基于生成对抗网络辅助多智能体强化学习的边缘计算网络联邦切片资源管理

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为满足动态边缘计算网络场景下用户差异化服务需求,该文提出一种基于生成对抗网络(GAN)辅助多智能体强化学习(RL)的联邦切片资源管理方案。首先,考虑未知时变信道和随机用户流量到达的场景,以同时优化长期平均服务等待时延和服务满意率为目标,构建联合带宽和计算切片资源管理优化问题,并进… …   相似文献

林艳  夏开元  张一晋 《电子与信息学报》2025,47(3):666-677

基于深度学习的监控视频异常检测方法综述

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利用监控视频监测异常在社会治理中具有至关重要的地位,因此视频异常检测一直是计算机视觉领域备受关注且具有挑战性的议题。鉴于此,以深度学习的视角,对当前关键的视频异常检测方法进行了分类和综述。首先,全面介绍了视频异常的定义,包括异常的划定和类型分类;随后,分析了目前全监督、弱监督、无… …   相似文献

汪洋;周脚根;严俊;关佶红 《中国图象图形学报》2025,30(3):615-640

近端策略优化的城市环境多智能体协作对抗方法

  

城市环境由于其地理空间的复杂性及动态变化性,往往会令指挥系统变得低效且短视。针对该问题,提出了一种近端策略优化城市环境的多智能体协作对抗方法。首先,在建立完善的城市对抗环境的基础上,使用近端策略优化的演员-评论员网络算法进行求解;其次,针对多对一的评论网络采用嵌入方法来解决空间维… …   相似文献

米广铭;张辉;张菁;卓力 《通信学报》2025,46(3):94-108

融合基序信息的图同构注意力网络的图分类问题研究

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基于频繁子图挖掘算法的图分类方法无法避免子图同构计算,算法的效率低且忽略了节点特征信息,而基于图神经网络的方法则关注节点特征信息.本文提出一种融合基序信息的图同构注意力网络的图分类方法.该方法首先利用图的拓扑结构和节点类别信息,提取数据集中的子图结构构成基序集合,再基于基序集合生… …   相似文献

衡红军;曹莹莹 《小型微型计算机系统》2025,46(3):552-558

面向全息通信的智算融合网络

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《电子学报》2025,53(3):754-764

利用可选择多尺度图卷积网络的骨架行为识别

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针对目前骨架行为识别方法忽视骨架关节点多尺度依赖关系和无法合理利用卷积核进行时间建模的问题,该文提出了一种可选择多尺度图卷积网络(SMS-GCN)的行为识别模型。首先,介绍了人体骨架图的构建原理和通道拓扑细化图卷积网络的结构;其次,构建成对关节邻接矩阵和多关节邻接矩阵以生成多尺度… …   相似文献

曹毅  李杰  叶培涛  王彦雯  吕贤海 《电子与信息学报》2025,47(3):839-849

共享和特定表示的多视图属性图聚类

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现有的多视图属性图聚类方法通常是在融合多个视图的统一表示中学习一致信息与互补信息,然而先融合再学习的方法不仅会损失原始各个视图的特定信息,而且统一表示难以兼顾一致性与互补性.为了保留各个视图的原始信息,采用先学习再融合的方式,先分别学习每个视图的共享表示与特定表示再进行融合,更细… …   相似文献

曹付元  陈晓惠 《软件学报》2025,36(3):1254-1267

视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络

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目的 针对视网膜血管图像分割中血管特征尺度多变、毛细血管细节丰富以及视杯视盘、病变等特殊区域干扰导致的表征不精确、分割误差大以及结果不准确等问题,提出一种视网膜血管图像分割的尺度特征表示学习网络,包括尺度特征表示、纹理特征增强和双重对比学习3个模块。方法 首先,输入视网膜图像集中… …   相似文献

杨可欣;刘骊;付晓东;刘利军;彭玮 《中国图象图形学报》2025,30(3):855-869

多智能体强化学习控制与决策研究综述

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强化学习作为一类重要的人工智能方法, 广泛应用于解决复杂的控制和决策问题, 其在众多领域的应用已展示出巨大潜力. 近年来, 强化学习从单智能体决策逐渐扩展到多智能体协作与博弈, 形成多智能体强化学习这一研究热点. 多智能体系统由多个具有自主感知和决策能力的实体组成, 有望解决传统… …   相似文献

罗彪  胡天萌  周育豪  黄廷文  阳春华  桂卫华 《自动化学报》2025,51(3):510-539

对抗鲁棒性评估的指标体系及其完备性

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对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的分析与比较,忽视了攻击成功率和不同范数对鲁棒性评估指标体系完备性的影响以及对攻防方法设计的限制.从范数选择和度量指标两个维度展开对抗鲁棒性评价指标体系的讨论,分别从评价指标定义域的包含关系、鲁棒性描述粒度以及鲁棒性评估序关系3个方面对鲁棒性评估指标体系完备性进行理论分析,并得出以下结论:使用均值等噪声统计量比使用攻击成功率等评价指标定义域更大且更全面,同时能够保证任意两个对抗样本集合都能够进行比较;使用L₂范数比使用其他范数在鲁棒性评估的描述上更具完备性.在6个数据集上对23种模型及20种对抗攻击方法的大量实验验证了这些结论.… …   相似文献

石育澄  韩亚洪 《软件学报》2025,36(3):1304-1326

基于Kolmogorov-Arnold网络的节点分类算法

  

多数图深度学习模型通过可学习权重加固定激活函数的方式提取图数据的特征信息;采用不同激活函数时对模型性能有较为显著的影响。针对上述问题;提出了一种基于Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的全连接神经网络模型G-KAN;无需特定的激活函数和显式的节点信息传递策略;通过KA… …   相似文献

袁立宁;冯文刚;刘钊 《计算机科学与探索》2025,19(3):645-656

基于拆分联邦学习的元宇宙视线交互中的隐私主动保护方法研究

  

随着元宇宙的迅猛发展,视线交互技术作为元宇宙核心交互方式受到广泛关注,视线隐私问题愈发引起人们的担忧。视线不仅可以表征凝视方向,还能用于个体身份识别,以及识别一系列敏感的软生物特征,如年龄、性别、种族等,甚至可以用于推断个体的情绪、认知状态和决策过程。因此,研究元宇宙视线交互中的… …   相似文献

骆正权;王云龙;王子磊;孙哲南;张堃博 《计算机科学》2025,52(3):95-103

基于深度学习的气象预报模型研究综述

  

实时准确的气象预报关乎人民生计、环境生态以及军事决策,受到各界人士的广泛关注和重点研究。数值气象预报是当前的主流预报方法,经过长期发展,其预报精确性和可靠性不断提高,但仍然面临系统误差无法避免、历史观测数据难以利用,以及计算开销巨大等重大挑战。随着深度学习技术的快速兴起,数据驱动… …   相似文献

王嫄;霍鹏;韩毅;陈暾;汪祥;温辉 《计算机科学》2025,52(3):112-126

异构联邦学习在无人系统中的研究综述

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异构联邦学习(heterogeneous federated learning, HFL)是一种用于解决数据和设备异构性问题的分布式机器学习方法,广泛应用于包括无人系统在内的多种场景。随着无人系统(如无人机、自动驾驶车辆)的快速发展,如何有效应对非独立同分布(non-IID)数据… …   相似文献

俞浩  范菁  孙伊航 《计算机应用研究》2025,42(3):641-649

基于多粒度增强和答案验证的法律文书阅读理解模型

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近年来法律文书阅读理解逐渐成为一个研究热点,它要求模型能够利用有限的数据完成答案分类以及证据和答案的提取,然而现有模型编码粒度单一,且问题和法律文书之间仍缺乏充分的交互。为了解决上述问题,提出了一种基于多粒度增强和答案验证的法律文书阅读理解模型。该模型首先使用多粒度编码模块,以字符、词语和序列三种粒度来捕捉输入文本中多层次的信息,提高模型提取信息的能力;然后引入基于问题和证据的注意力,增强问题和法律文书之间的交互,深入挖掘答案分类的线索信息;最后受到人类阅读过程的启发,该模型采用答案验证机制结合局部和全局信息来预测答案。在中文法律阅读理解数据集CAIL2019、CAIL2020和CAIL2020-Enhanced以及英文数据集HotpotQA上的实验结果表明,所提方法的joint F₁分别为76.48%、64.16%、70.82%和69.39%,优于基线模型。… …   相似文献

王婧蕾  徐建 《计算机应用研究》2025,42(3):700-707

基于韦伯定律的彼得森图局部人脸特征模式

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以提升人脸特征提取和识别的性能为目标,提出了一种新型局部特征提取方法——基于韦伯定律的彼得森图局部人脸特征模式(WPLFP)。该方法巧妙地将韦伯定律融入紧凑的编码方案中,通过定义韦伯-彼得森数来精确表征目标像素与其邻域像素之间的结构信息。在特征提取过程中,WPLFP算法在中心像素… …   相似文献

徐洁  邓懿之  陈建平 《计算机应用研究》2025,42(3):949-954

基于信任度累积的联邦协作频谱感知

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针对低信噪比下协作频谱感知(CSS)的检测概率低且易受表现较差节点干扰的问题,提出一种基于信任度累积的联邦协作频谱感知方法(FL-CSS)。该方法分为离线训练和在线检测两部分：在离线训练部分设计了模型融合和更新策略,保证了次用户(SU)本地模型的性能,并避免全局模型受到表现较差S… …   相似文献

梁燕  孙永鑫 《计算机应用研究》2025,42(3):880-887

基于Boosting优先经验重放的协同计算卸载方法

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现有计算卸载方法没有考虑终端设备和边缘服务器的不同任务排队情况,导致计算卸载模型的时延估计存在偏差。更重要的是,现有基于强化学习的计算卸载方法通过计算时序差分(temporal difference, TD)误差进行经验重放,无法精确评估历史经验的重要性,导致卸载决策精度降低。为… …   相似文献

黄毅  王文轩  崔允贺  陈意  郭春  申国伟 《计算机应用研究》2025,42(3):777-787

一种带有三重选择机制的多种群多策略差分进化算法

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针对差分进化算法（differential evolution,DE）在寻优过程中易陷入局部最优以及求解精度不高的问题,提出一种带有三重选择机制的多种群多策略差分进化算法（TSMDE）。该算法采用分层种群结构,利用适应度值将种群划分为三个子种群,且子种群的大小随迭代动态调整。同时… …   相似文献

宋晓宇  李敏  赵明 《计算机应用研究》2025,42(3)

视觉基础模型驱动的像素级图像异常检测方法

  

现有的异常检测方法能在特定应用场景下实现高精度检测;然而这些方法难以适用于其他应用场景;且自动化程度有限。因此;提出一种视觉基础模型（VFM）驱动的像素级图像异常检测方法SSMOD-Net（State Space Model driven-Omni Dimensional Net… …   相似文献

《计算机应用》2025,45(3)