力边鲁棒. 2）由证明可知,发现影响力最大的k-ICT子图是NP-难的,因此提出一种基于概念图边等价类划分的CT索引结构. 利用索引的概要图,能够根据不同的k值,快速发现包含所有k-ICT子图的候选子图. 3）提出了基于全局枚举删除和局部子图扩展的精确算法Exact-$ mathrm{G} $kICT和Exact-LkICT,用于发现top-r具有最大影响力的k-ICT子图. 通过大量在真实数据集上的实验,验证算法的高效性和有效性.… …   相似文献

李源  杨森  孙晶  赵会群  王国仁 《计算机研究与发展》2023,60(9):2096-2114

基于结构增强的异质数据联邦学习模型正则优化算法

  

联邦学习中由于不同客户端本地数据分布异质,在本地数据集上训练的客户端模型优化目标与全局模型不一致,导致出现客户端漂移现象,影响全局模型性能.为了解决非独立同分布数据带来的联邦学习模型性能下降甚至发散的问题,文中从本地模型的通用性角度出发,提出基于结构增强的异质数据联邦学习模型正则… …   相似文献

张珉  梁美玉  薛哲  管泽礼  潘圳辉  赵泽华 《模式识别与人工智能》2023,(9):856-865

基于高阶一致性学习的聚类集成算法

  

现有的大部分关于聚类集成的研究主要关注有效的集成算法的设计。为解决由于基聚类器的质量高低不一、低质量的基聚类器对聚类集成性能产生影响的问题,从数据发掘的角度出发,以基聚类器为基础挖掘数据的内在联系,提出一种高阶信息融合算法——基于高阶一致性学习的聚类集成（HCLCE）算法,从不同… …   相似文献

甘舰文  陈艳  周芃  杜亮 《计算机应用》2023,(9):2665-2672

异构平台下卷积神经网络推理模型自适应划分和调度方法

  

针对卷积神经网络(CNN)在异构平台执行推理时存在硬件资源利用率低、延迟高等问题,提出一种CNN推理模型自适应划分和调度方法.首先,通过遍历计算图提取CNN的关键算子完成模型的自适应划分,增强调度策略灵活性;然后,基于性能实测与关键路径-贪婪搜索算法,在CPU-GPU异构平台上根… …   相似文献

尚绍法  蒋林  李远成  朱筠 《计算机应用》2023,43(9):2828-2835

改进PSO的SVM回归模型及在气温预测中的应用

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兰州市气温是一个非平稳序列,具有典型噪声大、不稳定的特征,气温变化越大,越不稳定.为了能够提高支持向量机在气温预测中的预测精度、强化泛化能力和降低参数选择的灵敏度.本文提出了改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization, IPSO)优… …   相似文献

刘洋  张鸿  徐娟  任余龙  唐建新 《计算机系统应用》2023,32(9):203-210

多策略融合改进的自适应被囊群算法

  

针对被囊群算法全局搜索不充分和易陷入局部极值等问题,提出一种多策略融合改进的自适应被囊群算法(MITSA)。首先,在种群初始化中引入佳点集理论提升种群多样性;其次,提出一种多精英协同引导机制优化被囊个体位置信息,增大对未知搜索区域的勘探可能性以增强算法全局探索能力;然后将自适应权… …   相似文献

柴岩  李广友  任生  许兆楠 《计算机应用研究》2023,40(9):131-143

基于自注意力机制的亲属关系识别

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目前, 基于局部注意力机制的卷积神经网络(CNNs)用于亲属关系识别特征提取获得了不错的效果, 但基于卷积神经网络的主干模型提升不明显, 同时鲜有研究者使用具有全局信息捕获能力的自注意机制. 因此, 提出使用基于一种无卷积主干特征提取网络的S-ViT模型, 即用具有自全局注意力机… …   相似文献

李德财  蒋行国  何李  李嘉莉 《计算机系统应用》2023,32(9):89-96

结合Bootstrapped探索方法的CCLF算法

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深度强化学习因其可用于从高维的图像中提取出有效信息,从而可以自动生成解决各类复杂任务的有效策略,如游戏AI,机器人控制和自动驾驶等.然而,由于任务环境的复杂性以及智能体低下的探索效率,使得即使执行相对简单的任务,智能体仍需要与环境进行大量交互.因此,本文提出一种结合Bootstr… …   相似文献

杜志斌  黄银豪 《计算机系统应用》2023,32(9):162-168

无控制器间通信的线性多智能体一致性的降阶协议

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针对线性同质多智能体系统, 提出一种新的降阶输出反馈一致性协议. 该协议仅依赖智能体间相对输出信息, 当相对输出信息可直接测量时, 该协议无需在邻居智能体间共享控制器的状态, 降低系统对通讯媒介的依赖. 本文首先给出该协议存在的充要条件, 然后证明闭环系统的一致性并计算一致性状态… …   相似文献

马煜文  李贤伟  李少远 《自动化学报》2023,49(9):1836-1844

深度融合多视图聚类网络

  

现有的深度多视图聚类方法存在以下缺点：1）在对单一视图进行特征提取时,只考虑了样本的属性信息或结构信息,而没有将二者进行融合,导致提取到的特征不能充分表示原始数据的潜在结构;2）将特征提取与聚类划分为两个独立的过程,没有建立两者间的联系,因此无法利用聚类过程优化特征提取过程。针对… …   相似文献

何子仪  杨燕  张熠玲 《计算机应用》2023,43(9):2651-2656

基于ANFIS的多AUV协同定位系统量测异常检测方法

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针对异常水声测距信息对多自主水下航行器(Autonomous underwater vehicles, AUV)协同定位系统的不利影响, 以及传统故障检测方法在多水声测距信息交替混淆的情况下检测效率低的问题, 提出一种基于自适应神经模糊推理系统(Adaptive neuro-fu… …   相似文献

徐博  李盛新  王连钊  王权达 《自动化学报》2023,49(9):1951-1966

基于张量虚拟机的深度神经网络模型加速方法

  

随着人工智能(AI)技术的蓬勃发展,深度神经网络(DNN)模型被大规模应用到各类移动端与边缘端.然而,边缘端算力低、内存容量小,且实现模型加速需要深入掌握边缘端硬件知识,这增加了模型的部署难度,也限制了模型的推广应用.因此,基于张量虚拟机(TVM)提出一种DNN加速与部署方法,从… …   相似文献

申云飞  申飞  李芳  张俊 《计算机应用》2023,43(9):2836-2844

一种基于哈希图的移动自组网区块链模型

  

针对移动自组网存在的网络覆盖范围有限、连接不稳定、节点协同时易遭受恶意攻击等问题,结合区块链技术增加数据的安全性与完整性,提出一种基于哈希图的移动自组网区块链模型。首先,提出一种分簇算法,将节点划分为不同的簇,选举簇首统计簇内节点数量,并写入事件中进行传播,以保证共识的顺利进行;… …   相似文献

宫在为  黄建华  顾彬  宁宇豪  张文韬 《计算机应用研究》2023,40(9):2582-2589

EGCN-CeDML:一种面向车辆驾驶行为预测的分布式机器学习框架

  

在大规模动态变化的交通场景下,快速准确地预测车辆驾驶行为是智能交通领域极具挑战的问题之一.车辆驾驶行为的预测不仅要考虑通信的有效性,而且要考虑车辆历史行驶轨迹以及车辆之间的相互影响.文中综合考虑了上述因素,提出了一种新的基于边-增强图卷神经网络的通信有效的分布式机器学习框架EGC… …   相似文献

李可  杨玲  赵晏伯  陈泳龙  罗寿西 《计算机科学》2023,50(9):318-330

基于人群移动模式先验的兴趣点推荐

  

兴趣点推荐是基于位置的社交网络中的一项重要任务,为用户提供个性化的地点推荐.然而,当前的兴趣点推荐方法主要学习用户在兴趣点上的签到历史和用户间的社交关系网络,城市人群出行规律无法得到有效利用.首先提出了人群移动模式提取框架(Human Mobility Pattern Extra… …   相似文献

伊秋华  高浩然  陈馨琪  孔祥杰 《计算机科学》2023,50(9):139-144

软件跟踪链自动化技术研究综述

  

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《计算机学报》2023,46(9)