检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机系统应用 2025年第3期34卷 161-170页

作者：王炎应龙南京信息工程大学软件学院南京210044 南京信息工程大学计算机学院南京210044

目前,大多数多模态可解释假新闻检测方法忽视了对解释数据和跨模态特征的进一步研究利用,导致可解释假新闻检测方法,虽然对模型的决策做出了解释,但是模型检测性能并没有优于先进的多模态检测方法.针对这些问题,提出了一种迭代的可解释... 详细信息

目前,大多数多模态可解释假新闻检测方法忽视了对解释数据和跨模态特征的进一步研究利用,导致可解释假新闻检测方法,虽然对模型的决策做出了解释,但是模型检测性能并没有优于先进的多模态检测方法.针对这些问题,提出了一种迭代的可解释多模态假新闻检测框架.该方法由主模型和解释模块构成,二者都接收多模态新闻作为输入.首先,解释模块中将DeepLIFT解释算法计算出的解释数据也作为主模型的输入之一,参与到主模型的决策过程.接着,主模型中通过多任务网络框架计算出跨模态相关特征和跨模态补充特征,并通过跨模态相关特征的粗预测分数对跨模态补充特征重新加权进行细化,多种特征拼接起来进行模型决策.最后,解释模块利用知识蒸馏从主模型转移决策知识进行训练.主模型和解释模块交替训练,整体构成了迭代的框架,在提供决策解释的同时,进一步提升模型检测性能.在两个公开的假新闻检测数据集上进行大量实验,实验结果证明所提出的方法优于最先进的多模态假新闻检测方法.

关键词：多模态假新闻检测解释算法知识蒸馏特征融合

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面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解及其应用

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软件学报 2025年第2期36卷 590-607页

作者：田树聪谢愈张远龙周正春高阳西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 国防科技大学智能科学学院湖南长沙410073 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化... 详细信息

近年来,多智能体强化学习方法凭借AlphaStar、AlphaDogFight、AlphaMosaic等成功案例展示出卓越的决策能力以及广泛的应用前景.在真实环境的多智能体决策系统中,其任务的决策空间往往是同时具有离散型动作变量和连续型动作变量的参数化动作空间.这类动作空间的复杂性结构使得传统单一针对离散型或连续型的多智能体强化学习算法不在适用,因此研究能用于参数化动作空间的多智能体强化学习算法具有重要的现实意义.提出一种面向参数化动作空间的多智能体中心化策略梯度分解算法,利用中心化策略梯度分解算法保证多智能体的有效协同,结合参数化深度确定性策略梯度算法中双头策略输出实现对参数化动作空间的有效耦合.通过在Hybrid Predator-Prey场景中不同参数设置下的实验结果表明该算法在经典的多智能体参数化动作空间协作任务上具有良好的性能.此外,在多巡航导弹协同突防场景中进行算法效能验证,实验结果表明该算法在多巡航导弹突防这类具有高动态、行为复杂化的协同任务中有效性和可行性.

关键词：参数化动作空间多智能体强化学习中心化策略梯度分解多巡航导弹突防

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基于深度Q网络的平衡杆优化控制实验教学案例设计

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实验室研究与探索 2025年第1期44卷 146-152,190页

作者：钟珊杜鑫司亚利刘井莲严卫常熟理工学院计算机科学与工程学院江苏常熟215500 南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 苏州科技大学电子信息与工程学院江苏苏州215009

为了使学生更深入地掌握采用强化学习求解任务最优策略的方法,基于深度Q网络设计了平衡杆的控制优化实验。将平衡杆实验环境建模为马尔可夫决策模型,从深度Q网络结构、探索策略、奖励函数、经验回放池更新和目标Q网络更新等角度进行了... 详细信息

为了使学生更深入地掌握采用强化学习求解任务最优策略的方法,基于深度Q网络设计了平衡杆的控制优化实验。将平衡杆实验环境建模为马尔可夫决策模型,从深度Q网络结构、探索策略、奖励函数、经验回放池更新和目标Q网络更新等角度进行了实验方案的设计。实验评估综合考虑了算法有效性、Q值估计的准确性、样本效率和Q网络的损失估计。在此基础上,将其与基准算法Q学习算法在累计奖赏和学习效率上进行了对比。该实验不仅可以帮助学生学会综合应用强化学习知识,也能帮助其掌握采用深度Q网络算法来求解离散动作空间任务的最优策略。

关键词：强化学习深度Q网络 Q学习平衡杆实验设计

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基于动态聚合网络的SAR目标检测

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系统工程与电子技术 2025年

作者：倪康贾文杰邹旻瑞郑志忠南京邮电大学计算机学院软件学院网络空间安全学院江苏省航空对地探测与智能感知工程研究中心

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ，SAR)图像因其全天时、全天候、高分辨等特性已广泛应用于军事侦察、灾害监测、城市规划等领域，然而，SAR图像的成像机理导致SAR图像受噪声影响严重且存在SAR目标类别存在不均衡问题，使得SAR... 详细信息

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar ，SAR)图像因其全天时、全天候、高分辨等特性已广泛应用于军事侦察、灾害监测、城市规划等领域，然而，SAR图像的成像机理导致SAR图像受噪声影响严重且存在SAR目标类别存在不均衡问题，使得SAR目标特征刻画较困难；同时针对上述问题，本文提出一种基于动态聚合网络（Dynamic Aggregation Network，DANet）的SAR目标检测方法，该网络以无锚框全卷积一阶段目标检测（Fully Convolutional One-Stage Object Detection，FCOS）网络为基础网络框架。DANet在特征金字塔网络中嵌入具有动态坐标注意力的动态聚合模块，以提高噪声影响下SAR目标特征学习能力。此外，为了缓解SAR数据集中不同类别之间数量不平衡的问题，DANet在检测头的回归分支引入了类平衡动态IoU损失函数，通过动态非单调机制和类平衡因子引导模型参数更新。在MSAR-1.0数据集和SAR-AIRcraft-1.0数据集上的实验结果表明，DANet在上述SAR目标检测数据集上的目标检测准确率分别达到了70.25%和52.36%，相比基准网络FCOS，其平均精度（Mean Average Precision， mAP）分别提高了2.73%和3.67%。与其他相关算法相比，DANet在SAR图像目标检测精度方面具有明显优势。

关键词：合成孔径雷达目标检测注意力机制特征金字塔损失函数

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职业本科人工智能专业人才培养模式探究

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电脑知识与技术 2025年第7期21卷 165-168页

作者：孙海洋陈锐马燕芹朱家乐南京工业职业技术大学计算机与软件学院江苏南京210023

随着科技的进步,人工智能已成为推动经济社会高质量发展的关键因素,是产业结构调整和转型升级的重要动力,同时也是培育和发展新质生产力的重要引擎。构建适应时代需求的“人工智能+”高层次技术技能人才培养模式,是当前职业本科教育领... 详细信息

随着科技的进步,人工智能已成为推动经济社会高质量发展的关键因素,是产业结构调整和转型升级的重要动力,同时也是培育和发展新质生产力的重要引擎。构建适应时代需求的“人工智能+”高层次技术技能人才培养模式,是当前职业本科教育领域亟待解决的问题。文章分析了职业本科人工智能人才培养现状及存在问题,并从职业和岗位需求、培养目标等方面探讨了构建“人工智能+”创新应用型人才培养模式的策略,以期为职业本科人工智能专业建设提供参考。

关键词：职业本科人工智能+ 交叉融合人才培养模式技能考核新质生产力

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基于双流融合网络的非接触式IR-UWB人体动作识别方法

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计算机科学 2025年第1期52卷 221-231页

作者：张传宗王冬子郭政鑫桂林卿肖甫南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京 210023 江苏省无线传感网高技术重点实验室南京 210023

随着智能感知技术的飞速发展,人机交互(Human Computer Interaction,HCI)领域迎来了全新的发展态势.传统的人机交互方法主要依赖可穿戴设备或者摄像头采集用户的行为数据,虽然识别精准,却存在不小的局限性.具体而言,可穿戴设备会给用户... 详细信息

随着智能感知技术的飞速发展,人机交互(Human Computer Interaction,HCI)领域迎来了全新的发展态势.传统的人机交互方法主要依赖可穿戴设备或者摄像头采集用户的行为数据,虽然识别精准,却存在不小的局限性.具体而言,可穿戴设备会给用户带来额外的使用负担,而基于摄像头的方案不仅会受到环境光线的影响,还会涉及用户隐私的泄露,这些因素均限制了其在日常生活中的广泛应用.为了突破这些限制,实现精确的、非接触式人机交互应用,利用无线射频(Radio Frequency,RF)领域中脉冲超宽带(Impulse Radio Ultra-Wideband,IR-UWB)所具有的高灵敏度和精细空间分辨率等优势,提出了一种基于双流融合网络的非接触式人体动作识别方法.该方法捕获目标运动所导致的时域信号变化,并通过对时域特征进行多普勒频移变化,提取到对应的频域特征.在此基础上,构建了一个融合多维卷积神经网络(Convolutional Neural Net-works,CNNs)和GoogLeNet模块的双流网络模型,以实现高精度的动作识别.通过广泛的实验测试,结果表明所提方法对8种常见人体动作的平均识别准确率达到94.89％,并且在不同的测试条件下均能保持超过90％的识别准确率,进一步验证了所提方法的鲁棒性.

关键词：人机交互无线感知脉冲超宽带动作识别

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空间通信载波多普勒频偏的局部聚类捕获算法

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数据采集与处理 2025年第1期40卷 147-162页

作者：张兆维王帅威杜帅吴同邱帅博刘琳左加阔潘甦南京邮电大学物联网学院南京210003 南京大学计算机软件新技术全国重点实验室南京210023 南京邮电大学通达学院计算机工程学院扬州225127 北京邮电大学泛网无线通信教育部重点实验室北京100876

与地面通信不同,空间通信通常涉及相距很远且高速飞行的信号载体。此时,信号传输会面临两个困难:远距离路径损耗导致的低信噪比(Signal-to-noise-ratio,SNR)和高速相对运动引起的高动态多普勒频偏。针对多普勒频偏捕获,低SNR要求一个很... 详细信息

与地面通信不同,空间通信通常涉及相距很远且高速飞行的信号载体。此时,信号传输会面临两个困难:远距离路径损耗导致的低信噪比(Signal-to-noise-ratio,SNR)和高速相对运动引起的高动态多普勒频偏。针对多普勒频偏捕获,低SNR要求一个很长的累积周期来累积很多个信号。但是,在这个长累积周期内,高动态多普勒频偏扩散所有信号的总能量到一个很宽的频率区间。为解决此能量扩散问题,本文提出一种局部聚类捕获(Local-clustering-acquisition,LCA)算法。该算法首先利用全局范围内最大元素来构造一个局部范围,然后从局部范围内选择若干个较大元素并进行聚类,最后从聚类结果中搜索最大的簇来得到捕获结果。理论分析和仿真验证结果表明,相较于现有算法,LCA算法在提升捕获概率方面展现出显著优势。

关键词：空间通信多普勒捕获能量扩散局部范围聚类

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基于IBSA的四旋翼无人机ADRC参数优化

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控制工程 2025年第3期32卷 535-544页

作者：陈城刘云平鲁倍辰王爽方卫华南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 河海大学计算机与软件学院江苏南京210024 水利部南京水利水文自动化研究所江苏南京210012

针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。... 详细信息

针对多变量和强耦合的四旋翼无人机自抗扰控制器的参数多且难以整定优化等问题,提出了一种改进鸟群算法来整定优化四旋翼无人机自抗扰控制器的参数。首先,采用欧拉-庞卡莱方程建立模块化的符号数学模型,以提高四旋翼无人机的建模效率。其次,基于所建立的符号数学模型对其进行参数化。然后,将经典PID控制算法、自抗扰控制器算法、基于粒子群优化的自抗扰控制器参数优化算法以及基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数优化算法在四旋翼无人机的姿态稳定性、跟踪稳定性以及抗干扰稳定性等方面分别进行比较分析。最后,结果表明,基于改进鸟群算法的自抗扰控制器参数整定优化算法具有抗干扰性强、收敛速度快以及鲁棒性好等优势。

关键词：四旋翼无人机鸟群算法自抗扰控制器稳定性

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基于注意力网络的小样本高速铁路接触网异常检测

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铁道技术标准(中英文) 2025年第1期7卷 47-53,60页

作者：秦加辉陈圣堂吴泽彬徐洋詹天明章来胜丁道华舒青青王静怡南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 中国铁路上海局集团有限公司南京供电段江苏南京210011 南京审计大学计算机学院江苏南京211815

针对高速铁路接触网异常检测的问题,提出基于注意力网络的小样本高速铁路接触网异常检测方法。该方法能够在有限的缺陷标注数据情况下,通过有效利用大规模非高速铁路领域数据来提升模型的泛化能力,并通过接触网数据进行迁移学习从而达... 详细信息

针对高速铁路接触网异常检测的问题,提出基于注意力网络的小样本高速铁路接触网异常检测方法。该方法能够在有限的缺陷标注数据情况下,通过有效利用大规模非高速铁路领域数据来提升模型的泛化能力,并通过接触网数据进行迁移学习从而达到接触网异常检测的目的。在实际检测过程中,证明了小样本检测方法的可行性和有效性。这一方法将为高速铁路接触网异常检测提供强大支撑,在缺陷样本稀少的情况下,提高接触网异常检测的精度和效率。

关键词：注意力网络小样本学习接触网异常检测迁移学习

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生成式人工智能赋能程序设计课程教学研究

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大学教育 2025年第8期 33-39页

作者：赵璐蔡惠王烟濛周剑南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院江苏南京210023

随着生成式人工智能(GenAI)的迅猛发展,其在教育领域展现出巨大的应用潜力。文章聚焦于GenAI赋能程序设计课程教学的实践框架,从四个方面进行了深入探讨:一是构建教师、人工智能与学生互融共生的智能协同教学生态;二是打造育人为本的个... 详细信息

随着生成式人工智能(GenAI)的迅猛发展,其在教育领域展现出巨大的应用潜力。文章聚焦于GenAI赋能程序设计课程教学的实践框架,从四个方面进行了深入探讨:一是构建教师、人工智能与学生互融共生的智能协同教学生态;二是打造育人为本的个性化学习支持体系,德技兼修;三是创设开放、实践导向的动态真实学习场景;四是开展教学评一体化的实时智能反馈与评估。文章旨在通过价值引领,构建一个多元融合、强化实践、科学决策、素养提升等多维度的教学目标体系,为程序设计课程的创新发展提供理论依据与实践指导,助力形成协同创新的人才培养模式。文章最后从学生能力发展、教师数字素养、GenAI专业性、隐私与公平性四个方面探讨了GenAI赋能程序设计课程教学的潜在风险,并提出了相应的应对策略。

关键词：程序设计生成式人工智能个性化学习人机协同教学

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