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城市污水处理过程非均匀采样使数据呈现不连续性及稀疏性, 难以实现稳定控制. 为解决该问题, 提出一种非均匀采样预测控制方法. 首先, 建立一种城市污水处理过程增广式动态线性化模型, 实现非均匀采样城市污水处理关键过程变量的准确预测; 其次, 设计基于控制增益优化策略的预测控制器,… … 相似文献
付世佳;孙浩源;刘峥;韩红桂 《自动化学报》2025,51(7):1599-1611
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多聚焦图像3维形貌重建旨在利用不同聚焦水平的图像序列恢复场景的3维结构信息.现有的3维形貌重建方法大多从单一尺度对图像序列的聚焦水平进行评价,通过引入正则化或后处理方法引导重建过程,由于深度信息选择空间的局限性往往导致重建结果无法有效收敛.针对上述问题,提出一种多尺度代价聚合的多… … 相似文献
闫涛;尚起慧;吴鹏;张江峰;钱宇华;陈斌 《计算机研究与发展》2025,62(7):1771-1785
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针对时间序列分段后存在因采样间隔增大而导致的长期预测过程中局部依赖关系丢失的情况,提出一种基于分段注意力机制的时间序列预测模型（SAMformer）。首先,显式地将时间静态协变量与原始数据按比例融合,以增强数据的时域信息表征能力;其次,同时引入两个连续的带偏置的线性层和一个激活函… … 相似文献
王慧斌;胡展傲;胡节;徐袁伟;文博 《计算机应用》2025,45(7):2262-2268
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以ChatGPT为代表的大型语言模型(LLMs)在多种任务中展现了巨大潜力。然而,LLMs仍然面临幻觉现象和长尾知识遗忘等问题。为了解决这些问题,现有方法通过结合知识图谱等外部知识显著增强LLMs的生成能力,从而提升回答的准确性和完整性。但是,这些方法存在如知识图谱构建复杂、语义… … 相似文献
吴信东;黄满宗;卜晨阳 《计算机学报》2025,(7):1572-1588
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传统的关系型数据库优化技术(如连接顺序选择、节点调整、成本估算、索引和视图选择)已经无法满足大数据时代各种业务的高性能需求,尤其是云上的需求。由于人工智能技术拥有学习能力,所以在数据库领域展现出了巨大潜力以及研究前景。本文首先介绍了人工智能应用于关系型数据库的主流方向;其次,探讨… … 相似文献
乔少杰;李洲;韩楠;徐泉清;吴涛;袁冠;吴信东 《计算机学报》2025,(7):1639-1669
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图划分是大图并行处理关键技术之一.现有图划分算法存在划分质量和效率难以平衡的问题,主要体现在离线划分算法划分质量高但耗时长;在线(也称流式)划分算法相对高效但划分质量不理想.为此,提出一种带缓冲区的分布式流式划分算法.该算法采用多加载器-多划分器架构,多个加载器并行读取图数据,提… … 相似文献
史惠康;王泽胜;胡克坤;董刚;赵有健 《计算机研究与发展》2025,62(7):1805-1815
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