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马尔科夫跳跃系统镇定过程常伴随通信信道堵塞、状态信息未知、时滞效应不全等问题. 基于此, 提出一种基于动态事件触发观测器的广义记忆异步滑模控制器. 其中动态事件触发观测器结合丢包补偿, 克服了已有文献单一考虑网络环境下频繁数据传输导致的通道堵塞问题. 针对观测时滞状态与控制器异步… … 相似文献
杨玥;黄佳男;马宗方;苏晓杰 《自动化学报》2025,51(7):1673-1687
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交通流量预测是智能交通系统的核心组成部分;对高效的交通管理和规划至关重要。针对现有方法在动态时空依赖建模和特征表示方面存在的不足;提出了一种时空交叉注意力特征融合的交通流量预测模型。通过构建动态多特征嵌入模块;融合原始数据、周期性、空间和时空自适应嵌入;生成交通流量数据内在的时空… … 相似文献
孟祥福;徐永杰;翁雪 《计算机科学与探索》2025,19(7):1931-1944
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针对多网页并发访问下混合加密流量中的细粒度多网页浏览行为识别难题,提出了一种基于报文间时序相关特征的报文级标注（PLL）方法。该方法通过结合一维卷积神经网络和多头注意力机制,学习同一网页中不同报文之间的局部和全局时序相关性特征,并采用一维转置卷积恢复特征至原始报文序列的长度,从而… … 相似文献
顾玥;陈力;李丹;高凯辉 《通信学报》2025,46(7):1-16
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当深度神经网络（DNN）遇到训练时未遇见的类别的样本时,不能准确地拒绝未知类样本,而开集识别能在准确分类已知类样本同时拒绝未知类样本。目前在开集识别领域,原型学习方法广为应用,然而这些方法都无法同时保证样本分布内的紧凑性和样本分布间的分离性。因此,提出开放生成与特征优化的开集识别… … 相似文献
向尔康;黄荣;董爱华 《计算机应用》2025,45(7):2195-2202
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针对蜣螂优化（DBO）算法中存在的收敛速度慢、精度不高以及容易陷入局部最优的问题,提出一种融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法（SI-DBO）。首先,用Circle映射初始化种群,以使种群的分布更加均匀和具有多样性,从而提升算法的收敛速度和寻优精度;其次,使用限制反向学… … 相似文献
杨志龙;邹德旋;李灿;邵莹莹;马乐杰 《计算机应用》2025,45(7):2304-2316
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考虑多移动机器人编队系统存在模型参数不确定、未知扰动和有限通信资源问题, 提出一种固定时间预定性能的事件触发编队控制方法. 首先, 设计新的固定时间干扰观测器以精确估计系统的复合扰动. 其次, 基于干扰观测器、预定性能函数、反步法和固定时间理论, 并考虑通信资源受限问题, 设计时… … 相似文献
王健安;闫慧娴;张君如;张捷;李明杰;赵志诚 《自动化学报》2025,51(7):1703-1714
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