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7881.
多策略改进的蜣螂优化算法及其应用
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蜣螂优化算法(DBO)是近年提出的智能优化算法;与其他优化算法一样;DBO也存在收敛精度低、易陷入局部最优等缺点。针对DBO的这些局限性;提出一种多策略改进的蜣螂优化算法(MIDBO)。首先;改进雏球和偷窃蜣螂对局部最优解和全局最优解的接受程度;使其根据自身搜索能力动态变化;既提… …
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基于最小先验知识的自监督学习方法
为了弥补有监督学习对监督信息要求过高的不足;提出一种基于最小先验知识的自监督学习方法。首先;基于数据的先验知识聚类无标签数据;或基于有标签数据的中心距离为无标签数据生成初始标签;其次;随机抽取赋予标签后的数据;并选择机器学习方法建立子模型;再次;计算各个数据抽取的权重和误差;以求… …
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2024,45(4)
7883.
主题方面共享的领域主题层次模型
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层次主题模型是构建主题层次的重要工具. 现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法, 为文档主题提供树形结构的先验分布, 但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构, 即领域主题层次. 同时, 领域主题不仅存在层次关系, 而且不同父主题下的子主题之间还存在子领域方面… …
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Multi-Task Visual Semantic Embedding Network for Image-Text Retrieval
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7885.
基于fMRI时变特征的大脑状态研究综述
功能磁共振成像技术已被广泛应用于人脑功能活动的研究,使用大脑状态(Brain State)研究大脑动力学得到了研究人员的广泛关注.以往关于大脑状态的综述,通常从状态定义方法的角度进行比较和总结,忽略了底层数据形式的不一致,可能导致对大脑状态的解读多样化.此外,现有综述也缺少对大脑… …
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7886.
基于属性访问控制策略的无人机飞控安全方案
飞控系统是无人机的核心部件,对无人机的功能和性能起着决定性作用,是无人机信息安全防护的重点对象。文中针对PX4飞控系统面临的恶意代码植入、内部交互数据篡改等安全风险,设计了一种面向位置环境的基于属性的访问控制策略(LE-ABAC),该策略基于访问控制实体属性和无人机外部位置环境信… …
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7887.
基于代理训练集的属性推理攻击防御方法
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2024,47(4):907-923
7888.
联合深度学习和宽度学习的纹理样图自动提取
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目的 纹理样图是指一幅用于描述纹理特征的图像,纹理样图多样性在纹理合成任务中是至关重要的,它可以为合成的纹理带来更丰富、多样和逼真的外观,同时为艺术家和设计师提供了更多的创作灵感和自由度。当前,纹理样图的提取主要通过手工剪裁和算法自动提取,从大量的图像中手工剪裁提取出高质量的纹理… …
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2024,29(4):1003-1017
7889.
CCF科学普及工作委员会召开2024年度工作会议
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7890.
基于反向标签传播的多生成器主动学习算法及其在离群点检测中的应用研究
当前正负类训练样本分布不均衡的问题已极大地限制了离群检测模型的性能.基于主动学习的离群点检测算法能够通过对样本分布的主动学习,自动合成离群点以平衡训练数据分布.然而,传统的基于主动学习的检测方法缺乏对合成离群点的质量评估和过滤筛选,导致通过主动学习过程合成的训练样本点中存在样本噪… …
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7891.
基于自监督视觉Transformer的图像美学质量评价方法
现有的图像美学质量评价方法普遍使用卷积神经网络(CNN)提取图像特征,但受局部感受野机制的限制,CNN较难提取图像的全局特征,导致全局构图关系、全局色彩搭配等美学属性缺失.为解决该问题,提出基于自监督视觉Transformer(SSViT)模型的图像美学质量评价方法.利用自注意力… …
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CCF代表团出席日本IPSJ大会,CCF副理事长胡事民应邀作特邀报告
2024年3月15-17日,应日本信息处理学会(IPSJ)邀请,由CCF会士、CCF副理事长、中国科学院院士、清华大学教授胡事民,CCF秘书长唐卫清,CNCC项目主任麻宇鹏组成的代表团出席了 IPSJ第86届全国学术大会.CCF会士、CCF副理事长,中国科学院院士、清华大学教授胡… …
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7893.
基于生成式对抗网络和多模态注意力机制的扩频与常规调制信号识别方法
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针对低信噪比条件下的扩频与常规调制信号分类精度低的问题,该文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)网络的多模态注意力机制信号调制识别方法。首先生成待识别信号的时频图像(TFIs),并利用GAN实现TFIs降噪处理;然后将信号的同相正交… …
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面向电力物联网流数据的一种具有隐私保护的KNN查询方法
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电力物联网是一个智慧服务系统,为人们提供了状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的服务,然而在享受服务的同时却面临着隐私泄露的风险。目前有关电力数据的隐私保护的成果主要集中在安全聚合,对于诸多基础服务的核心技术(如KNN查询)却鲜有涉及。与传统关系型数据不同的是,电力物联网采集… …
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基于点云整体拓扑结构的图像分类算法
卷积神经网络(CNN)参数众多、分类边界复杂,对数据的局部特征较敏感,导致当CNN模型受到对抗攻击时,精度明显下降;而拓扑数据分析(TDA)方法更关注数据的宏观特征,天然具有对抗噪声和梯度攻击的能力。为此,提出一种耦合拓扑数据分析和CNN的图像分类算法MCN(Mapper-Com… …
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2024,52(4):1041-1082
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