面向子空间聚类的多视图统一表示学习网络

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多视图子空间聚类旨在挖掘多视图的丰富信息来指导高维数据聚类,其研究关键在于如何有效地学习多视图统一表示和子空间表示.近年来,深度聚类方法利用神经网络强大的表征能力取得了优异的性能.然而,多视图数据固有的多源异构性使得大多数现有方法以单模态编码器实现对各个视图的独立编码,不仅增加了… …   相似文献

林毓秀;刘慧;于晓;张彩明 《计算机研究与发展》2025,62(5):1248-1261

融合邻域注意力和状态空间模型的医学视频分割算法

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在医学影像分析领域,精准分割视频中的病灶对于疾病的早期诊断和治疗至关重要。该文创新性地提出一种融合邻域注意力机制与状态空间模型的算法,旨在全面而精细地捕捉医学视频中的时空特征,从而对视频中的病灶进行准确分割。该算法通过两阶段的精心设计,显著提升了分割性能：第1阶段,通过深度卷积网… …   相似文献

丁建睿  张听  刘家栋  宁春平 《电子与信息学报》2025,47(5):1582-1595

一种模型辅助的联邦强化学习多无人机路径规划方法

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针对多无人机在环境监测传感器网络、灾害应急通信节点等设备位置部分未知场景下的数据收集需求,该文提出一种模型辅助的联邦强化学习多无人机路径规划方法。在联邦学习框架下,通过结合最大熵强化学习与单调价值函数分解机制,引入动态熵温度参数和注意力机制,优化了多无人机协作的探索效率与策略稳定… …   相似文献

陆音  刘金志  张珉 《电子与信息学报》2025,47(5):1368-1380

面向众包的隐私保护任务匹配方案

  

众包作为一种新兴的任务执行和数据感知方式,在众多领域中得到了广泛的应用。然而,不可信的众包平台可能泄露用户隐私,因此用户需对上传的数据进行加密。众包平台通过加密空间关键词查询,在密文环境下匹配工人兴趣和位置以满足任务需求。为了实现密文环境下安全高效的众包任务匹配,提出一种基于空间… …   相似文献

宋甫元;丁思洋;王威;姜琴;付章杰 《通信学报》2025,46(5):115-132

结合跨模态特征激励与双分支交叉注意力融合的左心房疤痕分割方法

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左心房疤痕的分布情况与严重程度能够为房颤的生理病理学研究提供重要信息,因此,实现左心房疤痕的自动化分割对房颤的临床诊断与治疗有着重要意义。但由于左心房疤痕具有形状多样化、目标小、分布离散等特点,现有的左心房疤痕分割方法往往难以取得好的分割效果。该文利用疤痕通常分布在左心房壁上的先… …   相似文献

阮东升  施哲彬  王嘉辉  李杨  蒋明峰 《电子与信息学报》2025,47(5):1596-1608

基于带约束谱聚类的启发式车辆路径规划算法优化方法

  

针对现有启发式算法在解决大规模多车场车辆路径规划问题（MDVRP）时存在的初始解质量较差的缺点,提出一种基于带约束谱聚类（CSC）的启发式车辆路径规划算法优化方法。首先,根据待配送客户点的地理位置和需求量生成配送点的地理信息特征矩阵和需求信息特征矩阵;其次,根据地理信息特征矩阵和… …   相似文献

罗蒙;高超;王震 《计算机应用》2025,(5):1387-1394

基于质量关联虚拟变量的质量相关变量划分及故障检测

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质量相关故障检测作为数据驱动的多元统计过程监测的重要研究内容, 是保障复杂装备或工业过程安全高效运行的关键技术, 而确定或划分质量相关变量是该方法的核心环节. 现有质量相关故障检测方法通常高度依赖于质量变量, 一旦质量变量不可测, 其有效性便受到严重挑战. 为解决这一挑战, 提出… …   相似文献

刘美枝  孔祥玉  胡昌华 《自动化学报》2025,51(5):1118-1130

大样本条件下随机性检测的误差分析及参数建议

  

在信息安全领域,随机性检测在确保密码系统的安全性中起着至关重要的作用。这些测试的稳定性和可靠性直接影响密码系统的整体安全性。检测过程中的误差问题一直是学术界和工业界关注的焦点,特别是在处理大规模样本时,误差的累积更容易导致随机性检测的可靠性降低。因此,研究如何提高随机性检测的准确性和可靠性具有重要意义。GM/T 0005-2021标准中包含了9个具有可变参数的检测项目。针对大样本二元数据的随机性检测问题,根据其特点进行分类,并进行误差量化分析。当待检二元序列比特长度为1×10⁸时,GM/T 0005-2021标准中的检测参数建议基本合理。对于Maurer通用统计检测,子序列长度取6时p值误差上界为0.001 492 8,相较于GM/T 0005-2021中建议的参数表现出更高的准确性。对于线性复杂度检测,更小的子序列长度同样会导致更小的误差。随着样本长度的增加,扩展研究了1×10⁹时的参数选择,分析了不同样本长度和参数下的误差,并给出了样本长度为1×10⁹时的检测参数建议。… …   相似文献

孙月玥;范丽敏 《计算机科学》2025,52(5):322-329

结合动态缓冲池和时间递减约束的离线到在线强化学习

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离线到在线强化学习中,虽然智能体能够通过预先收集的离线数据进行初步策略学习,但在线微调阶段,早期过程常常表现出不稳定性,且微调结束后,性能提升幅度较小.针对这一问题,提出了两种关键设计:1)模拟退火的动态离线-在线缓冲池; 2)模拟退火的行为约束衰减.第1种设计在训练过程中利用模… …   相似文献

闫雷鸣  朱永昕  刘健 《计算机系统应用》2025,34(5):14-23

一种利用大语言模型增强静态分析代码摘要能力的方法

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程序摘要技术作为静态分析的关键手段之一,一直以来都面临效率与精度的权衡问题.现有的传统静态分析工具为生成准确的摘要,需要耗费大量的分析时间.为解决这一问题,提出了利用大语言模型增强静态分析代码摘要能力的方法.首先,采用基于思维链的少样本提示方法对大语言模型进行微调,实现精准的摘要… …   相似文献

汪海沛;孙福特;张磊 《小型微型计算机系统》2025,46(5):1177-1183