基于核特征缩放和边界样本挖掘的不平衡图像分类方法

  

不平衡图像分类是计算机视觉领域的一大挑战。尽管深度学习技术已被广泛应用,但类别不平衡问题仍然显著,导致模型偏向多数类而忽视少数类。传统的数据采样方法易引入噪声或丢失关键信息,限制了模型的泛化能力。研究表明,将几何思想融入深度学习方法中是一种有效且创新的解决方案。几何思想通过优化特… …   相似文献

冷强奎;陶抒清 《计算机科学与探索》2025,(7):1851-1867

城市场景下基于域适应迁移学习的交通流预测方法

  

针对在数据与算力受限场景下交通流预测模型跨城市迁移能力的问题,提出了一种基于域适应的可迁移交通流预测方法,并设计了迁移学习模型及轻量化时空序列预测网络。首先,设计一种基于多核均值最大差异的节点级域适应方法去捕获多元尺度特征,提高方法的跨域特征表示能力。其次,采用多元信息联合学习城… …   相似文献

夏振厂;班一杰;田有亮;刘冰艺;崔建群;常亚楠 《通信学报》2025,46(7):262-277

动态场景下自动驾驶运行时安全保障的自适应方法

  

针对已有自动驾驶运行时安全控制方法难以根据车辆实际运行环境进行动态调整导致车辆通行效率降低的问题,提出了一种动态场景下自动驾驶运行时安全保障的自适应方法,给出了运行时安全自动控制模型（RTA-AutoSafe）。在该模型中,针对性能控制器提出了一种基于自适应双缓冲优先经验重放机制… …   相似文献

徐丙凤;陈嘉玲;杨帅领;何高峰 《通信学报》2025,46(7):168-181

  

An efficient quantum algorithm based on twice quantum searching was proposed to solve the K-subset summation problem. In the first quantum searching, a varied Grover operator was utilized to generate the quantum superposition containing all subsets of elements. Specifically, an Oracle operator was used to accomplish the phase flip to mark all subsets of elements, followed by a diffusion operator for amplifying the probability amplitudes of marked target subsets. In the second quantum searching, another varied Grover operator was employed to find the subsets whose summation of elements equalled to the target value from all subsets of elements. In detail, a specially designed sum-checking Oracle operator was used to mark all subsets of elements whose summation of elements equalled to the target value, followed by a diffusion operator for amplifying the probability amplitudes of marked subsets. Simulation experimental results turn out that the proposed method achieves an accuracy of no less than 89%, which is higher than that of existing methods.… …   相似文献

《通信学报》2025,46(7):182-190

  

In order to solve the problem of underwater channel environment and severe noise interference in communication signal detection, based on st… …   相似文献

《通信学报》2025,46(7):29-44

基于词嵌入的词汇稀疏分布式编码方法

  

词嵌入被用作各种自然语言处理和信息检索任务的构建块。它们在大型语料库上进行训练,在各种自然语言任务中表现优异,但不适用于需要二值输入的层次时间记忆模型、伯努利朴素贝叶斯模型等机器学习模型,且用浮点数表示的词向量会占用大量内存空间。该研究基于非参数和非线性映射的编码结构,提出了一种… …   相似文献

吴开;武新乾;陈祖刚;张冀 《中文信息学报》2025,39(7):27-43

面向语音情感识别的持续特征解耦生成方法

  

针对语音情绪识别领域中语音模型缺乏大量带标签的训练数据和语音模型无法持续学习的问题,提出了一种面向语音情感识别的持续特征解耦生成方法,该方法能够有效地提取数据情感信息并能较好地进行持续学习分类。构建并行选择解耦器,利用频谱选择模块和内容选择模块将语音的频谱特征和内容特征建立联系,… …   相似文献

宁美玲;齐佳音;梁快;张洵;陈凯帆 《计算机科学与探索》2025,(7):1888-1898

融合无监督学习模型X-Means的机会网络路由算法

下载全文  

在机会网络中,网络拓扑结构动态变化,节点之间间歇性连接,这种间歇性连接是由于缺乏网络基础设施和终端设备随机移动所造成的,机会网络的这些特性使得路由算法的设计成为一项具有挑战性的研究课题.本文提出一种基于无监督学习模型X-Means的机会网络路由算法XMROP(Opportunis… …   相似文献

常亚楠;段幸灼;崔建群;彭德民 《小型微型计算机系统》2025,46(7):1734-1744

CapsuleAI:一种基于胶囊网络的数字资源自动标引算法

下载全文  

传统自动标引方法存在准确率低和高度依赖于人工审核的问题,忽略了深度学习文本表征技术在文本分类和关键词提取中的潜力.本文针对数字资源自动标引在大量数据处理和准确性的挑战,提出了一种基于胶囊网络的端到端模型.首先,使用预训练语言模型BERT对文本进行内容编码和词向量构建;然后,通过融… …   相似文献

赵卫东;赵文宇;张睿;陈思玲;耿甲 《小型微型计算机系统》2025,46(7):1537-1543

多模态大语言模型的安全性研究综述

  

随着大型语言模型的快速发展,多模态大语言模型因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。其不仅在日常工作中成为用户的得力助手,还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域。与传统的大型语言模型相比,多模态大语言模型由于更接近于多资源的现实世界应用以及多模态处理的复杂性而具有… …   相似文献

《计算机科学》2025,52(7)