检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2025年第4期32卷 691-698页

作者：苗国英孙英博王慧琴南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044

为了提高多智能体系统的智能决策能力,针对多智能体强化学习的经验回放存在的弊端,以及智能体决策强调动作值而忽略状态值等问题,提出一种基于优先价值网络的多智能体强化学习算法。首先,该算法引入优先经验回放机制,根据重要性权重进... 详细信息

为了提高多智能体系统的智能决策能力,针对多智能体强化学习的经验回放存在的弊端,以及智能体决策强调动作值而忽略状态值等问题,提出一种基于优先价值网络的多智能体强化学习算法。首先,该算法引入优先经验回放机制,根据重要性权重进行经验复用,解决通过随机采样进行经验复用存在的问题;其次,该算法在智能体的值网络中引入价值优势网络形式,对比状态值与动作优势的信息,使智能体更快地学习到优势动作。多个协同场景的实验结果表明,该算法能够提升多智能体系统的学习与合作质量,使智能体更快、更好地做出决策,完成给定任务。

关键词：多智能体强化学习优先经验回放价值优势网络状态值

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基于多边特征引导聚合网络的变化检测算法

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计算机工程与应用 2025年第3期61卷 264-274页

作者：冯星宇朱灵龙张永宏阚希曹海啸马光义南京信息工程大学自动化学院南京210044 无锡学院物联网工程学院江苏无锡214105 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

现有的遥感图像变化检测方法主要依赖卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)或Transformer进行构建,但这些方法通常未能充分平衡这两种技术的优缺点,并且往往没有专门针对变化检测的任务特性(对变化区域特征信息进行提取学习... 详细信息

现有的遥感图像变化检测方法主要依赖卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)或Transformer进行构建,但这些方法通常未能充分平衡这两种技术的优缺点,并且往往没有专门针对变化检测的任务特性(对变化区域特征信息进行提取学习)进行优化设计。针对这一问题,充分利用了Transformer的全局信息处理能力和CNN的局部信息捕获能力,提出了一种充分结合两者各自优势并由多条支路组成的多边特征引导聚合网络模型,该模型通过基于Transformer的主网络来对图像的全局信息进行提取,通过设计的基于CNN的多尺度特征提取模块来对图像的局部信息进行提取,通过特征聚合网络将图像的全局信息分别与变化和未变化区域信息进行聚合后输出得到预测结果图。为了验证模型的有效性,构建了一个包含多种地表覆盖类型,涵盖不同季节的新的遥感图像变化检测数据集。同时在实验部分也利用两个公开数据集来进一步验证了模型的泛化性和鲁棒性。实验结果表明,与现有先进方法相比,所提算法在三个数据集上的平均交并比(mean intersection over union,MIoU)指标分别提高了0.83、0.71、0.7个百分点。

关键词：遥感图像变化检测卷积神经网络 Transformer 特征聚合

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美国对华301措施的新动向、影响与中国应对

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国际贸易 2025年第1期 86-96页

作者：李季英国萨塞克斯大学南京信息工程大学法学与公共管理学院南京信息工程大学气候变化与公共政策研究院

2024年9月13日,美国贸易代表办公室就对华301关税最终措施发布公告,拟围绕新能源等战略部门建立贸易制裁、贸易救济和产业补贴的政策体系。美国对华301措施的发展折射出三点新动向:拓宽领域、提高税额,注重配合国内绿色与高新技术产业政... 详细信息

2024年9月13日,美国贸易代表办公室就对华301关税最终措施发布公告,拟围绕新能源等战略部门建立贸易制裁、贸易救济和产业补贴的政策体系。美国对华301措施的发展折射出三点新动向:拓宽领域、提高税额,注重配合国内绿色与高新技术产业政策;中国海事、物流和造船领域的补贴政策成为潜在目标,贸易救济手段更加丰富;重点关注中国进口产品,以对华措施成效作为301条款修订的关键考量。美国对华301措施的发展不仅对中国电动汽车等产品的出口造成负面影响,还使中美出口贸易受到冲击,在华外商投资水平下降,增加中美贸易争端风险,影响未来中美贸易合作。对此,我国应畅通中美对话与合作渠道,强化WTO争端解决机制手段,善用301条款磋商机制,围绕301条款改革做好风险评估与预定方案。

关键词： 301措施中美贸易 WTO 争端解决机制对外投资

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智能社会的未来:多智能主体伦理的演进及伦理共同体涌现

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云南社会科学 2025年第2期 15-25页

作者：崔中良南京信息工程大学马克思主义学院

随着生成式人工智能的迅猛进步,伦理领域内的人工主体形态正逐渐崭露头角。面对这一发展趋势,深入探索未来多智能主体社会的伦理形态及其演变路径,已成为应用伦理学研究中不可或缺的一环。审视当前的人工智能伦理框架,不难发现其仍受限... 详细信息

随着生成式人工智能的迅猛进步,伦理领域内的人工主体形态正逐渐崭露头角。面对这一发展趋势,深入探索未来多智能主体社会的伦理形态及其演变路径,已成为应用伦理学研究中不可或缺的一环。审视当前的人工智能伦理框架,不难发现其仍受限于人类中心主义的视角,同时,人工智能的复杂性、可接受度及持续成长潜力正催生出新型的人工主体。在这一背景下,未来多智能主体社会的伦理演进或将经历一系列转变,包括融合、共生乃至智能伦理的新涌现。在这一共同体社会中,各种智能主体并存,要求一种超越传统界限的伦理观念,即他异性伦理社会的构建,它强调人机之间的协同进化。这种进化不仅关乎技术的进步,更在于促进一种新型美德在人工主体中的孕育与展现,从而推动伦理社会的全面发展。

关键词：智能社会人工道德主体伦理体系人机共存伦理共同体

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共情作为人机价值对齐基础的哲学探索

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自然辩证法研究 2025年第04期 73-80+115页

作者：崔中良南京信息工程大学马克思主义学院

人工智能的快速发展使得人机交互成为日常生活实践，由此带来各种伦理挑战以及伦理治理方案的可行性问题。分析传统智能伦理中存在的人机交互的信任危机、伦理情感的拟人化、情感模拟的匹配困难和情感计算的内生困难等问题，指出这些问... 详细信息

人工智能的快速发展使得人机交互成为日常生活实践，由此带来各种伦理挑战以及伦理治理方案的可行性问题。分析传统智能伦理中存在的人机交互的信任危机、伦理情感的拟人化、情感模拟的匹配困难和情感计算的内生困难等问题，指出这些问题的根源在于共情在智能伦理中并不具有基础性，而无法实现人机价值对齐。通过将共情作为人工智能伦理的内生基础，赋予人工智能伦理的理解、选择和具身的基础。人工共情作为人工智能伦理的实践机制，影响伦理认知和知识获取、引导伦理行为和解决冲突。人工共情作为人工伦理主体生成的内容，可以提升伦理主体的自主性，是实现通用人工智能的基本特征和人工主体获得伦理意识的先导。

关键词：人工共情智能伦理道德判断道德行动

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2022年夏季西北太平洋海洋热浪分布特征及形成机制

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热带海洋学报 2025年第1期44卷 82-92页

作者：周相润王莹智海海洋科学学院南京信息工程大学江苏南京210044 大气科学学院南京信息工程大学江苏南京210044

本文基于卫星遥感的珊瑚礁热浪监测数据集,对2022年7月1日—9月30日西北太平洋海域海洋热浪的分布特征进行分析,主要研究了热浪较强的三个区域单站点的典型海洋热浪过程及区域海洋热浪的形成机制。结果表明:(1)西北太平洋海洋热浪各属... 详细信息

本文基于卫星遥感的珊瑚礁热浪监测数据集,对2022年7月1日—9月30日西北太平洋海域海洋热浪的分布特征进行分析,主要研究了热浪较强的三个区域单站点的典型海洋热浪过程及区域海洋热浪的形成机制。结果表明:(1)西北太平洋海洋热浪各属性的空间分布,除了最大强度外,均具有一定的相似性,总体而言高值较为集中。(2)江苏外海海域的海洋热浪各属性显著高于其他海域;中国台湾附近黑潮流域海洋热浪最大强度不高,但持续时间较长;广东近海海域的海洋热浪属性值均高于西北太平洋的空间均值。(3)江苏外海海域92d内的一次海洋热浪生成,与西太平洋副热带高压扩张下的大气强迫联合作用,以及大气风场对黑潮流域大量感热以及潜热的输送过程密切相关。中国台湾附近黑潮流域以及广东近海海域的一次海洋热浪主要是由西太平洋副热带高压控制下增多的太阳辐射直接强迫所引起的。

关键词：海洋热浪西北太平洋大气强迫海表温度

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2000—2020年黄河三角洲自然保护区湿地动态变化

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生态学杂志 2025年

作者：唐影范晓梅王林林杨清南京信息工程大学地理科学学院

黄河三角洲自然保护区作为国家级湿地自然保护区，对该地湿地资源的监测是生态修复及实现联合国可持续发展目标（SDG）的关键。本研究采用简单非迭代聚类（simple non-iterative clustering，SNIC）分割算法集成随机森林分类器（RF），... 详细信息

黄河三角洲自然保护区作为国家级湿地自然保护区，对该地湿地资源的监测是生态修复及实现联合国可持续发展目标（SDG）的关键。本研究采用简单非迭代聚类（simple non-iterative clustering，SNIC）分割算法集成随机森林分类器（RF），即SNIC-RF，以5年为间隔提取自然保护区2000—2020年湿地信息，并利用重心模型、转移矩阵来探究湿地时空动态变化及内部之间的相互转化。结果表明：（1）基于SNIC-RF的湿地分类总体精度均大于0.89，Kappa系数均大于0.87。对比仅使用RF，SNIC-RF分类结果各期总体精度提升了2.7%～14.1%，Kappa系数提升了3.5%～16.4%。在光谱信息难以区分的水库、池塘等人工湿地上精度表现优异。（2）2000—2020年间研究区湿地总面积呈波动变化，2010—2020年期间波动强度不断增强。自然湿地面积不断减小、人工湿地占比持续增加。（3）2010年前，湿地转化主要发生在自然湿地之间，人工湿地参与占比低；2010年后，转移方向以多种湿地向非湿地转化为主，稻田转入量最多。人工湿地扩张主要由非湿地及泥沙质滩涂转化而来。（4）大汶流保护区湿地重心迁移方向较一千二保护区更复杂，强度更高。两保护区人工湿地重心不断向东迁移，反映了东营市生态经济建设的发展。

关键词：河口湿地黄河三角洲自然保护区简单非迭代聚类随机森林动态变化

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18世纪中后叶荒政背景下扬州园林的发展流变

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南京艺术学院学报(美术与设计) 2025年第2期 127-133页

作者：郭以德南京信息工程大学艺术学院江苏南京210044

18世纪中后叶,扬州园林在水灾的特殊背景下得以繁盛,并形成“水土丰沃”与“清雅幽胜”的显著特色,这一现象未得到充分关注。通过梳理18世纪中后叶扬州水灾及灾后荒政救灾史料,结合图文信息开展关联分析,着重探讨荒政背景下的扬州园林... 详细信息

18世纪中后叶,扬州园林在水灾的特殊背景下得以繁盛,并形成“水土丰沃”与“清雅幽胜”的显著特色,这一现象未得到充分关注。通过梳理18世纪中后叶扬州水灾及灾后荒政救灾史料,结合图文信息开展关联分析,着重探讨荒政背景下的扬州园林发展与特色,旨在补充园林史论研究视角的不足,并为当今景观设计提供可行性借鉴。

关键词： 18世纪中后叶荒政园林营建流变

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基于机器学习的FY-4A气溶胶光学厚度反演

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自然资源遥感 2025年第1期37卷 213-220页

作者：陈薪施国萍南京信息工程大学地理科学学院南京210044

我国新一代静止气象卫星FY-4A搭载了先进静止轨道辐射成像仪(advanced geostationary radiation imager,AGRI),为了针对AGRI数据的特点开发基于机器学习算法的高时空分辨率AGRI气溶胶数据集,利用2021年中国及周边地区67个全球地基气溶... 详细信息

我国新一代静止气象卫星FY-4A搭载了先进静止轨道辐射成像仪(advanced geostationary radiation imager,AGRI),为了针对AGRI数据的特点开发基于机器学习算法的高时空分辨率AGRI气溶胶数据集,利用2021年中国及周边地区67个全球地基气溶胶自动观测网络系统(aerosol robotic network,AERONET)站点数据,选取AGRI数据中表观反射率数据、观测角度数据、高程和MODIS的地表反射率等因子,采用随机森林(random forest,RF)、梯度增强回归(gradient boosting regression tree,GBRT)、极端梯度增强(extrme gradient boosting,XGBoost)和反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)4种机器学习方法反演气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)。根据模型评价指标选择最优模型,实现基于FY-4A的AOD反演,空间分辨率4 km,并与时刻相近的MODIS气溶胶产品进行对比分析。结果表明:4种机器学习建立的AOD反演模型相关系数R均在0.90以上,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)均在0.09和0.14以下,机器学习模型对AOD反演具有一定的可行性;GBRT模型在4种机器学习中反演精度最优,验证误差中R为0.82,MAE为0.16,RMSE为0.25,47%的反演结果落在期望误差内,表明GBRT反演出的FY-4A AOD与站点观测值基本一致;将GBRT模型反演的AOD结果与MODIS气溶胶产品进行对比验证,发现FY-4A AOD反演结果与MODIS AOD在空间分布上具有较好的一致性,83.57%的网格偏差集中在[-1.0,0)之间,FY-4A AOD反演值相对MODIS AOD略高。

关键词：机器学习气溶胶光学厚度 FY-4A/AGRI数据 AERONET MODIS AOD产品

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自适应复杂环境噪声的多重关注联合优化检测算法

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电子测量技术 2025年第1期48卷 175-185页

作者：张绪康朱硕南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 无锡学院电子信息工程学院无锡214105

针对自动驾驶车辆视觉感知系统在雾天、雨天等复杂天气下因环境噪声导致目标检测效果不佳的问题,提出基于自适应图像去噪与多重关注的联合优化目标检测算法(DMC-YOLO)。构建一个图像去噪网络,融合暗通道先验算法和ACE图像增强技术模块,... 详细信息

针对自动驾驶车辆视觉感知系统在雾天、雨天等复杂天气下因环境噪声导致目标检测效果不佳的问题,提出基于自适应图像去噪与多重关注的联合优化目标检测算法(DMC-YOLO)。构建一个图像去噪网络,融合暗通道先验算法和ACE图像增强技术模块,提升复杂天气下的图像质量;进一步地,将该网络与YOLOv8主干网络相连,并在YOLOv8网络中运用SCDonw卷积代替标准卷积,集成点卷积与深度卷积,降低网络计算成本,同时获得更丰富的下采样信息;采用SEAM注意力模块,整合网络局部信息和全局信息;引入SA检测头,广泛关注上下文特征以保留更多细节信息;在损失函数中引入线性区间映射重构IoU,以提升网络对于不同复杂环境的适应性。实验结果表明,相较于基线模型,改进算法在参数量降低15%的情况下,平均精度提升2.9%,有效增强了自动驾驶车辆在复杂环境下对目标的识别能力,在EC-R3588SPC和Nvidia Jetson NX边缘设备上部署效果良好,可以满足复杂天气下的实时检测需求。

关键词：目标检测联合优化 YOLOv8 复杂天气图像去噪

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