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目的 作为空间态势感知的关键环节,高效且准确的初轨确定技术对于轨迹关联、卫星编目和异动感知等下游任务至关重要。传统方法通常依赖精确的动力学模型和充足的观测数据,但在短弧段条件下,物理约束不足易导致出现平凡解或方法不收敛的问题。尽管深度学习方法在数据拟合方面表现优异,但其对轨道动力… … 相似文献
刘宏宇;张余;张超群;陈果;尹继豪 《中国图象图形学报》2025,(9):2975-2987
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提出了一种基于跨模态图掩码和特征增强的推荐方法;旨在减少传统多模态推荐系统中的数据噪声和解决多模态信息表达不足问题。该方法使用CLIP预训练模型提取语义一致性的文本和视觉特征;根据项目模态特征相似性建立项目-项目图;为项目表示提供语义丰富的上下文信息;设计跨模态图掩码重建方法;该… … 相似文献
《计算机科学与探索》2025,19(9)
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目的 随着视觉大模型的发展,利用多源无标注遥感影像预训练学习全局视觉特征,并在局部目标任务上进行迁移微调,已成为遥感影像领域自适应的一种新范式。然而,现有的全局预训练策略主要聚焦于学习低级的通用视觉特征,难以捕捉复杂、高层次的语义关联。此外,微调过程中使用的少量标注样本往往只反映… … 相似文献
陶超;郭鑫;胡柯彦;沈羽翔;王昊 《中国图象图形学报》2025,(9):3153-3170
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单个较大的非均匀超图聚类旨在将非均匀超图包含的节点划分为多个簇,使得簇内节点越相似越好,簇间节点越不相似越好,具有广泛的应用前景.目前最优的基于超图神经网络的非均匀超图聚类模型MADC(Non-uniform hypergraph clustering combining mul… … 相似文献
刘志成;王慧颖;林晓丽;朱峰冉;郭宇恒;闫炳鑫;庞俊 《小型微型计算机系统》2025,(9):2066-2074
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多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息系统融合模型,以综合考虑各尺度的重要性.其次,将灰色关联… … 相似文献
李瑞;张超;李德玉 《小型微型计算机系统》2025,(9):2082-2089
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联邦增量学习作为一种新兴学习范式,在保护用户隐私的同时利用数据孤岛的知识,有效缓解了由于存储空间有限而导致的灾难性遗忘问题.但现有的联邦增量学习研究忽略了用户数据不平衡对造成全局模型灾难性遗忘及精度降低的影响.针对此问题,该文提出了一种基于条件生成对抗网络的无数据存储重放再训练方… … 相似文献
方子希;付晓东;丁家满;刘骊;彭玮;代飞 《小型微型计算机系统》2025,(9):2121-2129
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