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9941.
融合变异策略与邻接信息的差分进化算法
针对多目标带时间窗的车辆路径问题(VRP),提出一种融合变异策略与邻接信息的差分进化算法(DE-MSAI)。首先,利用精英抽样策略设计4种变异操作,增加算法搜索的广度;其次,结合客户邻接信息矩阵引导个体进行邻域搜索,提升局部优化效率;最后,基于模拟退火准则以一定的概率接受劣解。在… …
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冉敏;潘大志
《计算机应用》
2026,(1)
9942.
时间感知和空间增强的双通道图神经网络会话推荐模型
为了解决会话推荐模型忽略项目之间的时间信息和空间关系,导致无法准确捕获项目之间复杂转换模式的问题,提出一种时间感知和空间增强的双通道图神经网络(GNN)的会话推荐模型。首先,对于时间通道,采用自适应时间权重对项目进行处理,以构建时间感知的会话图,并通过时间感知的GNN捕获用户的兴… …
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杨兴耀;齐正;于炯;张祖莲;马帅;沈洪涛
《计算机应用》
2026,(1)
9943.
基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型
针对时间序列数据中周期复杂性和高频噪声导致的预测困难,提出一种基于统计分布感知与频域双通道融合的时序预测模型,旨在缓解数据漂移、抑制噪声干扰并提高预测精度。首先,通过窗口重叠切片对原始时序数据进行处理,计算各切片的数据统计分布并进行归一化,再利用多层感知器(MLP)预测未来数据的… …
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《计算机应用》
2026,(1)
9944.
基于关键点距离的全局特征位姿估计方法
为了解决位姿估计中点云存在较多的相似特征和非对应点导致位姿估计精度低的问题,提出一种基于关键点距离的全局特征位姿估计方法。该方法使用关键点之间的距离构建全局特征,避免相似的局部特征对位姿估计精度的影响;同时,为了提升全局特征匹配速度,提出一种基于距离对照表的特征匹配策略,通过对照… …
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熊毅;王蔡琪;梅岭;伍世虔
《计算机应用》
2026,(1)
9945.
联邦学习中基于条件生成对抗网络的数据增强方案
针对非独立同分布(Non-IID)场景下,联邦学习系统面临收敛缓慢和模型准确率降低等挑战,提出联邦学习中基于条件生成对抗网络的数据增强方案(FDA-GAN)。首先,设计一种类别选择的条件生成器为每个类别添加独立的网络模块,并将标签作为条件信息,以更精确地提取各类别的特定特征;其次… …
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菅银龙;陈学斌;景忠瑞;钟琪;张镇博
《计算机应用》
2026,(1)
9946.
基于混合索引的链上数据查询优化
针对区块链系统链上数据查询中查询效率低和查询类型少的问题,提出一种区块间索引模型。首先,对于区块中的离散型属性,提出倒排布隆过滤器(IBFS)索引;使用该索引查询数据时无需遍历全部区块,可以在O(1)时间复杂度内定位到目标区块;其次,对于连续型属性,使用聚类算法计算区块内数据的细… …
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张瑞阳;赵明洁;郭兵;江平洪
《计算机应用》
2026,(1)
9947.
基于煤尘对激光雷达电磁波散射和吸收效应的点云数据增强方法
当前的三维目标检测模型大都基于数据驱动的深度学习技术,因此数据集的质量对模型的性能至关重要。针对煤尘环境数据集缺失和建立真实煤尘环境数据集费时费力的问题,提出一种基于煤尘对激光雷达(LiDAR)电磁波散射和吸收效应的点云数据增强方法。该方法针对煤尘粒子的光学特性,构建LiDAR电… …
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《计算机应用》
2026,(1)
9948.
融合图注意力的概念关联记忆网络知识追踪模型
追踪学生的历史互动以预测他们的未来表现是知识追踪(KT)领域的关键研究重点。最近的KT方法旨在研究学生的学习模式和不断变化的知识状态,以提供个性化学习指导,而忽略了习题本身的丰富性。此外,随着新专业和跨学科领域的兴起,基于图神经网络(GNN)的KT方法面临着一些挑战:如何扩展概念… …
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2026,(1)
9949.
面向智慧家庭空间的时空知识图谱的双模态融合构建方法
智慧家庭领域的发展依赖于构建丰富的时空知识图谱支撑下游任务的设计与执行。然而,构建智慧家庭空间的时空知识图谱面临数据源多样、数据质量低以及规模有限等挑战。因此,提出一种融合说明文档相对位置信息与用户行为日志的双模态知识提取框架来充分挖掘设备说明文档和用户行为日志中的多模态信息,从… …
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王菲;陶冶;刘家旺;李伟;秦修功;张宁
《计算机应用》
2026,(1)
9950.
混合粒子群优化算法求解带时间窗的车辆路径规划问题
为了高效解决带时间窗的车辆路径规划问题(VRPTW),提出一种混合粒子群优化(HPSO)算法。该算法采用部分匹配交叉(PMX)替代传统粒子更新方式,结合最劣近邻粒子选择与轮盘赌机制增强多样性,并通过动态权重调整策略平衡全局探索与局部开发能力;设计融合2-opt翻转、顺序插入和交换… …
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周璐辉;岳雪芝
《计算机应用》
2026,(1)
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