检索结果-内蒙古大学图书馆

水下无人系统学报 2023年第4期31卷 575-581页

作者：韩琦李尤薛奇乔治王琛佟晓筠哈尔滨工业大学信息对抗技术研究所黑龙江哈尔滨150086 哈尔滨工业大学(威海)计算机学院山东威海264209

磁探拖体可用于水中、空中拖曳式磁场测量,尽管拖体中没有动力系统,但是仍然有显著的磁场干扰存在,因此也需要进行磁干扰补偿,但拖体自身不具有机动能力,无法通过类似航空平台的机动校准方法进行磁补偿参数的求解。文中针对这一问题提... 详细信息

磁探拖体可用于水中、空中拖曳式磁场测量,尽管拖体中没有动力系统,但是仍然有显著的磁场干扰存在,因此也需要进行磁干扰补偿,但拖体自身不具有机动能力,无法通过类似航空平台的机动校准方法进行磁补偿参数的求解。文中针对这一问题提出了一种适用于磁探拖体的磁补偿参数地面校准方法,设计了地面磁补偿校准装置,对实施场地的磁场环境进行了一定约束,在与航空磁补偿参数校准方案等效性分析的基础上,设计了适用于磁探拖体的地面校准方法,并开展了实际环境下的地面校准试验和动态噪声试验验证。试验结果表明,该方法针对拖曳式磁测装置的磁补偿参数校准具有良好的效果,磁补偿参数质量可以和航空平台磁补偿参数相当,试验中磁补偿校准改善比大于16。

关键词：磁探拖体磁干扰补偿参数校准等效性分析

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基于复数域深度强化学习的多干扰场景雷达抗干扰方法

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雷达学报（中英文） 2023年第6期12卷 1290-1304页

作者：解烽刘环宇胡锡坤钟平李君宝哈尔滨工业大学计算学部信息对抗技术研究所哈尔滨150080 国防科技大学电子科学学院长沙410073

在现代电子战中,雷达面临的干扰环境比以前更加复杂,机载干扰机会根据突袭任务与突袭阶段的不同而改变其干扰方式。近年来,基于强化学习的雷达抗干扰方法在单一干扰对抗场景下取得了一定进展,但在实际复杂多干扰场景下的研究仍有不足。... 详细信息

在现代电子战中,雷达面临的干扰环境比以前更加复杂,机载干扰机会根据突袭任务与突袭阶段的不同而改变其干扰方式。近年来,基于强化学习的雷达抗干扰方法在单一干扰对抗场景下取得了一定进展,但在实际复杂多干扰场景下的研究仍有不足。为了解决该问题,本文提出了一种基于复数域深度强化学习的多干扰场景雷达抗干扰方法以优化频率捷变雷达的抗干扰策略。首先,针对突袭任务的阶段性特点建立了噪声瞄准干扰、距离假目标欺骗干扰与密集假目标转发干扰3种干扰模型,并设计了3种干扰顺序策略来模拟实际干扰场景。其次,针对多干扰场景模型,构建了一种融合信干噪比与目标航迹完整性的强化学习奖励函数,并针对干扰信号的复数域特征,提出了一种基于复数域深度强化学习的多干扰场景雷达抗干扰方法。最后,基于3种干扰顺序策略设计了雷达抗干扰仿真实验,结果表明,所提方法能够有效解决雷达面临的时序条件下复杂多干扰场景的主瓣干扰问题,与两种经典深度强化学习算法相比该方法抗干扰决策性能大幅提高,平均决策时间降低至405.3 ms。

关键词：复数域深度强化学习主瓣干扰序贯干扰频率捷变雷达

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基于代价敏感学习的不平衡虚假评论处理模型

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数据分析与知识发现 2023年第6期7卷 113-122页

作者：刘美玲尚玥赵铁军周继云东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150006 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 约翰·霍普金斯大学利伯研究所巴尔的摩MD21218

【目的】增强虚假评论识别任务中模型对文本深层语义信息的学习能力,并解决虚假评论识别任务中存在的严重的数据不平衡问题。【方法】基于数据本身的用户行为特征与文本特征进行类间可分性计算自动学习代价敏感矩阵,增强模型对不平衡数... 详细信息

【目的】增强虚假评论识别任务中模型对文本深层语义信息的学习能力,并解决虚假评论识别任务中存在的严重的数据不平衡问题。【方法】基于数据本身的用户行为特征与文本特征进行类间可分性计算自动学习代价敏感矩阵,增强模型对不平衡数据的学习能力;同时利用BERT在文本编码方面的能力进一步优化模型。【结果】在YelpCHI数据集上进行实验,对比现有先进方法(En-HGAN),本文模型的F1值提升了约18个百分点,AUC值提升了约12个百分点。【局限】未将所提模型应用到更多的研究领域中。【结论】将用户行为特征与评论文本特征看作虚假评论类与真实类之间的特征集合进行类别可分性计算能够有效提高模型对虚假评论识别的性能。

关键词：虚假评论识别类别可分性计算代价敏感学习不平衡数据处理

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基于隐式退化模型的磁共振图像超分辨重建网络

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中国医学物理学杂志 2024年第6期41卷 690-701页

作者：刘环宇郭海鹏刘晓东李晗李君宝哈尔滨工业大学计算学部信息对抗技术研究所黑龙江哈尔滨150080 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院自动化测试研究所黑龙江哈尔滨150080

对于使用算法提升磁共振(MR)图像分辨率的研究,现有方法多停留在跨尺寸、同尺寸有监督的超分辨算法研究,提出一种基于隐式退化映射模型的MR图像超分辨重建网络SG-Diffusion,通过掩码自编码器隐式建模MR图像的退化过程,减小实验构建数据... 详细信息

对于使用算法提升磁共振(MR)图像分辨率的研究,现有方法多停留在跨尺寸、同尺寸有监督的超分辨算法研究,提出一种基于隐式退化映射模型的MR图像超分辨重建网络SG-Diffusion,通过掩码自编码器隐式建模MR图像的退化过程,减小实验构建数据集与实际场景下MR图像的域差距,并基于隐式退化模型构建样本对,训练得到基于自引导扩散模型的MR图像重建网络,从而实现无监督同尺寸MR图像的空间分辨率提升。在fastMRI数据集的4倍加速采样脑部MR图像超分辨实验结果显示,本文提出的基于隐式退化模型的MR图像超分辨重建网络能够有效提升退化MR图像的空间分辨率,同时与基于显示退化模型的图像退化重建方法相比,本文提出的SG-Diffusion方法具有更好的重建效果。

关键词：脑部磁共振图像超分辨扩散模型

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联合低秩重构和投影重构的稳健特征选择方法

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通信学报 2023年第3期44卷 209-219页

作者：仪双燕梁永生陆晶晶柳伟胡涛何震宇深圳信息职业技术学院软件学院广东深圳518000 哈尔滨工业大学(深圳)电子与信息工程学院广东深圳518000 深圳国微福芯技术有限公司广东深圳518000 深圳信息职业技术学院计算机学院广东深圳518000 深圳信息职业技术学院信息技术研究所广东深圳518000 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000

针对当前特征选择方法依然受噪声影响以及无法将聚类效果和重构效果有效统一的问题,提出了一种稳健的特征选择方法。从干净数据和重构数据作差的思路着手,将低秩重构数据和投影重构数据作差构建稳健的重构误差项,并提出从学习到的干净... 详细信息

针对当前特征选择方法依然受噪声影响以及无法将聚类效果和重构效果有效统一的问题,提出了一种稳健的特征选择方法。从干净数据和重构数据作差的思路着手,将低秩重构数据和投影重构数据作差构建稳健的重构误差项,并提出从学习到的干净数据上选择特征用于聚类。将干净数据的学习和特征选择技能进行联合学习,相互促进,从而提升方法在有噪数据上的稳健性,并且将重构效果和聚类效果进行有效统一。在5个数据集上与几种图嵌入角度的特征选择以及PCA重构角度的特征选择方法进行聚类实验对比,实验结果表明,除LUNG噪声数据集外,所提方法在2种评价指标(ACC和NMI)下都优于对比特征选择方法。

关键词：重构低秩投影稀疏特征选择

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基于多粒度共享语义中心关联的文本到人物检索方法

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计算机应用 2025年第3期45卷 808-814页

作者：康斌陈斌王俊杰李昱林赵军智咸伟志中国科学院成都计算机应用研究所成都610213 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049 哈尔滨工业大学(深圳)国际人工智能研究院广东深圳518055 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518055 西南交通大学信息科学与技术学院成都611756 哈尔滨工业大学重庆研究院重庆401151

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入... 详细信息

基于文本的人物检索旨在通过使用文本描述作为查询来识别特定人物。现有的先进方法通常设计多种对齐机制实现跨模态数据在全局和局部的对应关系,然而忽略了不同对齐机制之间的相互影响。因此,提出一种多粒度共享语义中心关联机制,深入探索全局对齐和局部对齐之间的促进和抑制效应。首先,引入一个多粒度交叉对齐模块,并通过增强图像-句子和局部区域-分词之间的交互,实现跨模态数据在联合嵌入空间的多层次对齐;其次,建立一个共享语义中心,将它作为一个可学习的语义枢纽,并通过全局特征和局部特征的关联,增强不同对齐机制之间的语义一致性,促进全局和局部特征的协同作用。在共享语义中心内,计算图像特征和文本特征之间的局部和全局跨模态相似性关系,提供一种全局视角与局部视角的互补度量,并最大限度地促进多种对齐机制之间的正向效应;最后,在CUHK-PEDES数据集上进行实验。结果表明:所提方法在Rank-1指标上较基线方法显著提升了8.69个百分点,平均精度均值(mAP)提升了6.85个百分点。在ICFG-PEDES和RSTPReid数据集上所提方法也取得了优异的性能,明显超越了所有对比方法。

关键词：视觉-语言模型人物检索全局对齐局部对齐共享语义中心

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基于明考斯基最优距离的不完美排错SRGM决策机制

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郑州大学学报（理学版） 2024年第1期56卷 1-8页

作者：张策王金勇徐早辉江文倩白睿李文毓王建远哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院山东威海264209 山西大学自动化与软件学院山西太原030006 中国科学院计算机网络信息中心北京100083 华为技术有限公司南京研究所江苏南京210012 哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150006 华为技术有限公司苏州研发中心江苏苏州215028

针对软件可靠性增长模型(software reliability growth model,SRGM)决策机制欠缺的问题,提出了基于明考斯基最优距离的不完美排错SRGM决策方法。首先,对真实软件测试过程与可靠性模型进行分析,建立分类视角下的SRGM归类集合;其次,从矩... 详细信息

针对软件可靠性增长模型(software reliability growth model,SRGM)决策机制欠缺的问题,提出了基于明考斯基最优距离的不完美排错SRGM决策方法。首先,对真实软件测试过程与可靠性模型进行分析,建立分类视角下的SRGM归类集合;其次,从矩阵分析的角度形式化描述SRGM的评价与选择问题,建立基于明考斯基距离的双最优化排序方法;最后,对模型的性能进行综合评价,给出SRGM间的性能偏序关系。在4个实际计算机应用系统测试过程中记录并公开发表的失效数据集上进行实验,验证和阐释模型性能之间的排序机制效用,并进行参数敏感性分析,为模型决策提供定量化的参考。

关键词：软件可靠性增长模型不完美排错决策机制明考斯基距离

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面向天河新一代超算的大规模平行城市交通仿真

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软件学报 2024年 1-16页

作者：何贤浩胡逸騉李毅晨严宇威吕宜生廖清李勇李肯立湖南大学信息科学与工程学院中国科学院自动化研究所哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院清华大学信息科学技术学院

随着城市规模不断增加,城市交通系统面临着越来越多的挑战,如交通拥堵、交通安全等问题.交通仿真是一种解决城市交通问题的方法,其采用虚实结合的计算技术,以处理实时交通数据、优化城市交通效率,是平行城市理论在智能交通的重要实现方... 详细信息

随着城市规模不断增加,城市交通系统面临着越来越多的挑战,如交通拥堵、交通安全等问题.交通仿真是一种解决城市交通问题的方法,其采用虚实结合的计算技术,以处理实时交通数据、优化城市交通效率,是平行城市理论在智能交通的重要实现方法.然而,传统的计算系统在运行大规模城市交通仿真中会出现计算资源不足、仿真延迟过长等问题.针对上述问题,基于平行城市理论,结合天河新一代超算的异构体系结构,提出一种平行城市交通仿真并行算法.该算法能够精确模拟车辆、道路、交通信号等交通要素,并采取路网划分、车辆并行化行驶、信号灯并行化控制等方法,以实现高性能交通仿真.该算法运行在16节点、超过2.5万核心的天河新一代超算平台,并针对北京市五环内240万辆车、7 797个路口和17万条车道的真实交通场景进行仿真.相比于传统的单节点仿真,每步仿真时间从2.21 s减少到0.37 s,取得近6倍的加速效果,在国产超算异构平台上成功实现百万车辆规模的城市交通仿真.

关键词：平行城市数字孪生高性能计算交通仿真

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面向多粒度特征融合与流增强的情感文本生成方法

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福州大学学报(自然科学版) 2025年

作者：曾曼玲杨州蔡铁城陈超廖祥文福州大学计算机与大数据学院福州大学福建省网络计算与智能信息处理重点实验室福州大学数字福建金融大数据研究所哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院

针对变分自编码器在情感文本生成中,未能有效建模情感与语义交互的潜在空间及真实后验复杂性的问题,提出一种面向多粒度特征融合与流增强的情感文本生成方法(multi-granularity feature fusion and flowenhanced,MGF-VAE).通过多粒度信... 详细信息

针对变分自编码器在情感文本生成中,未能有效建模情感与语义交互的潜在空间及真实后验复杂性的问题,提出一种面向多粒度特征融合与流增强的情感文本生成方法(multi-granularity feature fusion and flowenhanced,MGF-VAE).通过多粒度信息提取模块捕获局部情感和全局语义的特征,由引导双重注意力进一步学习情感语义间的相关性,并采用豪斯霍尔德变换加强对潜在空间的后验分布表示,以解决文本建模问题,从而生成更自然丰富的文本.在Yelp和Amazon数据集上的实验结果表明,较基准模型相比MGF-VAE模型在平均绝对误差和多样性指标上分别实现了2.81%和2.66%的平均相对提升.

关键词：文本生成情感可控变分自编码器归一化流

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跨模态表征与生成技术

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中国图象图形学报 2023年第6期28卷 1608-1629页

作者：刘华峰陈静静李亮鲍秉坤李泽超刘家瑛聂礼强南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 复旦大学计算机科学技术学院上海200438 中国科学院计算技术研究所北京100190 南京邮电大学通信与信息工程学院南京230001 北京大学王选计算机研究所北京100871 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院深圳518055

多媒体数据持续呈现爆发式增长并显现出异源异构的特性,因此跨模态学习领域研究逐渐引起学术和工业界的关注。跨模态表征与生成是跨模态学习的两大核心基础问题。跨模态表征旨在利用多种模态之间的互补性剔除模态之间的冗余,从而获得更... 详细信息

多媒体数据持续呈现爆发式增长并显现出异源异构的特性,因此跨模态学习领域研究逐渐引起学术和工业界的关注。跨模态表征与生成是跨模态学习的两大核心基础问题。跨模态表征旨在利用多种模态之间的互补性剔除模态之间的冗余,从而获得更为有效的特征表示;跨模态生成则是基于模态之间的语义一致性,实现不同模态数据形式上的相互转换,有助于提高不同模态间的迁移能力。本文系统地分析了国际与国内近年来跨模态表征与生成领域的重要研究进展,包括传统跨模态表征学习、多模态大模型表示学习、图像到文本的跨模态转换和跨模态图像生成。其中,传统跨模态表征学习探讨了跨模态统一表征和跨模态协同表征,多模态大模型表示学习探讨了基于Transformer的模型研究,图像到文本的跨模态转换探讨了图像视频的语义描述、视频字幕语义分析和视觉问答等领域的发展,跨模态图像生成从不同模态信息的跨模态联合表示方法、图像的跨模态生成技术和基于预训练的特定域图像生成阐述了跨模态生成方面的进展。本文详细综述了上述各个子领域研究的挑战性,对比了国内外研究方面的进展情况,梳理了发展脉络和学术研究的前沿动态。最后,根据上述分析展望了跨模态表征与生成的发展趋势和突破口。

关键词：多媒体技术跨模态学习大模型跨模态表征跨模态生成深度学习

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