检索结果-内蒙古大学图书馆

华中科技大学学报(自然科学版) 2025年第3期53卷 99-108页

作者：庞淑蓉秦品乐曾建潮畅瑞江中北大学计算机科学与技术学院河北建筑工程学院电气工程学院

在节点为单传声器的无线声学传感器网络(WASN)中，针对分布式语音增强时声学传递函数难以获取及节点间频繁交换数据的问题，提出了一种基于单传声器节点的分布式语音增强算法．具体地，首先针对全连接WASN，提出了基于最大输入信噪比节... 详细信息

在节点为单传声器的无线声学传感器网络(WASN)中，针对分布式语音增强时声学传递函数难以获取及节点间频繁交换数据的问题，提出了一种基于单传声器节点的分布式语音增强算法．具体地，首先针对全连接WASN，提出了基于最大输入信噪比节点的语音失真加权分布式维纳滤波(SDW-DWF)算法．该算法通过计算获得最大输入信噪比节点，并由该节点接收其他节点发送的多帧信号信息，来分布式实现加权维纳滤波语音增强．该算法在节点间仅需交换少量数据，且不依赖于声学传递函数．此外，提出了一种无拓扑约束的比较一致性算法，来获得最大输入信噪比节点，以使得SDW-DWF方法可用于无网络拓扑约束的移动说话人场景．仿真和实际实验验证了本文方法在无需先验约束情况下，具有较高的分布式语音增强性能．

关键词：分布式语音增强分布式维纳滤波加权维纳滤波一致性算法无线声学传感器网络

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OpenPerf:面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系

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计算机学报 2025年第3期48卷 632-649页

作者：韩凡宇毕枫林张琰彬李晖游兰王伟钱卫宁周傲英华东师范大学数据科学与工程学院上海200062 贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 湖北大学计算机与信息工程学院武汉430062

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性... 详细信息

基准测试是指通过设计科学的测试方法、测试工具和测试系统,实现对一类测试对象的某项性能指标进行定量的和可对比的测试。随着人工智能时代的到来,诸如ImageNet、DataPerf等这类新型的AI基准测试数据集逐步成为学术界和工业界的共识性标准。当前,关于开源生态的研究大多基于某一项具体的研究点展开分析而缺少对开源生态基准体系的构建,一个开源项目处于怎样的发展位置、企业开源程序办公能力处于行业什么位置、开发者活跃度、项目影响力等基础数据与评价,都是数据使用方迫切需要的开源领域知识。为了解决开源领域“有数据无基准”的局面,本文提出一种面向开源生态可持续发展的数据科学基准测试体系(OpenPerf)。该体系自下而上主要包含数据科学任务类基准、指数类基准以及标杆类基准,旨在为学术界、工业界提供不同的基准参考。本文定义了9个数据科学任务类基准,给出了3项典型的数据科学任务类基准测试结果、2项指数类基准以及1项标杆类基准,其中2项指数类基准被中国电子技术标准化研究院作为开源社区治理的评估标准。数据科学任务类基准主要应用于学术界,为不同研究方向的研究者提供自己擅长的研究领域的基准。指数类基准主要面向企业界,企业界可以通过影响力和活跃度等基准数据了解当前企业开源程序办公能力所处的行业位置以及旗下开源项目所处的发展位置。标杆类基准是一种可测量的业界最佳水平的成绩,用来比较参考尺度。最后,通过3个应用在阿里、蚂蚁以及华东师范大学等国内知名公司和高校的实际案例验证了OpenPerf在推动开源生态可持续发展中所起到的关键作用。

关键词：基准测试开源生态可持续发展基准任务应用案例

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融合基数约束与单次入队的基于模型诊断方法

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计算机研究与发展 2025年第2期62卷 408-417页

作者：青杨欧阳丹彤周慧思张立明吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 符号计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 长春130012

基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方... 详细信息

基于模型诊断(MBD)方法在不同的环境中有越来越多的用途,包括软件故障定位、电子表格的调试、Web服务和硬件设计,以及生物系统的分析等.受这些不同用途的启发,近年来MBD算法改进成效显著.然而,对体系庞大、结构复杂的系统,需要对现有方法进一步改进.由于求解诊断解在计算上具有挑战性,因此相继提出了一些通过压缩模型的MBD算法来提高诊断效率,如基于统治的多观测压缩模型(dominated-based compacted model with multiple observations,D-CMMO)算法.对于给定多个观测值且注入1个以上错误需要大量时间的诊断问题,提出了一个新的诊断模型CCM(cardinality-constrained compacted model)来解决.基于基数约束的压缩模型算法使用2种方法对求解过程进行优化:首先,利用系统观测的故障输出和故障组件数量之间的约束关系来限制目标解的范围;其次,通过对假设集采用单次入队方法,进而有效提升MaxSAT(maximum satisfiability)求解器的性能.此外,在ISCAS85和ITC99基准测试用例上的实验结果表明,与目前最新的MBD求解方法D-CMMO相比,上述2种优化方法有效缩小了MBD问题的求解范围,降低MaxSAT求解器搜索目标解的难度,进而能在更短的时间内返回一个诊断解.在平均状况下,CCM方法相比D-CMMO方法求解效率分别提升64.5%和92.8%.

关键词：基于模型诊断压缩模型基于基数约束的算法顶层诊断解单次入队

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面向CPS时空规则验证制导的安全强化学习

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计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

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基于周期事件触发机制的分布式资源分配算法

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控制与决策 2025年第2期40卷 563-571页

作者：李志勇谈世磊西南交通大学电气工程学院成都611756 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230026

针对有限通信带宽下的多智能体系统最优资源分配问题,研究一种周期事件触发的分布式优化算法.首先,在连续时间型分布式加权梯度算法上,通过一种新的李雅普诺夫函数综合出一种事件触发通信机制,其触发器只需以一个固定周期采样自身状态... 详细信息

针对有限通信带宽下的多智能体系统最优资源分配问题,研究一种周期事件触发的分布式优化算法.首先,在连续时间型分布式加权梯度算法上,通过一种新的李雅普诺夫函数综合出一种事件触发通信机制,其触发器只需以一个固定周期采样自身状态信息并评估触发条件来判断是否需要进行通信;然后,通过稳定性分析表明,所提出分布式优化算法以指数速率收敛至最优解,这种周期事件触发机制不仅自然地排除芝诺行为,而且不需要触发器进行实时的检测;最后,通过数值仿真验证了所提出分布式事件触发优化算法的有效性.

关键词：多智能体系统资源分配问题分布式优化周期事件触发通信指数收敛连续时间算法

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基座模型技术背景下的具身智能体综述

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浙江大学学报(工学版) 2025年第2期59卷 213-226,268页

作者：李颂元朱祥维李玺中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310058

近年来,虽然自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等领域的基座模型取得了突破性的进展,展现出了通用人工智能的潜力,但它们在因果推理和物理常识理解方面的表现远不及人类或动物.这是因为这些模型主要依赖于大量的数据和计算能力,缺... 详细信息

近年来,虽然自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等领域的基座模型取得了突破性的进展,展现出了通用人工智能的潜力,但它们在因果推理和物理常识理解方面的表现远不及人类或动物.这是因为这些模型主要依赖于大量的数据和计算能力,缺乏与现实世界的直接互动和经验积累.许多研究者开始质疑,单纯通过增加模型规模是否足以克服这些根本性的问题.这促使学界重新审视智能的本质,认为智能不仅是计算能力的提升,更是源于与环境的互动.具身智能正逐渐受到人工智能领域的关注,因为它强调智能体通过与物理世界的直接互动,学习和适应环境,展现出更接近生物智能的特性.结合基座模型的技术背景,对具身人工智能进行全面的调研.讨论当前具身智能体背后的技术思想、测试基准及应用.对未来具身人工智能的趋势和挑战进行前瞻性的分析.

关键词：具身智能多模态学习基座模型强化学习

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基于MPC的仿生尺蠖机器人运动控制

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沈阳工业大学学报 2025年第1期47卷 124-129页

作者：杜巧玲薛成泽郑伟吉林大学电子科学与工程学院吉林长春130015 吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春130015

【目的】随着科技的日新月异,人们的生活环境也在发生着巨大的变化。工业化的聚集以及人口密度的增加促使建筑不断向上增高或向下延伸,出现了很多人们不方便到达或是无法到达的地方,但这些地方机器人却可以到达。目前机器人最热门的研... 详细信息

【目的】随着科技的日新月异,人们的生活环境也在发生着巨大的变化。工业化的聚集以及人口密度的增加促使建筑不断向上增高或向下延伸,出现了很多人们不方便到达或是无法到达的地方,但这些地方机器人却可以到达。目前机器人最热门的研究方向之一是非常规结构机器人,通过精简自身的冗余结构以及体积,增加对应的功能结构,使机器人可以在不适宜人们工作的地方代替人们进行相应的工作。【方法】研制了一款适合攀爬的仿尺蠖机器人。针对优化尺蠖机器人在运动过程中的步态问题,提出了基于模型预测控制(MPC)的仿生吸盘式尺蠖机器人运动控制方法。根据章鱼的吸盘结构设计了仿章鱼负压式吸盘以及吸盘控制模型,利用气压传感器反馈的数据实现闭环控制;基于MPC仿生吸盘控制器提出了基于模型预测仿生吸盘控制的仿尺蠖机器人运动步态。【结果】机器人仿真实验和测试结果表明,基于MPC仿生吸盘控制器(MPC-BSC)在吸盘气压优化上相较PID控制有明显优势,MPC-BSC仿尺蠖机器人可以在水平和竖直的瓷砖平面完成“Ω”型运动步态。本文的主要研究结果如下:设计了仿章鱼负压式吸盘,并提出了吸盘控制模型。在负压控制下,可以调整吸盘的吸附压力以满足躯干结构运动对吸附力的需求。提出了基于MPC的仿生吸盘控制算法,该算法通过调节真空泵流速进而实现对吸盘吸附力的调节。设计了仿生吸盘式尺蠖机器人,其躯干结构安装了4个纵向伺服电机和2个横向伺服电机,可以实现“Ω”型运动步态和转向步态。提出了MPC-BSC的运动步态规划,实现“Ω”型运动步态和转向步态。实验测试了仿生吸盘的性能,验证边缘结构对仿生吸盘吸附力的作用。【结论】通过仿真实验测试了基于MPC的仿生吸盘控制算法的可行性,实验验证了仿尺蠖机器人可以在不同倾角、不同材质的平面上实现“Ω”型步态和转向步态。本文研制的仿生吸盘结构为机器人的吸附功能拓展了应用场景,降低了吸附功能的复杂性;提出的“Ω”型运动步态对异形机器人的运动具有很好的参考价值,使其能够在复杂地形下进行简单高效的运动。

关键词：仿生吸盘仿生尺蠖机器人运动规划机械设计电机控制嵌入式系统姿态控制

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面向大规模图像检索的哈希学习综述

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软件学报 2025年第1期36卷 79-106页

作者：张雪凝刘兴波宋井宽聂秀山王少华尹义龙山东大学软件学院山东济南250101 山东建筑大学计算机科学与技术学院山东济南250101 电子科技大学计算机科学与工程学院四川成都611731

随着互联网空间中图像数据的爆发式增长和图像应用领域的拓宽,大规模图像检索的需求与日俱增.哈希学习为大规模图像检索提供显著的存储与检索效率,并成为近年来一个研究热点.现有哈希学习综述存在着时效性弱与技术路线不清晰的问题,即... 详细信息

随着互联网空间中图像数据的爆发式增长和图像应用领域的拓宽,大规模图像检索的需求与日俱增.哈希学习为大规模图像检索提供显著的存储与检索效率,并成为近年来一个研究热点.现有哈希学习综述存在着时效性弱与技术路线不清晰的问题,即多总结5–10年前的研究成果,且较少总结哈希学习算法各组成部分间的关联关系.鉴于此,通过总结近20年公开发表的哈希学习文献,对面向大规模图像检索的哈希学习进行系统的综述性研究.首先,介绍哈希学习的技术路线和哈希学习算法的主要组成部分,包括损失函数、优化策略及样本外扩展映射.其次,将面向图像检索的哈希学习算法分为无监督哈希方法和监督哈希方法两类,并分别梳理每类方法的研究现状和演化过程.然后,介绍哈希学习算法评估通用的图像数据集与评估指标,并通过对比实验分析部分经典算法的性能.最后,结合哈希学习的局限性与新挑战对其发展前景进行阶段性总结与展望.

关键词：图像检索大规模数据近似最近邻检索哈希学习相似性保持

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基于图神经网络模型校准的成员推理攻击

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电子与信息学报 2025年第3期47卷 780-791页

作者：谢丽霞史镜琛杨宏宇胡泽成翔中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 详细信息

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。

关键词：图神经网络成员推理攻击模型校准因果推断隐私风险

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基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：焉佳馨刘聪苏轩闻立杰曹健曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东科技大学计算机科学与工程学院清华大学软件学院上海交通大学计算机科学与技术系

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存... 详细信息

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存在局限性，导致模型中可能出现局部不精确结构而降低模型质量，如并发关系中的选择或循环关系往往是该方法对复杂活动关系处理不当的结果。针对上述问题，提出了一种基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法。具体而言，首先识别归纳式挖掘方法所得初始流程树中不精确结构并提取不精确结构对应的子日志，然后在提取的子日志上使用基于频次的归纳式挖掘方法对不精确结构进行迭代优化，最后使用优化后的新子流程树替换初始流程树中不精确结构，构造多棵新流程树，将所有流程树转换为Petri网以评估模型质量，最终得到一个最佳Petri网。所提方法已在开源流程挖掘平台ProM中实现。基于6组公开的真实事件日志，对本文方法与已有模型挖掘方法进行对比实验。实验结果表明，本文方法相较于已有方法能够挖掘出质量更高，复杂度更低且健全性能够得到保证的模型，可以为后续的流程分析和改进提供更加有力的支持。

关键词：模型挖掘归纳式挖掘局部流程优化不精确结构识别流程树

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