检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机学报 2025年第3期48卷 675-693页

作者：孙昌爱邢嘉煜刘宝莉付安北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

蜕变测试依据待测软件的蜕变属性(通常表示为蜕变关系),由原始测试用例生成衍生测试用例,通过检查它们对应的输出结果是否满足蜕变关系确定测试是否通过,由于无需构造单个测试用例的预期输出结果,因此有效地缓解了测试预期问题。不难看... 详细信息

蜕变测试依据待测软件的蜕变属性(通常表示为蜕变关系),由原始测试用例生成衍生测试用例,通过检查它们对应的输出结果是否满足蜕变关系确定测试是否通过,由于无需构造单个测试用例的预期输出结果,因此有效地缓解了测试预期问题。不难看出,蜕变关系和原始测试用例决定了蜕变测试的故障检测有效性。尽管已经存在一些面向蜕变测试的测试用例生成方法,这些方法存在如下不足:忽略了蜕变关系的作用范围,存在易于生成无效的测试用例的问题;仅仅考虑原始测试用例之间的差异,导致生成的蜕变测试组(即原始测试用例与衍生测试用例对)不充分问题;未考虑测试用例的故障检测能力差异,从而影响蜕变测试的故障检测效率。针对上述问题,本文提出了一种基于路径分析的蜕变测试组生成与优先级排序技术(简称PaMTG)。在待测程序路径分析的基础上,PaMTG首先获得满足蜕变关系的可行路径对,然后生成覆盖可行路径对的蜕变测试组,最后依据执行路径信息对蜕变测试组进行优先级排序。开发了相应的支持工具,并采用一组程序从测试用例的有效性、故障检测能力、故障检测效率和时间开销四个方面对PaMTG进行了实验评估。实验结果表明,PaMTG能够生成有效的蜕变测试组,且生成的蜕变测试组的故障检测能力与效率优于现有基准技术。

关键词：软件测试蜕变测试符号执行测试用例生成测试用例优先级排序

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目标检测模型的类别语义和全局关系蒸馏

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工程科学学报 2025年第4期47卷 850-861页

作者：梁彦鹏马忠贵王宗杰李卓北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

知识蒸馏是一种将知识从复杂的教师模型转移到轻量级学生模型的模型压缩技术.现有的为分类任务而设计的知识蒸馏方法在目标检测任务上的性能并不理想,仅观察到微小的改进.与分类任务相比,目标检测任务会在自然图像中同时定位和分类多个... 详细信息

知识蒸馏是一种将知识从复杂的教师模型转移到轻量级学生模型的模型压缩技术.现有的为分类任务而设计的知识蒸馏方法在目标检测任务上的性能并不理想,仅观察到微小的改进.与分类任务相比,目标检测任务会在自然图像中同时定位和分类多个目标对象,这些目标对象往往具有不同的尺度和外观以及复杂的类间关系,并且分布在不同的位置,导致目标中心或周围区域以及前景和背景区域等都有可能对蒸馏有不同的贡献,知识在检测任务中变得相当模糊和不平衡,这使得目标检测中的知识蒸馏变得非常具有挑战性.为解决这个问题,本文提出一种新的基于注意力的目标检测知识蒸馏框架——类别语义和全局关系蒸馏,前者关注每个类别目标的关键前景位置,后者捕捉各类别目标像素之间的全局长远距离依赖关系.为验证本文所提出方法的有效性和泛化性,分别在SODA10M、PASCAL VOC和MiniCOCO三个具有挑战性的数据集基准上进行了实验.在多种目标检测器上,经过蒸馏之后的学生模型都取得了较大的性能改进.对于RetinaNet ResNet-50,其mAP在SODA10M数据集上提升了4.67,其AP50在PSACAL VOC数据集上提升了2.64.

关键词：知识蒸馏目标检测模型压缩注意力机制计算机视觉

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基于期望传播的差分空间调制信号检测算法

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 590-599页

作者：邵华王淳曹荻非李卫张海君北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

设计高效且复杂度低的检测算法是差分空间调制(DSM)系统中的一大关键问题。该文提出了一种多相移键控差分空间调制系统的贝叶斯期望传播(EP)信号检测方法,将DSM的信号检测问题转化为待检测信号的参数估计问题,通过迭代估计先验和后验分... 详细信息

设计高效且复杂度低的检测算法是差分空间调制(DSM)系统中的一大关键问题。该文提出了一种多相移键控差分空间调制系统的贝叶斯期望传播(EP)信号检测方法,将DSM的信号检测问题转化为待检测信号的参数估计问题,通过迭代估计先验和后验分布的参数,获得检测信号的估计值。该算法将原始的信号检测问题分解为天线域信息和星座域信息两部分,其中天线域检测通过期望传播算法迭代求取,星座域比特通过迭代过程中最优解调获得,降低了算法复杂度。进一步地,该文针对传统期望传播方法中噪声参数进行了扩展,在迭代过程中不断调整噪声项的矩估计,获得了比传统方案更好的性能。该文对所提近最优解调方案进行了仿真验证,结果表明所提方案性能优于传统线性检测方案;所提的基于期望传播的噪声修正方案性能优于传统恒值方案;在不同天线配置和调制阶数情况下,所提方案均能够快速收敛。

关键词：差分空间调制 MIMO检测期望传播

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面向边缘智能的大模型研究进展

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计算机研究与发展 2025年

作者：王睿张留洋高志涌姜彤雲北京科技大学计算机与通信工程学院

随着大模型技术的迅猛发展，大模型在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出卓越的性能，成为解决复杂问题的重要工具，并在科研和产业界引发了广泛关注.然而，当前基于云平台的大模型训练和推理方案面临诸多挑战，包括高昂的成本、有... 详细信息

随着大模型技术的迅猛发展，大模型在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出卓越的性能，成为解决复杂问题的重要工具，并在科研和产业界引发了广泛关注.然而，当前基于云平台的大模型训练和推理方案面临诸多挑战，包括高昂的成本、有限的可扩展性和信息安全风险等.随着模型参数规模的不断扩大，对于低成本、高效训练和推理的需求愈发迫切.在端边侧进行大模型的协同训练和推理，可以显著降低延迟和带宽需求，同时增强数据隐私和操作效率，为大模型在多样化场景中的低成本应用提供关键技术支持，成为当前研究的热点之一.全面调研了面向边缘智能的大模型相关研究，主要从大模型边缘训练和推理2个角度对当前相关研究进行了深入分析和讨论.最后，提出了面向边缘智能的大模型技术发展所面临的挑战和未来展望.希望能促进学术界和产业界对面向边缘智能的大模型技术有更深入了解和关注，并能够启发更多的学者开展深入研究．

关键词：边缘智能大模型大模型联邦微调边缘高效推理

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可重构智能超表面辅助的非地面网络安全传输与轨迹优化

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 296-304页

作者：徐可馨隆克平陆阳张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国电力科学研究院北京102209

由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题,该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统,引入可重构智能超表面(RIS),提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需... 详细信息

由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题,该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统,引入可重构智能超表面(RIS),提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需求,该文设计卫星到无人机的传输速率与地面合法用户的安全速率的加权和作为系统效用,并以此作为优化目标,进而提出一种基于双层双延迟深度确定性策略梯度(TTD3)的联合卫星与无人机波束成形、RIS相移矩阵以及无人机轨迹优化方法,通过采用双层深度强化学习结构解耦波束成形和轨迹优化两个子问题,实现系统效用最大化。仿真结果验证了所提方法在动态非地面网络环境下的有效性,同时在高安全需求下,通过对比不同算法、不同配置方案以及不同RIS元件数量下的仿真结果,证明了该文所提方法能够提升系统安全传输性能。

关键词：可重构智能超表面非地面网络深度强化学习安全传输

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基于一体化结构光纤加速度计的三维光纤矢量水听器

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声学学报 2025年第1期50卷 157-164页

作者：陈毅刘飞佟昊阳李文静金晓峰徐平浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 杭州应用声学研究所杭州311400 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

提出了一种基于一体化结构光纤加速度计的同振式三维光纤矢量水听器。利用质量–弹簧系统的一体化结构设计及其工作原理,研制了基于一体化结构的光纤加速度计。在此基础上,采用推挽式结构和6只光纤加速度计,设计制作了一只同振式三维光... 详细信息

提出了一种基于一体化结构光纤加速度计的同振式三维光纤矢量水听器。利用质量–弹簧系统的一体化结构设计及其工作原理,研制了基于一体化结构的光纤加速度计。在此基础上,采用推挽式结构和6只光纤加速度计,设计制作了一只同振式三维光纤矢量水听器。利用驻波管比较法和差分延时外差解调技术进行测试,结果表明,该光纤矢量水听器在20~500 Hz频率范围有较平坦的加速度相移灵敏度频率响应。以X通道为例,其平均灵敏度为34.7 dB(re.1 rad/(m·s^(-2))),与声质点振动理论计算结果(36.5 dB)和有限元仿真结果(35.5 dB)接近。

关键词：矢量水听器光纤加速度计相移灵敏度

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面向工业场景的无人机时空众包资源分配

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工程科学学报 2025年第1期47卷 91-100页

作者：刘娅汐李旭龙霍佳皓皇甫伟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京市融合网络与泛在业务工程技术研究中心北京100083

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资... 详细信息

无人机时空众包资源分配是工业物联网能源管理中的重要任务之一.尽管现有方法考虑了联合反映时间敏感性和公平性的信息新鲜度指标,但忽略了无人机禁飞区和窃听者对数据新鲜度的影响.本文提出了一种基于深度强化学习的无人机时空众包资源分配方法,在考虑无人机禁飞区约束和对窃听者发送干扰信号以保障数据安全的情况下,最小化平均信息新鲜度和物联网设备能耗,从而得到最优无人机轨迹、发射干扰信号功率和物联网发射功率.然而,无人机时空众包中的资源分配复杂且存在挑战,主要表现为决策变量类型多且与考虑服务质量要求的系统性能指标关系复杂.本文将该问题建模为马尔可夫决策过程并使用先进的深度强化学习算法求解该问题,即软演员–评论家(SAC)算法.在多无人机场景下验证了所提出算法在解决无人机时空众包资源分配任务中的有效性和正确性.另外,SAC算法相较于其他两种先进的深度强化学习算法,即深度确定性策略梯度算法和双延迟深度确定性策略梯度算法,具有更快的收敛速度和更优的解.最后,分析了最优无人机数目的选择方案.

关键词：无人机工业能源管理时空众包资源分配深度强化学习

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基于规则推理的炼钢厂钢包选配方法及系统开发

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中国冶金 2025年第1期35卷 130-137页

作者：夏一杰汪红兵徐安军石雪卓温宁解欢北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学冶金与生态工程学院北京100083

生产调度是流程工业中的重要事项,其中钢包选配是炼钢生产过程中必不可少的环节,设计并应用高效的钢包周转模式,能够有效降低生产成本、提高生产效率。钢包选配往往存在时间、温度和品种等诸多约束,采用人工方式进行钢包选配具有主观性... 详细信息

生产调度是流程工业中的重要事项,其中钢包选配是炼钢生产过程中必不可少的环节,设计并应用高效的钢包周转模式,能够有效降低生产成本、提高生产效率。钢包选配往往存在时间、温度和品种等诸多约束,采用人工方式进行钢包选配具有主观性,易发生错误且效率低下。规则推理是在规则库中的规则约束下,基于事实库中的已知事实,推理出符合规则的所有事实,具有充分性、客观性以及高效性。为了提高钢包选配效率,提出并设计了一种基于规则推理的炼钢厂钢包选配方法和系统,能够针对当前生产计划,基于规则约束和已知钢包状态等,实时推理出优选钢包;能够通过灵活调整规则库中的规则,支持过程的动态演化而无须修改代码。该方法对于保证钢包使用的安全、高效,减少或杜绝钢包使用过程的质量和安全事故具有重要作用,对钢铁流程绿色化和智能化有着重要意义。

关键词：钢包选配规则推理约束智能决策流程工业

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热疗机器人在网络病治疗中的应用

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工程科学学报 2025年第4期47卷 837-849页

作者：殷雪艳石飞飞王进强宁焕生北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 新疆煤炭资源绿色开采教育部重点实验室乌鲁木齐830023

网络病指的是因过度使用互联网或电子设备,导致身体和心理上的一系列问题,例如眼睛疲劳、焦虑症等.随着互联网的普及和移动设备的广泛使用,长时间使用电脑屏幕和手机导致的网络病已成为影响人们健康的一大问题.热疗法作为治疗网络病的... 详细信息

网络病指的是因过度使用互联网或电子设备,导致身体和心理上的一系列问题,例如眼睛疲劳、焦虑症等.随着互联网的普及和移动设备的广泛使用,长时间使用电脑屏幕和手机导致的网络病已成为影响人们健康的一大问题.热疗法作为治疗网络病的重要方法之一,精准控制热疗温度是关键,但受医师经验差异的限制,其推广受到制约.热疗机器人基于深度学习技术精准识别热疗区域,通过温控系统实时调节温度,具有操作稳定、精准和高效等优点,能够提高热疗法的安全率,并能够避免一些人为因素带来的风险.本文围绕国内外热疗机器人在网络病治疗中的应用现状进行分析,在此基础上,阐述了热疗技术、目标区域导航与定位技术、机器人结构设计和安全保护技术等四方面关键技术,并分析目前存在的不足,系统展望了该技术在网络病治疗中的发展趋势.

关键词：网络病热疗机器人导航与定位安全保护

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深度强化学习及其在工业场景的应用与展望

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工程科学学报 2025年第4期47卷 768-779页

作者：谭靖杨利刚李潇睿袁兆麟崔允端姚超王宗杰班晓娟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(... 详细信息

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)结合了深度学习与强化学习的优势,在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法,并简述工业控制的背景,分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后,详细综述了DRL在工业领域的应用,并对当前研究进行了总结,最后对未来研究方向提出了展望.

关键词：深度强化学习在线强化学习离线强化学习工业控制系统智能控制

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