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7001.
基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法
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针对平衡优化器算法存在的收敛精度低和易陷入局部停滞的问题,提出一种基于自适应交叉与协方差学习的改进平衡优化器算法。首先,构建外部存档来保留历史优势个体,增加种群多样性,以提高算法的全局寻优能力。其次,引入自适应交叉概率来平衡算法的全局探索能力和局部开发能力,以提高算法的寻优精度和… …
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7002.
基于行为轮廓矩阵增强的业务流程结果预测方法
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预测性过程监控依赖于预测效果,针对如何增强预测性过程监控预测效果的问题,提出了一种基于行为轮廓矩阵增强的业务流程结果预测方法。首先,通过分析活动间的行为关系提取行为轮廓矩阵,并将其与事件序列一同输入到模型中。随后,结合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)分别学习矩阵… …
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《计算机应用研究》
2024,41(6):1762-1768
7003.
面向分布式复杂数据样本的联邦语义分割方法综述
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语义分割在医学图像分析、战场态势感知等领域起着重要作用,但单一客户端通常无法为模型提供足够数量与多样性的训练数据,因此从复杂多变的分布式数据中训练语义分割模型是有必要的。为了不泄露数据隐私和保护数据安全,应用联邦学习在多客户端协同训练语义分割模型成为领域研究热点。在联邦语义分割定… …
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2024,41(6):1610-1617
7004.
考虑多源供能波动性的企业生产运作与能源计划耦合优化
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多源供能是提高清洁能源占比,助力制造企业绿色低碳转型的有效方式。然而受季节、天气等因素影响,可再生能源出力存在波动性,影响能源系统供应的稳定性。针对该问题,构建了企业生产运作与能源计划耦合优化的不确定整数规划模型,利用区间数描述能源出力的不确定信息。同时通过设计多种群融合策略、外… …
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7005.
基于改进犹豫模糊C-均值的图像分割
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犹豫模糊C-均值(hesitant fuzzy C-means, HFCM)聚类算法在一定程度上处理了图像中不同像素块之间的不确定性,但由于其目标函数中不包含任何局部空间信息,因此对噪声比较敏感,当噪声较大时无法获得较好的分割精度.针对上述问题,提出了一种改进犹豫模糊C-均值(i… …
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2024,33(6):37-47
7006.
低信噪比下无线声传感网络采样率偏移估计方法
现有的采样率偏移(Sampling Rate Offset,SRO)估计算法在低信噪比条件下性能严重下降.为了解决这个问题,本文提出一种基于子带二次互相关函数的频率滑动窗二次互相关(Frequency Sliding Double-Cross Correlation Proces… …
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2024,52(6):2131-2140
7007.
基于不同泵浦方案的全光纤少模放大器放大特性对比研究
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7008.
面向肝细胞癌微血管侵犯评估的高效多模态贡献度感知网络研究
微血管侵犯(MicroVascular Invasion,MVI)是肝细胞癌(HepatoCellular Carcinoma,HCC)切除或移植患者出现早期复发和长期预后不良的重要影响因素,因此在HCC患者术前评估是否存在MVI具有非常重要的临床价值.近年来,深度学习为MVI影… …
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7009.
基于域对抗迁移学习的低资源机器翻译
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2024,38(6):77-85
7010.
区块链预言机节点选择的深度强化学习中间件
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优化区块链环境中现有预言机方案中的节点选择问题,以提高预言机节点选择的准确性和可靠性。引入了基于深度强化学习的区块链预言机节点选择中间件ORLM(oracle reinforcement learning model)。该中间件考虑了不同服务需求下多个节点的消耗,并建立了预言机节… …
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《计算机应用研究》
2024,41(6):1635-1639
7011.
嵌入多阶泰勒微分知识的多尺度注意力循环网络深度时空序列预测方法
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融合先验物理知识的深度时空序列预测方法通常使用偏微分方程(PDE)进行建模,这种做法通常存在两大问题:(1)偏微分方程的近似精度低;(2)无法在循环网络中有效捕捉多种空间尺度的时空特征和时空序列的边缘相关空间信息。为此,该文提出了融合泰勒微分的卷积循环神经网络(TDI-CRNN)… …
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2024,46(6):2605-2618
7012.
基于事件表示和对比学习的深度事件聚类方法
针对现有深度聚类方法不考虑事件信息及其结构特点而难以有效划分事件类型的问题,提出一种基于事件表示和对比学习的深度事件聚类方法(DEC_ERCL)。首先,利用信息识别手段从非结构化文本中识别结构化的事件信息,避免冗余信息对事件语义的影响;其次,将事件的结构信息集成于自编码器中学习低… …
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2024,44(6):1734-1742
7013.
大小模型端云协同进化技术进展
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生成式基座大模型正在引发人工智能领域的重大变革,在自然语言处理、多模态理解与内容合成等任务展现通用能力。大模型部署于云侧提供通用智能服务,但面临时延大、个性化不足等关键挑战,小模型部署于端侧捕捉个性化场景数据,但存在泛化性不足的难题。大小模型端云协同技术旨在结合大模型通用能力和小… …
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7014.
邻域扩展机制增强的图平行聚焦注意力社会化推荐系统
社会化推荐系统旨在基于用户的评分历史和社交关系,预测其对未交互商品的评分.现有的社会化推荐系统大多基于图神经网络,然而,低效率的注意力机制和过度平滑问题在一定程度上限制评分预测的精准性和可解释性.为此,文中提出邻域扩展机制增强的图平行聚焦注意力社会化推荐系统.首先,平行图聚焦注意… …
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融合语义解释和DeBERTa的极短文本层次分类
文本层次分类在社交评论主题分类、搜索词分类等场景中有重要应用,这些场景的数据往往具有极短文本特征,体现在信息的稀疏性、敏感性等中,这对模型特征表示和分类性能带来了很大挑战,而层次标签空间的复杂性和关联性使得难度进一步加剧.基于此,提出了 一种融合语义解释和DeBERTa模型的方法… …
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基于超材料的电磁神经网络研究进展
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随着人工智能技术的广泛应用,面向智能计算的算力需求呈井喷式增长。目前芯片的快速发展已经逼近其工艺制程的瓶颈,同时功耗也不断增加,因此高速、高能效的智能计算硬件研究是一个重要方向。以光子电路神经网络和全光衍射神经网络为代表的计算架构因其计算快、功耗低等优势而受到广泛关注。该文回顾了… …
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城市固废焚烧过程炉温与烟气含氧量多目标鲁棒预测模型
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为实现城市固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)过程炉温与烟气含氧量的准确预测, 提出一种基于改进随机配置网络的多目标鲁棒建模方法(Multi-target robust modeling method based on im… …
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视觉指导的分词和词性标注
中文分词(WS)和词性(POS)标注可以有效帮助其他下游任务;如知识图谱创建和情感分析。但现有工作通常仅利用纯文本信息进行WS和POS标注;忽略了网络中许多与之相关的图片和视频信息。针对这一现状;尝试从这些视觉信息中挖掘相关线索;以帮助进行中文WS和POS标注。首先;制定一系列详… …
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基于扰动时空混沌的三维OFDM星座加密方案
无线通信网络的迅猛发展使得传输信息量迅速增加,这对系统的传输效率和通信安全提出了更高的要求.为满足上述要求,提出了一种基于扰动时空混沌的三维OFDM星座加密方案.首先,设计了一种反馈元胞自动机,以提高元胞自动机的周期性和伪随机性.将反馈元细胞自动机的迭代结果进行归一化后,作为扰动… …
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结合图对比学习的多图神经网络会话推荐方法
会话推荐根据匿名用户短期内的交互数据预测下一个交互物品.针对会话中物品少、物品长尾分布等特性,现有基于图对比学习的会话推荐模型提出对会话内物品采用随机裁剪、扰动等方式构造正负样本.然而,上述随机退出策略进一步缩减较短会话中的可用物品,使得会话更加稀疏,引起会话兴趣学习偏差.为此,… …
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