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<正>近年来,随着互联网技术、通信技术和传感技术的快速发展,多智能体系统逐渐成形.多智能体系统是指由多个具有自主决策能力的智能体通过分布式网络架构组成的协同系统.每个智能体既是独立的功能单元,具备局部感知、计算和执行能力,又能通过特定通信协议与相邻节点进行信息交互,最终通过分布式协调机制实现全局优化目标.该方向仍面临许多挑战,迫切需要融合跨学科理论、设计新型分布式算法,并通过虚实结合的验证平台推动技术落地,最终实现从“机械协同”到“自主认知”的跨越.因此,《自动化学报》组织“多智能体系统”专刊,旨在促进控制、优化、学习理论与多智能体系统的融合发展,为科研人员和其他相关从业者提供一个展示最新理论和实践成果的平台.本专刊包括综述、多智能体系统控制、多智能体系统协同优化和学习,经同行评议录用共计28篇,部分文章将在下期发表.… …   相似文献
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针对无领航者多智能体系统(Multi-agent systems, MASs)以及领航-跟随多智能体系统执行器故障问题,设计基于PI结构的容错控制律.考虑到传统的比例型控制律无法消除加性干扰影响下的稳态误差,引入积分环节,在一致性控制律中融入状态的积分项,用于改善多智能体系统一致… …   相似文献
郜晨  何潇  周东华 《自动化学报》2025,51(3):570-576
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在低光照图像增强的研究中, 虽然现有技术在提升图像亮度方面取得了进展, 但细节恢复不足和颜色失真等问题仍然存在. 为了解决这些问题, 本文提出一种基于Retinex理论具有双重注意力的Transformer增强网络——DARFormer. 该网络由光照估计网络和损坏修复网络两部分… …   相似文献
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遥感高光谱图像超分辨率(remote sensing hyperspectral image single super-resolution, HSISR)任务近年来已取得可观进展,其中使用深度卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)技术… …   相似文献
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数字水印算法因其在版权保护、内容认证、数据隐藏等领域的重要应用价值而受到广泛关注.在实际应用中,嵌入水印的图像往往会遭受图像扭曲、锐化模糊等可微噪声的影响,同时也会面临JPEG压缩、传输错误等不可微噪声的干扰.现有研究多集中于单一噪声环境下的方案设计,或者尝试使用可导模型来近似模… …   相似文献
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联邦学习是一种新型的分布式机器学习方法,可以在不共享原始数据的前提下训练模型。当前,联邦学习方法存在针对模型准确率最优化、通信成本最优化、参与者性能分布均衡等多个目标同时优化难的问题,难以做到多目标的同步均衡。针对该问题,提出联邦学习四目标优化模型及求解算法。将全局模型错误率、模… …   相似文献
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随着人工智能的迅猛发展,新型算子与硬件不断涌现,算子库的开发和维护面临着巨大的挑战,仅仅依靠手工优化已无法满足AI模型性能提升的需求。Ansor是一种基于TVM的算子自动调度技术,可以针对不同的后端搜索深度学习模型或算子的最佳调度方案,生成高性能代码而无需用户手动定义模板,但其巨… …   相似文献
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现有说话人确认方法中用于提取帧级特征的时延神经网络(TDNN)存在两个问题,一是缺少对局部频率特征的建模能力,二是多层特征融合方式无法对高层和低层特征之间的复杂关系进行有效建模。因此,提出一种新的前端模型以及一种新的多层特征融合方式。在前端模型中,通过将输入特征图划分为多个子频带… …   相似文献
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区块链分片技术是提高区块链系统吞吐量的有效方法。现有的区块链分片方法大多采用静态平行架构分片方案,未解决跨分片交易比例高的问题,导致吞吐量降低以及潜在的无限交易确认延迟。针对这些问题,提出一种基于自学习的星型链空间自适应分配架构。首先,针对区块链分片系统中跨分片交易比例高的问题,… …   相似文献
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云原生数据库具有开箱即用、弹性伸缩、按需付费等优势,是目前学术界和工业界的研究热点.当前,云原生数据库仅支持“一写多读”,即读写事务集中在单一的读写节点,只读事务分散到多个只读节点.将读写事务集中在单一的读写节点,制约了系统的读写事务处理能力,难以满足读写密集型业务需求.为此,提… …   相似文献
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在大数据时代,样本规模以及维数的动态更新和变化极大地增加了计算负担,在这些动态数据中,大多的数据样本并不以单一的数据取值形式存在,而是同时包含符号型数据和数值型数据的混合型数据.为此,学者们提出了许多关于混合数据的特征选择算法,但现有的算法大多只适用静态数据或者小规模的增量数据,… …   相似文献
王锋  姚珍  梁吉业 《软件学报》2025,36(3):1186-1201
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得益于信息化技术的快速发展和医疗信息系统的普及,医学数据库中积淀了海量的医学事实,如患者临床诊疗事件以及医学专家共识等.如何从医学事实中提炼出知识,进而对其管理和合理利用,是推进诊疗自动化和智能化的关键.知识图谱作为一种新型的知识表示工具,能够有效地挖掘和组织大规模医学事实中的信… …   相似文献
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针对传统人工势场法(artificial potential field, APF)未充分考虑车辆避碰风险分布差异性和陷入局部极值导致路径规划失败的问题,提出一种基于梯度统计变异量子遗传算法(gradient statistical mutation quantum geneti… …   相似文献
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可解释推荐算法利用行为信息和其他相关信息不仅生成推荐结果而且提供推荐理由,从而增加推荐的透明度和可信度.传统的可解释推荐算法往往局限于分析评分数据和文本数据,对图像这类数据利用并不充分,且并没有很好地考虑模态间的有效融合方式,难以充分挖掘不同模态之间的内在关联.针对上述问题,提出… …   相似文献
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针对车联网中拒绝服务(denial of service, DoS)攻击难以防范且现有监督学习方法无法有效检测零日攻击的问题,提出了一种混合DoS攻击入侵检测系统.首先,对数据集进行预处理,提高数据的质量;其次,利用特征选择滤除冗余特征,旨在获得代表性更强的特征;再次,采用集成学… …   相似文献
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面对复杂的海洋环境,利用舰船辐射噪声进行水声目标特征提取与识别具有极大的挑战性.本文首先将船舶音频信号的三维梅尔频率倒谱系数(3D dynamic Mel-frequency cepstrum coefficient, 3D-MFCC)特征与三维梅尔谱(3D dynamic Me… …   相似文献
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近年来,基于强化学习的复杂知识库问答在增强推理过程的可解释性方面取得了重要进展,但仍然面临以下挑战:(1)在稀疏的知识库中进行多跳问答推理的过程中,由于缺少中间实体而产生大量虚假路径,导致模型推理的效率低下;(2)以往的工作仅以到达目标实体作为监督信号给予一定的奖励反馈,这种极端… …   相似文献
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诗歌自动写作研究是自然语言生成的一个重要研究领域,被认为是极具挑战且有趣的任务之一。该文提出一种基于预训练及控制码的藏文律诗生成方法。在藏文预训练语言模型上进行微调后,生成质量显著提升;同时引入控制码后,在很大程度上确保了扣题程度,即关键词在生成诗作中的平均覆盖率居高。此外,在生… …   相似文献
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