基于DRL-PPO求解柔性作业车间调度问题

下载全文  

柔性作业车间动态调度问题因其动态性和复杂性成为智能制造领域的研究重点。针对柔性作业车间动态调度问题的复杂性与动态性,提出了一种基于深度强化学习和近端策略优化相结合的调度优化算法。该算法通过构建马尔可夫决策过程模型,定义状态空间、动作空间及多目标奖励函数,设计了离线训练与在线应用相… …   相似文献

董海  鲁婷婷 《计算机应用研究》2025,42(9)

多维度损失函数下引导词协同sinkhorn的监督式主题模型

下载全文  

主题模型通过对大量数据进行分析,挖掘数据中潜在的主题结构和语义关系,将数据按照主题进行分类和归纳,提高了信息处理效率。为解决现有的主题模型面临生成的主题语义相互崩溃、缺乏监督标签和引导词的指导等问题,提出了一种新的多维度损失函数下引导词协同sinkhorn的监督式主题模型。该模型… …   相似文献

徐贞顺  王振彪  郑顺国  苏梦瑶  张文豪  唐增金 《计算机应用研究》2025,42(9)

基于图采样的多样性需求感知推荐模型

下载全文  

现有多样化推荐方法忽视个体多样性需求差异,导致推荐结果多样性适配不足。针对该问题提出基于图采样的多样性需求感知推荐模型,通过感知多样性需求强度与图结构优化实现个性化推荐多样性。该方法首先基于时间衰减加权的项目差异度量化用户多样性需求强度。其次,提出基于多样性需求强度的自适应图采样… …   相似文献

徐建民  鲁平  张雄涛 《计算机应用研究》2025,42(9)

基于多任务联合学习与自适应融合的多模态情感分析模型

下载全文  

针对多模态情感分析中模态异质性特征关注不足导致的特征冗余和噪声干扰问题,提出了一种基于多任务联合学习与自适应融合的多模态情感分析模型（MTL-SAF）。该模型创新性地构建了多任务联合情感分析模块,通过同时处理多模态和单模态任务来全面捕捉模态间异质性特征,并引入动态权重分配的自适应融合机制以抑制冗余噪声。模型采用多尺度特征提取策略,有效融合低级与高级特征以增强情感信息表达能力。在SIMS、MOSI和MOSEI数据集上的实验结果表明,MTL-SAF在情感分类准确率和F₁值等指标上均显著优于现有基线模型,验证了其在处理模态异质性和增强特征表达方面的优越性。… …   相似文献

樊继冬  仲兆满?  韩天乐  李梦晗  崔心如  徐瑾 《计算机应用研究》2025,42(9)

粒子群约束下的多胞空间滤波及其在锂电池SOC估计中的应用

下载全文  

荷电状态是衡量锂离子电池剩余电量的关键指标,其准确估计对电池管理系统至关重要。该文提出了一种粒子群约束下的多胞空间滤波算法,用于解决系统存在未知但有界噪声时的状态估计问题。该算法能够准确检测并重新映射异常粒子,从而确保搜索过程的稳定性。通过采用法向量缩放的方法调整超平面位置,将粒… …   相似文献

霍雷霆  王子赟  王艳 《电子与信息学报》2025,47(9):3385-3394

基于申威编译器的并行调度策略优化技术研究

  

调度策略是编译器进行并行化的重要组成部分,其作用是保持多核处理器下的负载均衡。然而,当前申威GCC编译器在进行自动并行编译流程中,默认采用静态调度划分循环的迭代次数,导致其在非规则循环结构中出现了负载不均衡的问题,影响了申威平台并行程序的运行效率。针对这一问题,所提出的方法在权衡… …   相似文献

徐金龙;王庚武;韩林;聂凯;李浩然;陈梦尧;刘浩浩 《计算机科学》2025,52(9):137-143

基于区块链的物联网身份管理系统

  

在当前物联网（IoT）环境中,分布式身份（DID）管理方法面临链接攻击、隐私泄露和监管冲突等多重挑战,亟须一种能保护用户隐私,同时兼顾监管需求的新方案。针对上述问题,提出一种DID方案。该方案采用主标识符和多个假名标识符相结合的身份体系,设计双凭证模型,以结合明文凭证与加密凭证,… …   相似文献

翟社平;朱鹏举;杨锐;刘佳一腾 《计算机应用》2025,(9):2873-2881

全息梯度差分卷积的图像分类网络

下载全文  

为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题, 提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络, 通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计为解决传统图像分类方法边缘信息提取模糊、多尺度特征聚合不充分的问题,提出全息梯度差分卷积的图像分类网络(HGDNet). HGDNet以ResNet-34为基础网络,通过设计全息梯度差分卷积(HGDConv)与多尺度特征聚合细化模块(FARM)实现对图像特征的高效提取与精细聚合. HGDConv通过设计0°、45°、90°、135°四个角度的梯度差分操作,结合传统卷积的特性,有效拓宽感受野,提高对图像多角度特征的捕获能力,显著增强了网络在细节特征和边缘信息上的表达能力. FARM通过通道注意力机制动态调整特征通道的重要性,提升特征选择的精准性,进一步优化特征提取与融合;同时, FARM结合全局特征集成和多尺度特征细化,在捕捉全局语义信息的同时,对关键区域进行细化处理,有效减少冗余信息并增强重要特征表达.实验结果表明, HGDNet在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN、STL-10、Imagenette和Imagewoof上均表现出优异的分类性能,相较于当前先进方法准确率显著提升.此外, HGDConv作为一个即插即用的卷积,与其他卷积相比也展现出更好的特征表示能力.… …   相似文献

袁姮;霍欣燃;姜文涛 《自动化学报》2025,51(9):2106-2130

双重小波增强的图像分类网络

  

为了提升图像分类网络对关键信息的建模能力,增强特征表达的完整性与判别性,提出双重小波增强的图像分类网络(Dual Wavelet-Enhanced Network for Image Classification, DWENet).首先,在主干网络浅层特征提取阶段,构建小波门控卷… …   相似文献

齐向明;刘晓微 《模式识别与人工智能》2025,38(9):791-808

基于改进Transformer模型的超长序列处理方法

  

自然语言处理领域中,对于超长序列的处理,传统的Transformer模型面临计算量过大、难以获取长距离词汇间的注意力权重、位置向量编码难以区分词与词之间的先后关系等一系列问题。为了解决以上问题,该文提出一种改良的Transformer模型,首先采用序列分割方法将超长序列分割成小序… …   相似文献

纪其顺;王瑞琴;黄熠旻;万超艺 《中文信息学报》2025,39(9):32-42