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《电子学报》2024,52(7):2369-2381
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受到复杂海洋环境的影响,雷达对海面慢速小目标难以实现高性能检测。对于这类目标,传统的基于能量的统计检测方法存在着严重的性能损失。针对这一问题,该文提出了基于互信息最大化框架下的海面小目标检测方法,实现海杂波背景下的无监督目标异常检测任务。首先,考虑到高分辨雷达回波不满足传统神经网… …   相似文献
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目的 深度神经网络在高光谱图像分类任务中表现出明显的优越性,但是对抗样本的出现使其鲁棒性受到严重威胁,对抗训练方法为深度神经网络提供了一种有效的保护策略,但是在有限标记样本下提高目标网络的鲁棒性和泛化能力仍然需要进一步研究。为此,本文提出了一种面向高光谱图像分类网络的对比半监督对抗训练方法。方法 首先,根据少量标记样本预训练目标模型,并同时利用少量标记样本和大量无标记样本构建训练样本集合;然后,通过最大化训练样本集合中干净样本和对抗样本在目标模型上的特征差异生成高迁移性对抗样本;最后,为了减少对抗训练过程对样本标签的依赖以及提高目标模型对困难对抗样本的学习和泛化能力,充分利用目标模型和预训练模型的输出层及中间层特征,构建对比对抗损失函数对目标模型进行优化,提高目标模型的对抗鲁棒性。对抗样本生成和目标网络优化过程交替进行,并且不需要样本标签的参与。结果 在 PaviaU 和 Indian Pines 两组高光谱图像数据集上与主流的 5 种对抗训练方法进行了比较,本文方法在防御已知攻击和多种未知攻击上均表现出明显的优越性。面对 6 种未知攻击,相比于监督对抗训练方法 AT（adversarial training）和 TRADES（trade-offbetween robustness and accuracy）,本文方法分类精度在两个数据集上平均提高了 13. 3% 和 16%,相比于半监督对抗训练方法 SRT（semi-supervised robust training）、RST（robust self-training）和 MART（misclassification aware adversarialrisk training）,本文方法分类精度再两个数据集上平均提高了 5. 6% 和 4. 4%。实验结果表明了提出模型的有效性。结论 本文方法能够在少量标记样本下提高高光谱图像分类网络的防御性能。… …   相似文献
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《中文信息学报》2024,38(7):106-114
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《中文信息学报》2024,38(7):1-17
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聚类分析针对不同的数据特点采用不同的相似性度量,现实世界中数据分布复杂,存在分布无规律、密度不均匀等现象,单独考虑实例属性相似性或分布结构连通性会影响聚类效果.为此,提出了一种基于属性相似性和分布结构连通性的聚类算法(A Clustering Algorithm Based on… …   相似文献
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基于GCN的协同过滤模型在推荐领域取得了较好的效果,但现有的图协同过滤学习方法通常不区分用户和项目的交互关系,不易挖掘用户行为的潜在意图.因此,提出了一种融合结构邻居和语义邻居的解耦图对比学习推荐模型.首先,将用户和项目嵌入投影到独立空间进行意图解耦;其次,在图传播阶段,依据用户… …   相似文献
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现有的人脸识别方法无法有效消除遮挡造成的损坏特征的影响;随着网络层数加深;损坏特征与用于身份分类的有效特征变得难以分离;影响识别结果。针对上述问题;设计了一种基于分割和多级掩膜学习策略的遮挡人脸识别方法;模型由遮挡检测分割、特征提取、掩膜学习单元三大模块构成;无需依赖额外的遮挡检… …   相似文献
6331.
在问答社区中,每天都会出现大量新的问题,为新问题推荐合适的回答者有助于加快问题的解决并促进社区发展.然而,目前最佳回答者推荐大多基于用户历史回复记录或文本匹配进行推荐,而用户是否回答某一问题与多方因素有关,特别是问题与用户擅长的知识领域是否匹配有关.因此,本文根据用户回答文本构建… …   相似文献
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确保云数据的完整性是亟待解决的安全挑战,受到广泛应用的区块链技术为应对该安全挑战提供了良好的解决方案.当前结合区块链和智能合约技术,并由矿工参与审计验证工作的方案存在审计效率低、通信开销大和数据拥有者(DO)审计负担重等不足.针对上述问题,提出一种基于投票和以太坊智能合约的云数据… …   相似文献
黄河  金瑜 《计算机应用》2024,44(7):2093-2101
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针对复杂地形下时延敏感任务对终端用户的计算需求激增问题,该文提出一种无人机(UAV)辅助的移动边缘计算可重用任务的协同计算卸载方案。首先,通过联合优化用户卸载策略、用户传输功率、无人机上服务器分配、用户设备的计算频率和无人机服务器的计算频率以及无人机的飞行轨迹,构建满足时延约束下… …   相似文献
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在基于深度学习的单目图像深度估计方法中, 卷积神经网络在下采样过程中会出现图像深度信息丢失的情况, 导致物体边缘深度估计效果不佳. 提出一种多尺度特征融合的方法, 并采用自适应融合的策略, 根据特征数据动态调整不同尺度特征图的融合比例, 实现对多尺度特征信息的充分利用. 由于空洞空间金字塔池化(ASPP)在单目深度估计任务中, 会丢失图像中的像素点信息, 影响小物体的预测结果. 通过在对深层特征图使用ASPP时融合浅层特征图的丰富特征信息, 提高深度估计结果. 在NYU-DepthV2室内场景数据集的实验结果表明, 本文所提方法在物体边缘处有更准确的预测, 并且对小物体的预测有明显的提升, 均方根误差(RMSE)达到0.389, 准确率(δ <1.25)达到0.897, 验证了方法的有效性.… …   相似文献
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深度子空间聚类是一种处理高维数据聚类任务的有效方法.然而,现有的深度子空间聚类方法通常将自表示学习和指标学习作为两个独立的过程,导致在处理具有挑战性的数据时,固定的自表示矩阵会导致次优的聚类结果;另外,自表示矩阵的质量对聚类结果的准确性至关重要.针对上述问题,提出一种统一框架的增… …   相似文献
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城市车载自组织网络中具有拓扑变化频繁,车辆分布不均匀等特性,因此如何选择下一跳车辆和确定最优传输路径是在复杂城市环境下设计高效路由协议的两个具有挑战性的问题.针对目前车载自组网中基于地理位置的算法具有下一跳车辆选取不合理,数据的传输路径缺少整体规划等问题,提出了一种基于最大最小蚁… …   相似文献
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长时目标跟踪相对于短时目标跟踪仍然是一个巨大的挑战.然而现有的长时跟踪算法通常在面对目标频繁出现消失、目标外观发生剧变等挑战中表现不佳.本文提出了一种基于局部搜索模块和全局搜索跟踪模块的全新、鲁棒且实时的长时跟踪框架.局部搜索模块利用TransT短时跟踪器生成一系列候选框,并通过… …   相似文献
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近年来, 基于卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN) 的图像去雾方法在合成数据集上取得了显著的进展, 但由于真实场景中存在雾分布不均的问题, 卷积运算的局部感受野难以有效捕获到上下文指导信息, 从而导致全局结构信息丢失. 因此, 真实场… …   相似文献
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针对现有基于Transformer的图像超分辨率重建方法存在参数量过大和训练成本过高等问题,提出基于轻量级对称CNN-Transformer的图像超分辨率重建方法.首先,利用权值共享设计对称CNN-Transformer模块,经由通道注意模块充分融合上、下分支提取的信息,提高对局… …   相似文献
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智能感知、精准识别高炉(Blast furnace, BF)异常状态对高炉调控优化和稳定运行至关重要, 但高炉内部的黑箱状态致使传统检测方法难以直接感知并准确识别多种高炉异常状态. 新型工业内窥镜可获取大量料面视频图像, 为直接观测炉内运行状态提供了全新的手段. 基于此, 提出一… …   相似文献
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