数值型标签噪声的渐进式区间校正方法

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在回归任务中, 数值型标签噪声会扭曲数据的真实分布, 削弱模型的泛化能力. 数据过滤是目前常用的一类方法, 在一定程度上能减少噪声影响, 但易引发过度过滤问题, 导致有效样本流失和数据分布偏移. 提出一种回归噪声标签的渐进式区间校正(progressive interval co… …   相似文献

姜高霞  雷凡  张佳  王文剑 《软件学报》2026,37(4):1548-1559

融合全流程多视图机制的多模态测试时适应方法

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现实环境中,数据分布常因时间,空间或模态变化而发生偏移,严重影响机器学习模型在开放场景下的泛化能力与决策稳定性.测试时适应(Test-Time Adaptation,TTA)旨在实现对未知测试分布的动态自主快速适应,近年来受到广泛关注.作为TTA的重要拓展方向,多模态测试时适应(… …   相似文献

尹小龙  詹德川  姜远 《软件学报》2026,37(4)

可解释深度学习的概念建模方法综述

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近年来, 深度神经网络在多个领域取得了显著进展, 但其作为典型的黑盒模型, 内部机制仍难以为人所理解, 给医疗诊断、金融风控、自动驾驶等高风险应用场景带来了严峻挑战. 提升模型的可解释性, 已成为实现高可信机器学习的核心问题之一. 现有可解释性方法大致可分为两类: 基于信息流的解… …   相似文献

王家祺  冯毅  刘华锋  景丽萍  于剑 《软件学报》2026,37(4):1591-1614

大语言模型驱动的可信政务问答技术

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政务问答系统能实时处理政务咨询, 在降低人工咨询压力的同时提高了企业和群众的办事效率. 政务问答系统的服务场景多样且重视回答表述的准确规范, 现有方法或基于预设知识库产生回答, 或基于规模有限的语言模型生成回答, 均无法在多服务场景下有效理解咨询并生成准确且可解释的可信回答. 为… …   相似文献

王骞玥  胡晋武  王宇丰  胡宇  高浩然  邱舟强  谭明奎 《软件学报》2026,37(4):1740-1758

面向欺诈检测的风险感知动态聚合图联邦学习

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随着信息技术的迅猛发展, 欺诈行为在金融交易、社交网络与评论系统等多个领域呈现出日益复杂化和多样化的趋势, 给传统欺诈检测技术带来了严峻挑战. 当前主流的基于图神经网络的方法虽然在单机构数据环境中表现出色, 但由于涉及用户敏感信息, 难以实现跨机构间的数据共享与协作, 进而限制了… …   相似文献

杨家震  邱天  陈可嘉  段明江  蒋健  胡泽远  宋明黎  冯尊磊 《软件学报》2026,37(4):1511-1530

基于自适应策略优化的鲁棒精度权衡学习

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对抗训练被视为提升深度模型鲁棒性的核心防御手段, 但其固有缺陷严重制约了实际应用效果. 传统对抗训练方法依赖固定攻击模式生成对抗样本, 导致训练过程中样本多样性不足、模型泛化能力受限, 且在鲁棒性与干净准确率间难以达成有效平衡. 更为关键的是, 现有对抗训练框架缺乏对训练过程的自适应控制, 容易引发鲁棒过拟合现象. 针对上述挑战, 利用演化优化提出一个自适应对抗训练框架, 称为基于自适应策略优化的鲁棒精度权衡学习, 简称TRA²SO. 该方法将遗传算法引入对抗训练过程, 通过动态调整不同训练阶段的对抗攻击策略, 实现对抗样本生成模式的渐进式复杂化. 这种层级递进的对抗机制不仅增强了样本多样性, 还可通过策略优化记录实现训练早停, 有效抑制过拟合风险. 在CIFAR系列数据集上的实验表明, 相较于传统对抗训练方法, 所提框架在维持基础分类性能的同时, 提升了模型面对多种攻击范式的防御能力, 且加快了训练收敛速度. 为对抗训练中鲁棒性-准确性的权衡提供了新思路, 对构建可信深度学习系统具有重要实践价值.… …   相似文献

翟浩杰  王冉  邬文慧  贾育衡 《软件学报》2026,37(4):1472-1491

基于动量加速和任务均衡的目标检测对抗训练方法

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对抗训练作为提升深度神经网络对抗鲁棒性的核心策略, 在图像分类任务中已得到广泛关注, 但在目标检测领域中的研究较为匮乏. 传统对抗训练通常依赖投影梯度下降法(projected gradient descent, PGD)开展模型的鲁棒优化, 然而对抗样本的迭代大幅延长了模型训练… …   相似文献

陇盛  林晨  陶蔚  张军  陶卿 《软件学报》2026,37(4):1575-1590

基于路网建模的自动驾驶关键场景生成与自适应演化方法

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自动驾驶系统的安全性对于自动驾驶汽车在现实世界中的实施非常重要. 因此, 自动驾驶系统在公开发布和部署之前必须进行充分的评估. 如何生成多样化的安全关键测试场景是自动驾驶系统测试的关键任务. 现有的自动驾驶系统关键场景生成方法, 包括再现现实世界的交通事故和基于搜索的关键场景生成… …   相似文献

田浩翔  吴国全  魏峻  郭安  韩星烁  陈伟  王伟  叶丹 《软件学报》2026,37(4):1671-1689

融合中文需求文本语义特征的UML活动图自动生成方法

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UML活动图是软件需求分析的重要工具. 实现由需求文本生成UML活动图流程的自动化有助于缩短软件开发时间, 降低人力成本. 现有的UML活动图自动生成方法通过人工编写或数据驱动的方式来构建规则, 从需求文本中提取活动图图元素及其关系. 然而, 这些方法通常只考虑到需求文本的语法特… …   相似文献

袁中锦  黄翰  向毅  刘方青  郝志峰 《软件学报》2026,37(4):1650-1670

CDCL算法的冷重启技术

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SAT求解的CDCL算法被广泛应用于软硬件验证领域, 重启策略是其中的核心组件之一. 目前, 主流的CDCL求解器采用了“热重启”技术, 保留了变元序、赋值倾向、学习子句等主要搜索信息, 且重启频率极高. 热重启技术会使CDCL重启之后更倾向于搜索重启前的搜索空间, 有可能会长期… …   相似文献

张昕荻  陈志翰  蔡少伟 《软件学报》2026,37(4):1634-1649

吉布斯采样在临界点前的快速收敛

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吉布斯采样的临界行为是计算相变理论所关注的核心问题. 以硬核模型这一经典模型为例, 研究了吉布斯采样在临界点前的快速收敛. 在该模型中, 给定一个最大度为Δ≥3的n顶点图G以及参数λ≥0, 则图G中的每个独立集S以正比于λ^|S|的概率被采样. 研究了实现这一采样的经典吉布斯采样算法——Glauber dynamics, 在临界条件λ<(Δ–1)^Δ–1/(Δ–2)^Δ下, 证明了该采样过程的马尔可夫链具有渐进最优的谱隙为Ω(1/n), 因此这一经典采样算法在该临界点前始终快速收敛.吉布斯采样过程在临界点前的快速收敛是马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 理论中的一类重要问题. 针对硬核模型上的这一问题, 此前已有若干依赖高等数学工具的证明. 为这个重要问题提供了一个简化的组合证明, 引入计算复杂性归约的思想来分析采样过程的收敛速率.… …   相似文献

陈小羽  凤维明  尹一通  张昕渊 《软件学报》2026,37(4):1615-1633

全局与局部残差信息联合感知的可泛化图异常检测

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图异常检测作为图数据挖掘中的关键任务, 旨在识别网络中与大多数节点存在显著差异的异常节点. 现有的图异常检测方法普遍采用数据集特定的训练范式, 即为每个数据集单独训练模型. 然而, 该类方法缺乏跨数据集的泛化能力, 且训练成本高昂. 为克服上述局限, 近期研究开始关注残差特征的泛… …   相似文献

张家强  陈松灿 《软件学报》2026,37(4):1560-1574

基于高质量样本选择的跨领域方面级情感分析

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跨领域方面级情感分析利用源领域的已标注样本来帮助训练目标领域上的方面级情感分析任务, 但并非所有源领域样本均适合进行迁移训练, 部分样本会对迁移模型训练产生负迁移效应, 需要进行样本筛选工作. 现有的跨领域实例迁移方法所考虑的迁移依据比较片面, 忽略了样本间的协同作用, 影响跨领… …   相似文献

赵传君  孙绪壮  康璐  李旸  王素格  李德玉 《软件学报》2026,37(4):1449-1471

高可信自适应机器学习专题前言

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  相似文献

王熙照  张敏灵  曹付元 《软件学报》2026,37(4):1447-1448

基于真实源地址验证的轻量共识机制

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近年来, 许多研究提出利用共识机制增强网络层安全性. 然而, 现有共识机制存在密钥维护数量多、信任关系传递不灵活和节点身份验证开销大等局限, 难以满足网络层功能的性能需求. 为解决这些问题, 提出一种基于真实源地址验证技术的轻量共识框架. 该框架在多个层次上优化共识效率: 首先,… …   相似文献

徐易  陈熠豪  王晓亮  徐恪  李琦 《软件学报》2026,37(4):1838-1853

基于改进YOLO11的手腕骨折快速检测

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针对急救场景下医学影像分析中手腕骨折检测精度不足、模型推理效率低等问题, 本文提出一种基于改进YOLO11的轻量化手腕骨折检测算法MDM-YOLO. 首先设计多尺度特征提取模块(multi-scale feature extraction module, MSFE), 通过多个并… …   相似文献

张朋涛  胡乃平 《计算机系统应用》2026,35(3):127-138

基于相位一致性增强的相邻自相似性多模态遥感影像匹配

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由于多模态图像之间存在着显著的辐射差异和几何差异, 给多模态遥感图像之间的高精度配准带来了巨大挑战. 为了解决这些问题, 本文提出了一种基于相位一致性增强的相邻自相似性多源遥感影像匹配方法——PC-ASS. 首先, 利用非线性扩散滤波构建多尺度影像表示, 在抑制噪声的同时保留共有的边缘与结构, 为后续特征检测提供基础. 随后, 基于多尺度多方向Log-Gabor滤波器计算得到相位一致性幅度图, 用以衡量影像中结构显著区域. 本文将相位一致性幅度值作为加权因子引入到相邻自相似性响应计算中, 增强了影像中的结构特征: 高相位一致性区域获得更强的响应, 从而提升了边缘与角点等稳健特征的检测数量与质量. 进一步地, 在描述符构造阶段, 本文在极坐标统计直方图框架中引入相位一致性加权机制, 对每个像素的相邻自相似性值按照其相位一致性幅值进行加权, 使结构显著区域在描述符中占据更大比例, 从而增强了特征对噪声、纹理干扰及跨模态辐射差异的鲁棒性. 最后, 通过最近邻距离比匹配策略和快速抽样一致性算法(FSC)剔除错误匹配, 实现高精度配准. 在3个公开的多模态遥感影像数据集上, 本文与PSO-SIFT、OSS、HAPCG、RIFT和ASS这5种匹配方法进行对比实验. 实验结果表明, PC-ASS 在平均正确匹配点数量(NCM)、均方根误差(RMSE)和正确匹配率(CMR)指标上均优于现有方法, 具有较强的鲁棒性和适用性.… …   相似文献

曹徐鹏  喻国荣  吴俊卿 《计算机系统应用》2026,35(3):104-114

基于移动性预测的车联网联邦学习资源调度

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联邦学习被广泛应用于移动网络, 采用分布式的方法进行本地和全局模型训练, 可以有效确保数据安全. 但是联邦学习在车联网中的应用又面临着3大挑战: 频繁的全局通信导致高延迟, 车辆有限的计算和电力资源以及高动态网络环境引起的带宽波动. 这些因素共同对联邦学习系统的执行造成了阻碍, … …   相似文献

赵梓源  金子龙 《计算机系统应用》2026,35(3):93-103

语义感知交互扩散图像超分辨率重建

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针对真实世界图像超分辨率任务中图片退化类型多样与细节恢复困难的问题, 现有方法在结构保持与语义一致性方面仍存在不足. 为此, 本文提出一种语义感知交互扩散图像超分辨率重建方法(semantic-aware interactive diffusion method for imag… …   相似文献

王军  杨立文 《计算机系统应用》2026,35(3):184-194

潜在空间下扩散模型图像生成

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本文旨在解决传统图像生成模型在复杂场景下潜在空间表示能力不足及高分辨率图像生成保真度低的问题, 提出一种基于改进矢量变分自编码器(improved vector quantized variational autoencoder, IVQ-VAE)和特征融合Transformer… …   相似文献

刘浩南  陈姚节  高登科 《计算机系统应用》2026,35(3):170-183