多模态特征增强的双层融合知识推理方法

  

现有的多模态知识推理方法大多采用拼接或注意力的方式,将预训练模型提取到的多模态特征直接进行融合,往往忽略了不同模态之间的异构性和交互的复杂性。为此,提出了一种多模态特征增强的双层融合知识推理方法。结构信息嵌入模块采用自适应图注意力机制筛选并聚合关键的邻居信息,用来增强实体和关系嵌… …   相似文献

荆博祥;王海荣;王彤;杨振业 《计算机科学与探索》2025,(2):406-416

基于大语言模型的CIL-LLM类别增量学习框架

  

在文本分类领域,为了提升类别增量学习模型的分类准确率并避免灾难性遗忘问题,提出了一种基于大语言模型（LLM）的类别增量学习框架（CIL-LLM）。CIL-LLM框架通过抽样和压缩环节选取具有代表性的样本,利用较强语言理解能力的LLM基于上下文学习提炼关键技能,以这些技能作为分类的… …   相似文献

王晓宇;李欣;胡勉宁;薛迪 《计算机科学与探索》2025,(2):374-384

基于丰度协调技术的企业ESG指标预测模型

  

环境、社会及治理（ESG）指标是评估企业可持续发展的重要指标。现有的ESG评估体系存在覆盖范围狭窄、主观性强和时效性差等问题,因此,迫切需要研究能利用企业数据准确预测ESG指标的预测模型。针对企业数据中ESG关联特征存在信息丰度不一致的问题,提出一种基于丰度协调技术的企业ESG指… …   相似文献

李严;叶冠华;李雅文;梁美玉 《计算机应用》2025,(2):670-676

基于集成学习的雷达自动目标识别综述

  

雷达自动目标识别（RATR）在军事和民用领域中都有广泛的应用。由于集成学习通过集成已有的机器学习模型改善模型分类性能,具有较好的鲁棒性,因此被越来越多地应用于雷达目标检测与识别领域。系统梳理和提炼现有相关文献对集成学习在RATR中的研究进展。首先,介绍集成学习的概念、框架与发展历… …   相似文献

洪梓榕;包广清 《计算机应用》2025,(2):371-382

融合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测模型

  

针对企业排污难以监测和控制的问题,在考虑数据安全共享和隐私保护的前提下,提出一种融合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测（VFL-EEP）模型。首先,在纵向联邦学习（VFL）框架下改进逻辑回归模型,从而在不泄露电力和环保企业排污监测数据的前提下,允许将数据的使用和模型的训练相分离;… …   相似文献

王心妍;杜嘉程;钟李红;徐旺旺;刘伯宇;佘维 《计算机应用》2025,(2):518-525

基于深度学习的网络入侵检测系统综述

  

入侵检测系统（IDS）等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先,简要概述当前几种IDS;其次,介绍基于… …   相似文献

邓淼磊;阚雨培;孙川川;徐海航;樊少珺;周鑫 《计算机应用》2025,(2):453-466

级联融合与增强重建的多聚焦图像融合网络

  

针对数字图像拍摄过程中因远近视野聚焦不当所导致的半聚焦图像问题,提出一种级联融合与增强重建的多聚焦图像融合网络（CasNet）。首先,构建级联采样模块对不同深度采样特征图的残差进行计算与合并,从而高效利用不同尺度下的聚焦特征;其次,改进轻量化多头自注意力机制以计算特征图的维度残差… …   相似文献

杨本臣;李浩然;金海波 《计算机应用》2025,(2):594-600

结合目标检测和特征点关联的动态视觉SLAM算法

  

针对动态物体严重干扰同时定位与建图（SLAM）系统正常运行的问题,提出一种基于目标检测和特征点关联的动态视觉SLAM算法。首先,利用YOLOv5目标检测网络得到环境中潜在动态物体的信息,并基于简易目标跟踪对图像漏检进行补偿;其次,为解决单一特征点的几何约束方法易出现误判的问题,依… …   相似文献

文诗佳;金世俊 《计算机应用》2025,(2):610-615

受腹侧通路启发的脂肪肝超声图像分类方法VPNet

  

考虑腹侧通路在视觉信息处理中的核心作用,提出一种基于腹侧通路的脂肪肝分类方法。通过整合卷积神经网络（CNN）和生物视觉认知模型,模拟从初级视觉皮层（V1）到下颞叶皮层（IT Cortex）的层次化信息加工流程,从而构建全新的神经网络架构——VPNet (Ventral Pathw… …   相似文献

丁丹妮;彭博;吴锡 《计算机应用》2025,(2):662-669

基于深度强化学习的低轨卫星多波束子载波动态分配算法

  

针对低轨（LEO）卫星在多波束场景下的资源分配问题,由于在实际卫星通信环境中,波束间信号的干扰和噪声等因素复杂多变,常规的子载波动态分配算法无法动态调整参数以适应通信环境的变化。通过结合传统的通信调度算法与强化学习技术,以最小化用户丢包率为目标,动态调整用户调度情况并动态分配整个… …   相似文献

王华华;黄梁;陈甲杰;方杰宁 《计算机应用》2025,(2):571-577

基于改进YOLOv8的轻量级大幅面瓷砖缺陷检测算法

  

针对当前瓷砖缺陷检测主要依靠人工检测导致的主观性强、效率低、劳动强度大等问题,提出一种基于改进YOLOv8的轻量级大幅面瓷砖图像微小缺陷检测算法。首先,对高分辨率大幅面图像进行裁切处理,并在骨干网络中引入HorBlock增强模型的捕捉能力;其次,融入大型可分离内核注意力（LSKA… …   相似文献

余松森;林智凡;薛国鹏;徐建宇 《计算机应用》2025,(2):647-654

分数阶自治动力学系统初值问题的递推公式及其应用

  

对分数阶微分动力学系统进行数值计算时,直接离散微分方程存在长时程储存困难。为解决这一问题,首先,将微分方程做一次积分,然后再离散化;同时,给出一个递推公式,并讨论它的适用条件。用该递推公式计算一些常见的非线性问题所得的结果都与其他数值方法的结果一致。由于二维分数阶连续动力学系统是… …   相似文献

符五久;周林;邓建杰;游泳 《计算机应用》2025,(2):556-562

基于选择状态空间的三模态适配器

  

预训练再微调范式广泛应用于各种单模态和多模态的任务中。然而,随着模型规模的指数级别增长,微调预训练模型的所有参数变得非常困难。为了解决这个问题,设计一种基于选择状态空间的三模态适配器,它可以冻结预训练模型,只针对少量额外的参数微调,并完成三模态间的密集交互。具体地,提出一个基于选… …   相似文献

刘弘业;陈锡爱;曾涛 《计算机应用》2025,(2):411-420

基于网络形式背景的双层网络传染病模型

  

双层网络传染病模型已成为复杂网络动力学中的热点问题之一.然而,现有研究忽略防疫意识和行为对传染病传播的影响,在遇到个体防疫行为差异较大时,难以反映实际的传染病传播情况.因此,文中从行为模式识别的角度出发,结合形式概念分析与微观马尔可夫链方法(Microscopic Markov … …   相似文献

范敏;陈瑞;李金海 《模式识别与人工智能》2025,(2):143-163

基于通用扰动的对抗网络流量生成方法

  

人工智能技术在网络流量分类领域表现出了巨大潜力,对网络空间安全的战略格局产生了深刻影响。但也有研究发现,深度学习模型有着严重的脆弱性,针对该脆弱性衍生的对抗样本可以大幅度降低模型检测的正确率。目前对抗样本在图像分类领域得到了广泛深入的研究,在网络流量分类领域还处于发展阶段。现有的… …   相似文献

丁瑞阳;孙磊;戴乐育;臧韦菲;徐八一 《计算机科学》2025,(2):336-343

基于特征迁移的流量对抗样本防御

  

在流量检测领域,基于对抗训练的对抗样本防御方法需要大量对抗样本且训练后会降低对原始数据的识别准确率。针对该问题,提出了一种基于特征迁移的流量对抗样本防御方法,该方法结合了增强模型鲁棒性和隐藏对抗样本空间两种防御思路,由具有降噪功能的底层防御模块和具有识别功能的识别模块组成。首先,… …   相似文献

何元康;马海龙;胡涛;江逸茗;张鹏;梁浩 《计算机科学》2025,(2):362-373

基于深度学习的篇章级事件抽取综述

  

篇章级事件抽取是自然语言处理的重要任务且富有挑战,当前涌现了很多优秀的研究成果。尽管国内外存在少量篇章级事件抽取综述,但存在一些局限:(1)按文献采用的具体技术或任务实现步骤对现有研究成果进行分类,未深入分析现有研究成果间的关联与区别,未深刻理解现有研究成果分别致力于解决哪些问题… …   相似文献

胡蓉;万常选;万齐智;刘德喜;刘喜平 《计算机学报》2025,(2):381-406

自编码器结合持续学习:现状、挑战与展望

  

近年来,许多研究利用自编码器进行增量式学习,以在面对新的数据分布、类别或任务时平衡模型的稳定性与可塑性。这些研究从多个角度推动了持续学习的发展。同时,持续学习的范式通过优化策略促进了自编码器架构的改进,实现了自编码器与持续学习之间的相互促进。目前,自编码器与持续学习的结合在多个领… …   相似文献

吴美君;杨新;潘超凡;李天瑞;寇纲 《计算机学报》2025,(2):317-357

LoRa网络中基于深度强化学习的信息年龄优化

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信息年龄(AoI)是信息新鲜度的衡量指标,针对时间敏感的物联网,最小化AoI显得尤为重要。该文基于LoRa网络的智能交通环境,分析Slot-Aloha协议下的AoI优化策略,建立了Slot-Aloha协议下数据包之间传输碰撞和等待时间的系统模型。通过分析指出,在LoRa上行传输过… …   相似文献

程克非;陈彩蝶;罗佳;陈前斌 《电子与信息学报》2025,(2):541-550

一种基于Transformer特征金字塔的自蒸馏目标分割方法

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为在不增加网络参数规模的情况下提升目标分割性能,该文提出一种基于Transformer特征金字塔的自蒸馏目标分割方法,提升了Transformer分割模型的实用性。首先,以Swin Transformer为主干网构建了像素级的目标分割模型;然后,设计了适合Transformer的蒸馏辅助分支,该分支由密集连接空间空洞金字塔（Dense ASPP）、相邻特征融合模块（AFFM）和得分模块构建而成,通过自蒸馏方式指导主干网络学习蒸馏知识;最后,利用自上而下的学习策略指导模型学习,以保证自蒸馏学习的一致性。实验表明,在4个公开数据集上所提方法均能有效提升目标分割精度,在伪装目标检测（COD）数据集上比次优的Transformer知识蒸馏（TKD）方法的F_β值提高了约2.29%。… …   相似文献

陈雷;杨吉斌;曹铁勇;郑云飞;王杨;张波;林振华;李文斌 《电子与信息学报》2025,(2):551-560