检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2025年第1期51卷 90-103页

作者：张润宁余鹏谭宁中山大学计算机学院广州510006 机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510006

连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一... 详细信息

连续体机器人通常由柔性材料制成,能够承受大幅度形变,在各领域具有广阔的应用前景.然而,其软体结构和非传统的驱动机制也带来了诸多非线性因素,使得其状态和运动难以被精确建模.因此,为连续体机器人设计了一种无模型控制方案.该方案一方面通过变参递归神经网络(Varying parameter-recursive neural network,VP-RNN)求解连续体机器人的逆运动学,以实现高精度运动控制,另一方面使用递归最小二乘法(Recursive least square,RLS)基于实时数据估计和更新机器人雅可比矩阵伪逆,以避免机器人的解析建模.最后,通过仿真模拟和实物实验验证了所提出控制方案的可行性、精确性和鲁棒性,并通过一系列对比实验突出了所提出方法的优势.该方法率先研究基于递归最小二乘法的连续体机器人雅可比矩阵伪逆估计,对未来的连续体机器人研究具有一定的启示作用.

关键词：连续体机器人无模型控制变参递归神经网络递归最小二乘法

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基于大语言模型多轮对话的推荐模型研究

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 385-395页

作者：常保发车超梁艳大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室辽宁大连116622 大连大学软件工程学院辽宁大连116622 上海建桥学院机电学院上海201306

近来结合大语言模型的推荐方法在提高推荐准确度和增强用户体验等方面展现出明显的优越性。然而这些方法存在没有充分利用用户信息、仅使用单轮对话无法学习用户多次交互的行为特征、大语言模型与推荐系统之间存在巨大的语义差异等问题... 详细信息

近来结合大语言模型的推荐方法在提高推荐准确度和增强用户体验等方面展现出明显的优越性。然而这些方法存在没有充分利用用户信息、仅使用单轮对话无法学习用户多次交互的行为特征、大语言模型与推荐系统之间存在巨大的语义差异等问题。针对这些问题,提出了一个基于大语言模型多轮对话模式的推荐模型。该模型利用矢量量化技术将用户信息转化为用户索引,并通过微调任务把大语言模型的语言语义与推荐系统的协作语义整合,不仅学习了用户特征而且缓解了语义差异问题;将用户索引与历史交互数据拼接成提示语,再经过多轮对话机制进行推荐微调,从而学习用户交互行为之间的特征。模型在亚马逊Instructions、Arts和Games三个数据集上进行实验,结果表明模型在命中率(HR)和归一化折损累计增益(NDCG)两个评价指标上优于对比基线算法,在三个数据集上与最优对比基线算法相比,HR平均提升10.53%,NDCG平均提升5.10%,证明了模型的有效性。

关键词：推荐系统序列推荐大语言模型多轮对话机制

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时频注意力和通道式门控的合成语声检测

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应用声学 2025年

作者：毛嘉莹魏小鹏张婷婷大连大学先进设计与智能计算省部共建教育部重点实验室大连理工大学计算机科学与技术学院

深度神经网络的发展极大提高了合成语声的相似度和自然度，这给合成语声检测带来了全新挑战。为了充分利用语声数据中的时域和频域信息，并根据输入的语声数据动态地选择通道特征以抑制不相关的通道，提出了一种基于时频注意力和通道式... 详细信息

深度神经网络的发展极大提高了合成语声的相似度和自然度，这给合成语声检测带来了全新挑战。为了充分利用语声数据中的时域和频域信息，并根据输入的语声数据动态地选择通道特征以抑制不相关的通道，提出了一种基于时频注意力和通道式门控的合成语声检测模型。该模型首先利用SincNet架构进行前端特征学习；然后，通过时频注意力模块有效地整合时域与频域信息并突出其关键信息；最后，使用多组潜在空间通道级门控模块解决时频信息融合造成的通道信息冗余问题，并使模型在训练过程中有选择性地从各个通道中学习区分性更高的信息。在ASVspoof2019 LA数据集上的实验结果表明，提出的方法在等错误率和最小串联检测成本函数两个指标上与当前的先进模型相比有一定的竞争力。同时，模型在ASVspoof2015 LA和ASVspoof2021 LA数据集上的表现也证明了其具有良好的泛化能力。

关键词：合成语声检测时频注意力通道式门控

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联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 254-267页

作者：董婧张鸿儒方小勇周东生杨鑫张强魏小鹏大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室大连116622 湖南工学院安全与管理工程学院衡阳421002 大连理工大学计算机科学与技术学院大连116024

目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进... 详细信息

目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进一步提升。为此,提出了一种联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计算法CFJCNet(controlled fusion and joint correlation network),包括多视图融合优化模块、二维姿态细化模块和结构化三角剖分模块3部分。方法首先,基于极线几何框架的多视图可控融合优化模块有选择地利用极线几何原理提高二维热图的估计质量,并减少噪声引入;然后,基于图卷积与注意力机制联合学习的二维姿态细化方法以单视图中关节点之间的联系性为约束,更好地学习人体的整体和局部信息,优化二维姿态估计;最后,引入结构化三角剖分以获取人体骨长先验知识,嵌入三维重建过程,改进三维人体姿态的估计性能。结果该算法在两个公共数据集Human3.6M、Total Capture和一个合成数据集Occlusion-Person上进行了评估实验,平均关节误差为17.1 mm、18.7 mm和10.2 mm,明显优于现有的多视图三维人体姿态估计算法。结论本文提出了一个能够构建多视图间人体关节一致性联系以及各自视图中人体骨架内在拓扑约束的多视图三维人体姿态估计算法,优化二维估计结果,修正错误姿态,有效地提高了三维人体姿态估计的精确度,取得了最佳的估计结果。

关键词：多视图三维人体姿态估计关节相关性图卷积网络(GCN) 注意力机制三角剖分

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基于平行多尺度时空图卷积网络的三维人体姿态估计算法

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软件学报 2025年第5期 2151-2166页

作者：杨红红刘泓希张玉梅吴晓军现代教学技术教育部重点实验室(陕西师范大学) 民歌智能计算与服务技术文化和旅游部重点实验室(陕西师范大学) 陕西师范大学计算机科学学院

针对基于图卷积神经网络(GCN)的人体姿态估计方法不能充分聚合关节点时空特征、限制判别性特征提取的问题,构造基于平行多尺度时空图卷积的网络模型(PMST-GNet),提高三维人体姿态估计的性能.该模型首先设计对角占优的时空注意力图卷积(D... 详细信息

针对基于图卷积神经网络(GCN)的人体姿态估计方法不能充分聚合关节点时空特征、限制判别性特征提取的问题,构造基于平行多尺度时空图卷积的网络模型(PMST-GNet),提高三维人体姿态估计的性能.该模型首先设计对角占优的时空注意力图卷积(DDA-STGConv),构建跨域时空邻接矩阵,对骨架关节点信息进行基于自约束和注意力机制约束的建模,增强节点间的信息交互;然后,通过设计图拓扑聚合函数构造不同的图拓扑结构,以DDA-STGConv为基本单元构建平行多尺度子网络模块(PM-SubGNet);最后,为了更好地提取骨架关节的上下文信息,设计多尺度特征交叉融合模块(MFEB),实现平行子图网络之间多尺度信息的交互,提高GCN的特征表示能力.在主流3D姿态估计数据集Human3.6M和MPI-INF-3DHP数据集上的对比实验结果表明,所提PMST-GNet模型在三维人体姿态估计中具有较好的效果,优于Sem-GCN、Graph SH、UGCN等当前基于GCN网络的主流算法.

关键词：三维人体姿态估计对角占优的时空注意力图卷积平行多尺度子网络多尺度特征交叉融合

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复杂网络上消息竞争传播与传染病扩散耦合模型研究

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系统工程理论与实践 2025年第1期45卷 224-235页

作者：刘非凡陈依晴夏昊翔大连理工大学系统工程研究所大连116024 大连理工大学先进智能研究院大连116024 大连理工大学社会计算与认知智能教育部重点实验室大连116024

现实世界中,传染病扩散往往伴随着正确与错误消息的竞争传播.而正确与错误消息的竞争传播对传染病的扩散又产生显著影响,这为流行性传染病传播机制研究和突发公共卫生事件防治带来巨大挑战.当前把消息竞争传播与传染病扩散综合起来的耦... 详细信息

现实世界中,传染病扩散往往伴随着正确与错误消息的竞争传播.而正确与错误消息的竞争传播对传染病的扩散又产生显著影响,这为流行性传染病传播机制研究和突发公共卫生事件防治带来巨大挑战.当前把消息竞争传播与传染病扩散综合起来的耦合动力学模型研究尚不充分.结合动力系统分析和仿真模拟方法,提出一个两层多路复用网络中的耦合扩散模型,研究正确消息和错误消息之间的竞争如何影响到传染病的扩散时间与范围.综合微观马尔可夫链分析和仿真实验的研究结果表明,消息层的竞争传播模式会严重影响传染病的扩散范围.群体认知水平会通过影响消息层的竞争传播来促进或抑制传染病的感染范围.特别是,消息层中正确消息和错误消息的盛行时间、以及正确消息初始传播的时刻,对传染病传播范围的影响至关重要.研究结果对指导消息竞争与疾病耦合传播情境下疫情精准防控具有借鉴意义.

关键词：传染病扩散竞争传播耦合动力学微观马尔可夫链多路复用网络

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基于RFCARep-YOLOv8n的光伏电池缺陷检测算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 131-143页

作者：张冀王文彬余洋华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003 河北省能源电力知识计算重点实验室河北保定071003 河北省分布式储能与微网重点实验室(华北电力大学(保定)) 河北保定071003

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模... 详细信息

针对光伏电池缺陷图像存在目标遮掩、复杂背景以及人眼难以分辨的小目标缺陷等问题,提出一种基于感受野坐标注意力和重参数的YOLOv8n光伏电池缺陷检测算法,简记为RFCARep-YOLOv8n。提出一种基于感受野坐标注意力的重参数模块代替瓶颈模块进行特征提取,扩大对全局信息的关注度提高语义表达能力,抑制遮掩物和复杂背景的干扰;在快速空间金字塔池化后添加可分离大核聚集模块,通过提高长距离特征依赖增强全局特征信息融合;在特征融合部分使用多尺度序列特征融合颈部网络,结合多尺度辅助检测头,减少细节特征丢失,提高小目标缺陷检测能力。实验结果表明,该模型在PASCAL VOC数据集中较基准模型mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别提升2.3和2.1个百分点,同时在光伏缺陷数据集中mAP@0.5达到87.6%,较基准模型提升3.5个百分点,参数量为3.23×10^(6),保持了基准模型的轻量参数同时提高检测性能。

关键词：光伏缺陷 YOLOv8n 感受野注意力特征融合重参数

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面向筋板布局的机床基础件立柱的多目标拓扑优化

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北京工业大学学报 2025年第3期51卷 241-249页

作者：牛鹏程强杨聪彬刘志峰北京工业大学先进制造与智能技术研究所北京100124 北京工业大学先进制造技术北京市重点实验室北京100124 北京工业大学机械工业重型机床数字化设计与测试技术重点实验室北京100124 吉林大学数控装备可靠性教育部重点实验室长春130022

为提高机床关键基础大件立柱的综合性能,通过振动噪声测试分析系统,开展不同方向上某机床立柱的敲击测试实验,以得到其全部模态。在实验结果分析基础上,利用Abaqus软件进行面向筋板布局的立柱多目标拓扑优化分析。根据分析结果,修整并... 详细信息

为提高机床关键基础大件立柱的综合性能,通过振动噪声测试分析系统,开展不同方向上某机床立柱的敲击测试实验,以得到其全部模态。在实验结果分析基础上,利用Abaqus软件进行面向筋板布局的立柱多目标拓扑优化分析。根据分析结果,修整并重构新的立柱筋板布局。优化前后立柱有限元分析对比显示,其质量减轻10.09%,最大变形量减少5%,固有频率亦有一定程度提升。优化结果表明所进行的工作,既减轻了立柱整体质量,节省了立柱工程用料,又在一定程度上提升了其动静态性能。

关键词：数控机床机床立柱筋板布局多目标优化拓扑优化轻量化设计

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基于逐帧和逐段时空交互记忆网络的高效视频目标分割

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中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 80-93页

作者：党吉圣郑慧诚王笔美李俊成丁恒辉赖剑煌中山大学计算机学院广州510006 School of Computing National University of SingaporeSingapore 119391Singapore 机器智能与先进计算教育部重点实验室广州510006 广东省信息安全技术重点实验室广州510006 暨南大学信息科学技术学院广州510632 复旦大学大数据研究院上海200433

视频目标分割旨在自动分割视频中感兴趣的目标,在视频编辑、机器人导航以及自动驾驶等领域均有着广泛的应用前景.现有的视频目标分割方法大多依赖于独立帧表观记忆,这在处理严重遮挡或表观相似的复杂视频场景时常显不足.为应对这些挑战... 详细信息

视频目标分割旨在自动分割视频中感兴趣的目标,在视频编辑、机器人导航以及自动驾驶等领域均有着广泛的应用前景.现有的视频目标分割方法大多依赖于独立帧表观记忆,这在处理严重遮挡或表观相似的复杂视频场景时常显不足.为应对这些挑战,本文提出了一种基于逐帧和逐段时空交互记忆网络(frame-wise and segment-wise spatio-temporal interaction memory,FSSTIM)的视频目标分割方法.FSSTIM引入逐帧和逐段时空交互记忆构建模块,通过构建时空上下文图网络提取逐段时空记忆特征图,并与逐帧记忆特征图进行交互增强,显著提高了网络处理相似表观和目标遮挡的能力.此外,引入动态采样记忆读取器实现了高效的多粒度历史信息读取,加快了推理速度并提高了分割精度.在DAVIS,YouTube-VOS和MOSE主流视频目标分割数据集上的实验表明,本文方法在保持实时处理速度的同时取得了先进的分割性能,且具有较强的泛化能力.

关键词：视频目标分割逐帧和逐段时空交互记忆网络时空上下文关联网络动态采样记忆读取

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大语言模型和知识图谱协同的跨域异质数据查询框架

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 605-619页

作者：吴文隆尹海莲王宁徐梦飞赵鑫喆殷崭祚刘元睿王昊奋丁岩李博涵南京航空航天大学人工智能学院南京211106 脑机智能技术教育部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106 智能决策与数字化运营工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京211106 中小型无人机先进技术工业和信息化部重点实验室(南京航空航天大学) 南京210006 同济大学创意设计学院上海200092 中移(苏州)软件技术有限公司数据库产品部南京210004

大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和... 详细信息

大语言模型(large language model,LLM)技术热潮对数据质量的要求提升到了一个新的高度.在现实场景中,数据通常来源不同且高度相关.但由于数据隐私安全问题,跨域异质数据往往不允许集中共享,难以被LLM高效利用.鉴于此,提出了一种LLM和知识图谱(knowledge graph,KG)协同的跨域异质数据查询框架,在LLM+KG的范式下给出跨域异质数据查询的一个治理方案.为确保LLM能够适应多场景中的跨域异质数据,首先采用适配器对跨域异质数据进行融合,并构建相应的知识图谱.为提高查询效率,引入线性知识图,并提出同源知识图抽取算法HKGE来实现知识图谱的重构,可显著提高查询性能,确保跨域异质数据治理的高效性.进而,为保证多域数据查询的高可信度,提出可信候选子图匹配算法Trust HKGM,用于检验跨域同源数据的置信度计算和可信候选子图匹配,剔除低质量节点.最后,提出基于线性知识图提示的多域数据查询算法MKLGP,实现LLM+KG范式下的高效可信跨域查询.该方法在多个真实数据集上进行了广泛实验,验证了所提方法的有效性和高效性.

关键词：大语言模型跨域异质数据知识图谱多域数据查询数据治理

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