检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 374-382页

作者：罗渊贻吴锐刘家锋唐降龙哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出... 详细信息

多模态情感分析是利用多种模式的主观信息对情感进行分析判断的一种多模态任务.情感表达具有主观性,在某些场景下不同模态的情感表达不一致,甚至存在相悖的情况,这会削弱多模态协同决策的效果.针对不同模态间情感语义不一致的问题,提出一种多模态学习方法,学习情感语义表达一致的模态特征表示.为了在不影响模态原始信息的同时,提高各模态的共性特征表达并增加模态间的动态交互,首先学习每个模态的共性特征表示,然后利用交叉注意力使单个模态能有效从其余模态的共性特征表示中获取辅助信息.在模态融合模块,以软注意力机制为基础提出模态注意力,对情感语义表达一致的各模态特征表示进行加权连接,以增大强模态的表达,抑制弱模态对任务的影响.提出的模型在情感分析数据集MOSI,MOSEI,CH-SIMS上的实验结果均优于对比模型,表明在多模态情感分析任务中考虑情感语义不一致问题的必要性与合理性.

关键词：多模态情感分析共性特征情感语义不一致注意力机制

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两部件串联的平衡系统最优视情维修策略

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运筹学学报(中英文) 2025年

作者：魏茜董秋仙罗洪辉南昌大学数学与计算机学院

为了解决现有平衡系统维修策略中检测时间缺乏灵活性,不能充分利用部件退化状态信息的问题,针对退化独立的平衡系统,提出了视情维修决策优化模型。采用G amma过程建立部件退化模型,给出依据部件退化状态安排检测时间的方法;由于实际维... 详细信息

为了解决现有平衡系统维修策略中检测时间缺乏灵活性,不能充分利用部件退化状态信息的问题,针对退化独立的平衡系统,提出了视情维修决策优化模型。采用G amma过程建立部件退化模型,给出依据部件退化状态安排检测时间的方法;由于实际维修工作中,不完美维修次数的增加会造成部件退化加速以及修复程度变差,通过设置预防维修次数阈值对部件进行预防性更换;在对部件进行预防维修或更换前若发生软故障或失衡,则进行故障后更换;基于更新报酬定理,在系统长期平均成本率最小的情况下,得到系统最优的检测时间和预防维修次数阈值。最后通过算例验证所提出的维修策略的合理性,同时对关键参数进行敏感性分析,对平衡系统的维修具有一定启发。

关键词：平衡系统视情维修不完美维修非周期性检测

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基于改进ConvNeXt模型的农作物害虫细粒度识别

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农业工程学报 2025年第4期41卷 185-192页

作者：韩源涛张聪詹晓芸王正武汉轻工大学数学与计算机学院武汉430048 武汉轻工大学电气与电子工程学院武汉430048 武汉大学计算机学院武汉430072

精确分类不同时期的农业害虫对控制其发生和发展至关重要。针对目前不同生长时期农作物害虫分类不准确的问题,该研究创建了一个关注虫态的害虫数据集并提出了一种基于改进ConvNeXt网络的农作物害虫识别模型。通过引入多种虫态共同监督... 详细信息

精确分类不同时期的农业害虫对控制其发生和发展至关重要。针对目前不同生长时期农作物害虫分类不准确的问题,该研究创建了一个关注虫态的害虫数据集并提出了一种基于改进ConvNeXt网络的农作物害虫识别模型。通过引入多种虫态共同监督来重构网络主干,以便模型学习不同虫态的特征,引入空间注意力(spatial attention,SA)来改进模型结构,增强对害虫位置信息的提取能力。在大型公开数据集IP102上进行试验,与现有的同类最优基于Vision Transformer的方法相比,在保持模型参数量基本没有增加的前提下,准确率提高3.67个百分点,F1值提高2.49个百分点。试验证明,该研究提出的模型针对不同虫态害虫具备较强的识别准确率,可为精准农业害虫识别提供一定的参考。

关键词：害虫识别农作物 ConvNeXt 空间注意力机制多虫态识别

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基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询

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计算机研究与发展 2025年第3期62卷 808-819页

作者：李松曹文琪郝晓红张丽平郝忠孝哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080

集合空间关键字查询在空间数据库、位置服务、智能推荐和群智感知等领域具有重要的作用.现有的集合空间关键字查询方法没有考虑要求同时带有时空约束和成本感知的问题,不能满足大部分用户在时空约束条件下的查询需求问题,已有研究成果... 详细信息

集合空间关键字查询在空间数据库、位置服务、智能推荐和群智感知等领域具有重要的作用.现有的集合空间关键字查询方法没有考虑要求同时带有时空约束和成本感知的问题,不能满足大部分用户在时空约束条件下的查询需求问题,已有研究成果具有较大的局限性.为了弥补已有方法的不足,提出一种基于时空约束和成本感知的集合空间关键字查询TDCCA-Co SKQ.为了解决现有索引中无法同时包含关键字信息和时间信息的问题,提出了一种TDCIR-Tree索引,该索引融合了倒排文件和时间属性标签文件,可以减小查询计算的开销;为了有效地筛选出符合查询条件的集合,提出了一种TDCCA_PP算法,其中包括第1层剪枝算法、组间有序排列和第2层剪枝算法,可以提高关键字的查询效率;进一步提出了一种基于TDC成本函数的排序算法,TDC成本函数是由距离成本和时间成本组成的,其中包含代表用户偏好度的自变量系数α和β,可以增加用户的选择自由度,有效解决了现有的成本函数无法满足时空约束和成本感知的集合空间关键字查询的问题.理论研究与实验表明,所提出的方法具有较好的效率与准确性.

关键词：集合空间关键字查询时空约束成本感知倒排文件时间属性标签文件

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基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测方法

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农业工程学报 2025年第1期41卷 154-160页

作者：张冬妍陈诺张淇吴晨旭张榄翔东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(foc... 详细信息

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(focal modulation)替换原模型中的SPPF模块增强特征融合能力,丰富特征提取的语义信息;最后,引入参数共享策略并实现轻量级检测头LDetect,满足了低功耗嵌入式设备部署需求。试验结果表明,优化后模型的平均检测精度达到97.2%,与原模型相比,检测精度提高了7.4个百分点;模型计算量降低了44.8%;模型参数数量减小了25.8%;部署在边缘计算设备Jetson Nano 4GB上,检测帧率达到了48.3帧/s。该研究所提出的方法能有效的解决复杂背景下果园李子的智能化检测,有助于促进李子智能化采摘技术的发展。

关键词：目标检测 YOLOv8 轻量化李子 LDetect

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道路网中针对多目标决策的兴趣点高效查询算法

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西安交通大学学报 2025年第4期59卷 148-157页

作者：李松杨晓龙靳海鹏张丽平哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院 150080哈尔滨

为了解决道路网中利用多目标决策技术进行兴趣点推荐和高效位置查询的问题,针对由于数据规模增加产生大量近似数据,导致传统多目标决策技术在道路网环境下查询效率和可用性方面较低的问题,提出了一种道路网广义近似Skyline查询算法。首... 详细信息

为了解决道路网中利用多目标决策技术进行兴趣点推荐和高效位置查询的问题,针对由于数据规模增加产生大量近似数据,导致传统多目标决策技术在道路网环境下查询效率和可用性方面较低的问题,提出了一种道路网广义近似Skyline查询算法。首先基于兴趣点的维度相似性和道路网近似性构建近似集和独立点,并根据兴趣点特性设计相应的剪枝策略;随后,通过近似集和独立点重构数据集,根据剪枝策略过滤掉当查询位置移动时对查询结果无影响的兴趣点,并构建AA-R*-Tree索引以提升查询效率;最后,根据兴趣点的近似性提出一种广义近似聚集支配算法,通过选取代表点代替近似集进行Skyline计算,减少冗余运算并优化查询结果,最终得到满足兴趣点近似整合有序的Skyline结果集。实验结果表明:所提近似查询算法在大规模数据集和大量相似数据条件下表现出较好的效率与可行性;与Higher-Gsky、MG-EGsky和GSSK-A算法相比,所提算法在数据规模、查询范围及路段数增加时的平均效率提升约14%,能够为道路网用户提供更快速有效的决策支持。

关键词：道路网 Skyline查询多目标决策近似查询兴趣点推荐

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融合正切搜索与竞争交配的斑马优化算法及应用

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计算机科学与探索 2025年第4期19卷 945-963页

作者：苏晨王防修黄淄博武汉轻工大学数学与计算机学院武汉430023

针对斑马优化算法(ZOA)在求解最优解时存在早熟收敛和容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种融合正切搜索与竞争交配的斑马优化算法(TZOA)。对该算法使用了正切搜索策略,增加种群多样性防止陷入局部最优解,并使用双曲余弦因子作为调节参数... 详细信息

针对斑马优化算法(ZOA)在求解最优解时存在早熟收敛和容易陷入局部最优的缺陷,提出了一种融合正切搜索与竞争交配的斑马优化算法(TZOA)。对该算法使用了正切搜索策略,增加种群多样性防止陷入局部最优解,并使用双曲余弦因子作为调节参数,避免影响收敛速度。将野马优化算法(WHO)的放牧行为与斑马优化算法的觅食行为共同组成双种群共生策略,提高算法前期的全局探索能力与后期的局部收敛能力。加入一种全新的竞争交配机制进一步提高种群多样性与局部探索范围。实验部分则通过与改进策略、近几年优秀算法、其他作者改进ZOA算法分别在14个CEC2017测试函数的10、30、50维上进行测试,并使用种群多样性分析、Wilcoxon秩和检验、探索开发分析和运行时间对比图来验证算法的性能。实验结果表明,TZOA相较于其他几种智能优化算法具有更好的求解能力与精度。同时将TZOA应用于机器人路径规划问题,在简单地图与复杂地图测试所得结果中皆为最佳值,进一步证明了改进算法TZOA的有效性。

关键词：斑马优化算法正切搜索双曲余弦函数野马优化算法双种群共生竞争交配机器人路径规划

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基于粗集与聚类投票机制的光谱双星特征分析

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 463-468页

作者：王琦杨海峰蔡江辉运城学院数学与信息技术学院山西运城044000 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 中北大学计算机科学与技术学院山西太原030051

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠... 详细信息

光谱双星通常是指光谱中呈现双主导成分特征,由于该双成分复杂多样,其成因也多种多样,同时光谱信噪比相对比较低,现有许多分析方法将双成分系统光谱分离成两条光谱进行分析,而分离方法无法保证光谱的准确性,现有聚类方法的单次聚类可靠性比较低。提出一种基于粗集与聚类投票机制的光谱双星分析与评估方法,采用多次聚类和投票思想,给出每条光谱属于相应类别的梯度可靠性。该方法包含两个部分:(1)采用不同思想的聚类算法,将光谱双星数据集进行重构,将每种聚类算法标签采用匈牙利算法将聚类标签对齐作为光谱属性,从而重构数据集。(2)利用投票机制,得票数反映聚类结果的一致程度,获得每条光谱的类别,定义粗集示踪每类光谱特征,采用上/下近似集给出每条光谱所归类别的可靠性。选择郭守敬望远镜(LAMOST)DR10发布光谱双星集作为分析对象,采用基于划分的K-means、基于模型的GMM(Gaussian mixture model)、谱聚类(spectral clustering)和层次聚类(agglomerative clustering)四种聚类算法重构光谱数据集,选择得票数下界μ为2,通过投票得到1、0.75、0.5为可靠性梯度的聚类结果。其中大约1/3的样本可靠性为1,说明这批样本的四种聚类结果完全一致;对每类光谱和投票数的信噪比进行统计分析,投票数低的样本的信噪比相对较低,是它们被不同的聚类算法划分到不同类别的原因之一;对可靠性为1的6类光谱样本进行了物理成因的分析,其中以双星、河内星云+目标恒星两种为主,聚类标签的差异可能由于两种成分流量差异或拼接、定标等数据处理所导致。也有可能由于光谱质量较低导致pipeline误判的因素,其天区位置分布与低质量数据分布特征的研究基本一致。

关键词：光谱双星光谱分析聚类算法郭守敬望远镜(LAMOST)

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大语言模型安全性:分类、评估、归因、缓解、展望

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智能系统学报 2025年第1期20卷 2-32页

作者：黄河燕李思霖兰天伟邱昱力柳泽明姚嘉树曾理单赢宇施晓明郭宇航北京理工大学计算机学院北京100081 北京航空航天大学计算机学院北京100191 哈尔滨工业大学计算机学院社会计算与信息检索研究中心黑龙江哈尔滨150001

大语言模型能够在多个领域及任务上给出与人类水平相当的解答,并且在未经训练的领域和任务上展现了丰富的涌现能力。然而,目前基于大语言模型的人工智能系统存在许多安全性隐患,例如大语言模型系统容易受到难以被察觉的攻击,模型生成的... 详细信息

大语言模型能够在多个领域及任务上给出与人类水平相当的解答,并且在未经训练的领域和任务上展现了丰富的涌现能力。然而,目前基于大语言模型的人工智能系统存在许多安全性隐患,例如大语言模型系统容易受到难以被察觉的攻击,模型生成的内容存在违法、泄密、仇恨、偏见、错误等问题。并且在实际应用中,大语言模型可能被滥用,生成的内容可能引起国家、人群和领域等多个层面的困扰。本文旨在深入探讨大语言模型面临的安全性风险并进行分类,回顾现有的评估方法,研究安全性风险背后的因果机制,并总结现有的解决措施。具体而言,本文明确了大语言模型面临的10种安全性风险,并将其归类为模型自身安全性风险与生成内容的安全性风险两个方面,并对每种风险进行了详细的分析和讲解。此外,本文还从生命周期和危害程度两个角度对大语言模型的安全风险进行了系统化的分析,并介绍了现有的大语言模型安全风险评估方法、大语言模型安全风险的出现原因以及相应的缓解措施。大语言模型的安全风险是亟待解决的重要问题。

关键词：大语言模型模型自身安全性生成内容安全性安全性分类安全性风险评估安全性风险归因安全性风险缓解措施安全性研究展望

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多热源系统全域温度场的实时重构策略

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哈尔滨工业大学学报 2025年第2期57卷 25-32页

作者：张潞叶彧维艾青刘梦帅永沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136 哈尔滨工业大学能源科学与工程学院哈尔滨150001

在多热源系统的动态热管理中,全域热场分析与实时评估是核心要素,而传统的离散测量和重构技术难以实时获取温度场动态变化。为此,提出一种基于离散测点的全域温度场重构策略,通过引入奇异值分解提取温度场的特征基函数,并引入灰狼优化... 详细信息

在多热源系统的动态热管理中,全域热场分析与实时评估是核心要素,而传统的离散测量和重构技术难以实时获取温度场动态变化。为此,提出一种基于离散测点的全域温度场重构策略,通过引入奇异值分解提取温度场的特征基函数,并引入灰狼优化算法对重构离散测点的布局进行优化,通过与离散测点值结合,建立全域温度场的关联系数矩阵。采用数值实验,基于4种类型热源系统验证了该方法的可靠性。结果表明:测点布局优化后,4种温度模型的理论重构误差水平显著降低了至少3个数量级。采用该方法对某多芯片PCB的温度场进行重构,与数值实验结果对比显示温度场平均误差为0.12℃,均方根百分比误差低于1%,验证了该策略在实际应用中的可靠性,为电子设备热控热分析提供了参考依据。

关键词：模型降阶最小二乘温度场重构布局优化

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