检索结果-内蒙古大学图书馆

模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 193-204页

作者：方宝富王琼王浩王在俊合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室广汉618307

在大规模异构多智能体强化学习中,参数共享常用于减少训练参数并加速训练过程,但传统完全参数共享方法容易导致智能体行为过度一致,而独立参数训练方法却受到计算复杂度和内存限制.因此,文中提出基于角色的自适应参数共享方法(Role-Base... 详细信息

在大规模异构多智能体强化学习中,参数共享常用于减少训练参数并加速训练过程,但传统完全参数共享方法容易导致智能体行为过度一致,而独立参数训练方法却受到计算复杂度和内存限制.因此,文中提出基于角色的自适应参数共享方法(Role-Based Adaptive Parameter Sharing Method,RAPS).首先,根据智能体的任务特性进行角色分组.然后,在同一网络结构下,结合非结构化网络剪枝技术,为不同角色的智能体生成稀疏化的子网络结构,并引入动态调整机制,根据任务需求自适应优化共享参数与独立参数的比例.此外,通过角色间的协作损失函数,进一步增强异构智能体间的协调能力,在有效降低计算复杂度的同时,保持异构智能体的行为差异性.实验表明,在不同多智能体任务上,RAPS都能提升多智能体系统的性能和可扩展性.

关键词：大规模异构多智能体强化学习参数共享非结构化网络剪枝角色分组

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受腹侧通路启发的脂肪肝超声图像分类方法VPNet

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计算机应用 2025年第2期45卷 662-669页

作者：丁丹妮彭博吴锡成都信息工程大学计算机学院成都610225 西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756

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——... 详细信息

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 Pathway Network)。此外,受生物视觉机制中非经典感受野(nCRF)抑制机制在背景噪声抑制方面的启发,模拟该机制以应对超声图像中斑点噪声的挑战,进而增强模型的特征识别能力。在自制数据集上进行四类别的脂肪肝变异程度识别时,VPNet达到88.37%的准确率;在公开数据集上进行二类别的脂肪肝诊断时,VPNet的准确率、敏感性和特异性均达到100%的最佳性能。实验结果表明,与已知公开数据集研究中较优的ResNet101-SVM相比,VPNet的准确率分别在自制数据集和公开数据集上提升了11.63和0.7个百分点,证明了所提方法在脂肪肝疾病诊断中的有效性。

关键词：超声图像分类脂肪肝变性生物视觉腹侧通路非经典感受野抑制深度学习

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基于Cubic-Sine混沌系统的遥感图像多波段加密算法

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光电子.激光 2025年第4期36卷 408-420页

作者：刘毅牛通高琳陈亚东天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对遥感图像在加密中存在的适应性低、安全性差等问题,提出一种基于新的二维混沌系统的多波段遥感图像加密算法。首先,为增强混沌序列的随机性,使用Cubic映射与Sine映射设计出一种新的二维混沌系统,并通过实验验证其性能优于以往混沌... 详细信息

针对遥感图像在加密中存在的适应性低、安全性差等问题,提出一种基于新的二维混沌系统的多波段遥感图像加密算法。首先,为增强混沌序列的随机性,使用Cubic映射与Sine映射设计出一种新的二维混沌系统,并通过实验验证其性能优于以往混沌系统。其次,为了提高加密算法中置乱与扩散部分的性能与安全性,引入了基于循环群特性的像素替换策略。此外,该算法充分利用了遥感图像的多波段特性,在加密过程中令每个波段之间相互交叉混淆,优化了加密效果。实验结果表明,该算法具有密钥空间大、安全性高的优点,能够抵御常见的密码分析攻击。

关键词：混沌系统遥感图像图像加密循环群

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CT图像肾肿瘤分割的三维轴向Transformer模型

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计算机工程与科学 2025年第4期47卷 677-685页

作者：张金龙吴敏孙玉宝南京信息工程大学计算机学院、网络空间安全学院江苏南京210044 东部战区总医院医学工程科江苏南京210018

自动分割CT图像序列中肾脏及其肿瘤区域能够为放化疗计划提供定量参考依据。当前基于Transformer的肾肿瘤分割模型得到了广泛关注,特别是与U-Net模型及其变体结合使用。现有的基于Transformer的分割网络通常在单个切片局部窗口内进行特... 详细信息

自动分割CT图像序列中肾脏及其肿瘤区域能够为放化疗计划提供定量参考依据。当前基于Transformer的肾肿瘤分割模型得到了广泛关注,特别是与U-Net模型及其变体结合使用。现有的基于Transformer的分割网络通常在单个切片局部窗口内进行特征学习,对切片内空间信息以及切片间轴向信息表示存在不足。针对这一问题,提出了三维轴向Transformer模块,将3个维度的复杂耦合关联分解为交替的2个轴向注意力,融合了切片内部以及切片之间的轴向体关联信息。以三维轴向Transformer模块为基础,融合多尺度特征与残差学习方式,构建了二阶段的肾脏肿瘤分割编解码网络ATrans UNet,在KiTS19数据集上,肾脏和肾脏肿瘤分割结果的Dice相似性分别是96.43%和81.04%,平均Dice得分对比2D-Unet提升了8.40%,对比3D-Unet提升了4.84%。

关键词： CT图像序列肾肿瘤三维分割三维轴向Transformer 二阶段编解码网络

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双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密

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光学精密工程 2025年第4期33卷 624-640页

作者：贾静雯张钊周红艳陈雪波辽宁科技大学计算机与软件工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图... 详细信息

为了解决现有混沌图像加密算法中低维混沌系统混沌性质弱、安全性低,高维混沌系统传输成本高、存储空间大以及压缩感知技术中传统测量矩阵占用空间大、传输成本高等问题,本文提出一种双超混沌系统结合压缩感知和Fibonacci变换的彩色图像加密算法。首先,通过Lorenz超混沌系统优化Arnold算法,提高安全性。其次,利用6D超混沌系统改进压缩感知的测量矩阵,减少空间资源和传输成本。再次,采用具有大密钥空间和高安全性的6D超混沌系统进行置乱,提高安全性。最后,利用Fibonacci Q矩阵分块扩散,增强不可预测性。此外,在图像重建中引入2D投影梯度嵌入解密算法,与传统重建算法相比,具有更高的安全性和计算效率。实验结果表明:信息熵均超过7.999,更接近理想值8,相关系数接近0,像素数变化率和统一变化率接近理想值99.6094%和33.4635%。在有效保护图像安全性和完整性的同时,具有很强的抗统计攻击和差分攻击能力以及更好的鲁棒性。

关键词：图像加密混沌系统压缩感知 Fibonacci Q矩阵

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无线时间敏感网络技术综述

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软件学报 2025年第1期36卷 184-202页

作者：乔萱李宗辉刘强艾渤万海邓仰东北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京交通大学电子信息工程学院北京100044 清华大学软件学院北京100084

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更... 详细信息

由IEEE 802.1任务组开发的时间敏感网络标准可以用来构建高可靠、低延迟、低抖动的以太网,将时间敏感网络扩展到无线领域也是目前许多工作的研究重点.与传统的有线通信相比,无线的时间敏感网络不仅可以实现高可靠和低时延通信,还具有更高的灵活性、更强的移动性以及更低的布线和维护成本等优点.因此,在面对未来无人驾驶、协作机器人、远程医疗控制等新兴应用时,无线时间敏感网络被认为是一种十分有前景的技术.无线网络一般可以分为基于基础设施的无线网络和无基础设施的无线网络,而后者基于移动性还可以分为两类:移动自组织网络和无线传感网络,因此主要从这3种网络类型出发,对其应用场景、相关技术、路由协议以及高可靠低时延传输进行了调研与综述.

关键词：时间敏感网络 5G 移动自组织网络无线传感网络

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基于音视频信息融合与Self-Attention-DSC-CNN6网络的鲈鱼摄食强度分类方法

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农业机械学报 2025年第1期56卷 16-24页

作者：李道亮李万超杜壮壮中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国家数字渔业创新中心北京100083 天津农学院计算机与信息工程学院天津300392

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂... 详细信息

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂提供更加全面精准的决策依据。因此,提出了一种融合视频和音频数据的多模态融合框架,旨在提升鲈鱼摄食强度分类性能。将预处理后的Mel频谱图(Mel Spectrogram)和视频帧图像分别输入到Self-Attention-DSC-CNN6(Self-attention-depthwise separable convolution-CNN6)优化模型进行高层次的特征提取,并将提取的特征进一步拼接融合,最后将拼接后的特征经分类器分类。针对Self-Attention-DSC-CNN6优化模型,基于CNN6算法进行了改进,将传统卷积层替换为深度可分离卷积(Depthwise separable convolution,DSC)来达到减少计算复杂度的效果,并引入Self-Attention注意力机制以增强特征提取能力。实验结果显示,本文所提出的多模态融合框架鲈鱼摄食强度分类准确率达到90.24%,模型可以有效利用不同数据源信息,提升了对复杂环境中鱼群行为的理解,增强了模型决策能力,确保了投喂策略的及时性与准确性,从而有效减少了饲料浪费。

关键词：鲈鱼摄食强度分类多模态融合 Self-Attention-DSC-CNN6

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基于自适应双曲图卷积的脑网络分类方法

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南京大学学报(自然科学) 2025年第2期 237-248页

作者：李文阳王明亮南京信息工程大学计算机学院

人脑本质上是一个极其复杂的网络，研究脑网络可以为理解大脑机理及脑疾病的病理机制提供新的视角.目前，基于图卷积网络（Graph Convolution Network,GCN）的深度学习方法因其在图结构数据学习方面的强大能力，被广泛应用于脑网络分析... 详细信息

人脑本质上是一个极其复杂的网络，研究脑网络可以为理解大脑机理及脑疾病的病理机制提供新的视角.目前，基于图卷积网络（Graph Convolution Network,GCN）的深度学习方法因其在图结构数据学习方面的强大能力，被广泛应用于脑网络分析，并在脑疾病诊断中取得了显著进展.然而，现有的GCN方法存在两个问题：（1）仅关注节点在欧式空间的局部特征，难以有效刻画脑网络中无标度、小世界等全局特征；（2）使用手工构建的邻接矩阵，无法捕捉大脑中的自发波动，忽视了潜在的拓扑结构信息.为了解决上述问题，提出一种基于自适应双曲图卷积网络（Adaptive Hyperbolic Graph Convolution Network,AH-GCN）的脑网络分类模型.具体地，AH-GCN首先使用双向门控循环单元自适应生成邻接矩阵，然后将节点特征嵌入双曲空间，并在双曲空间中进行图表示学习，最后将整图表示送入分类器，实现疾病的诊断预测.在Autism Brain Imaging Data Exchange (ABIDE)与Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)数据集上的实验结果表明，AH-GCN在脑网络任务上的性能优于现有的主流方法 .

关键词：双曲空间自适应学习图神经网络脑网络疾病诊断

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基于PAC学习的组合式概率障碍证书生成

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软件学报 2025年第5期36卷 1907-1923页

作者：杨紫萱曾霞任勐鑫王建林曾振柄杨争峰华东师范大学软件工程学院西南大学计算机与信息科学学院河南大学计算机与信息工程学院上海大学理学院

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概... 详细信息

连续动力系统安全验证是一个重要的研究问题,多年来各类验证方法所能处理的问题规模非常受限.对此,对于给定的连续动力系统,提出通过反例制导方法生成一组组合式概率近似正确(PAC)障碍证书的算法,最终给出无限时间范畴安全验证问题在概率统计意义下的形式化描述.通过建立和求解基于大M法的混合整数规划方法,将障碍证书的求解转化为约束优化问题.通过微分中值定理将非线性不等式进行区间线性化.最后,实现组合式PAC障碍证书生成工具CPBC,并在11个基准系统上评估其性能.实验结果表明, CPBC均能成功验证每个动力系统在指定不同的安全需求阈值下的安全性.与现有方法相比,所提方法可以更高效地为复杂系统或高维系统生成可靠的概率障碍证书,验证的样例规模已高达百维.

关键词：连续动力系统障碍证书 PAC 区间线性化混合整数规划

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基于蜉蝣优化算法的时空融合交通流预测研究

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哈尔滨工程大学学报 2025年

作者：张红巩蕾曹洁张玺君兰州理工大学计算机与通信学院兰州城市学院信息工程学院

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门... 详细信息

交通流预测是智能交通建设的关键技术。针对复杂交通流的动态时空特性难以精准建模、现有深度学习模型超参数难以确定而导致模型预测精度低的问题，本文提出基于蜉蝣优化算法的门控时空卷积网络交通流预测方法。利用时间卷积网络结合门控线性单元挖掘交通数据隐藏的时间依赖性，通过门控机制融合ChebNet捕获的静态空间特征与图卷积网络结合注意力机制捕获的动态空间特征，构建考虑动态时空特征的预测模型，并借助蜉蝣优化算法优化超参数。实验表明，在PeMSD7(M)数据集上，15，30和45 min下该模型MAE的预测精度较T-GCN提高了5.91%，9.06%和10.72%，本文方法具有有效性与优越性，未来进一步考虑多因素下交通流预测方法以及蜉蝣优化算法的改进。

关键词：交通流预测动态时空特性超参数蜉蝣优化算法时间卷积网络门控线性单元注意力机制图卷积网络

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