检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2025年第3期52卷 306-317页

作者：李想朱小军冯斯梦董超张磊南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

对当前无线定向自组网领域中的定向邻居发现算法的相关研究成果进行了系统性总结。首先,从定向自组网在无线通信中的重要性出发,介绍了相关背景知识和基本概念,指出其在无线通信领域的研究前景。然后,依据不同的技术标准,对定向邻居发... 详细信息

对当前无线定向自组网领域中的定向邻居发现算法的相关研究成果进行了系统性总结。首先,从定向自组网在无线通信中的重要性出发,介绍了相关背景知识和基本概念,指出其在无线通信领域的研究前景。然后,依据不同的技术标准,对定向邻居发现算法进行了多个维度的分类和比较,分别深入探讨了各种算法在不同应用场景下的适用性和局限性,具体分类包括基于扫描序列设计的确定性和随机性算法、同步和异步算法、纯定向和全向辅助发现算法、全盲和半盲算法,以及直接和间接邻居发现算法。接着,结合提出的分类方法以及算法的实际应用情况,详细阐述了部分重要定向邻居发现算法的设计原理及其收敛过程,包括确定及随机性邻居发现算法、异步邻居发现算法,以及利用机器学习技术的优化算法。最后,探讨了定向邻居发现算法的未来研究方向及应用趋势。

关键词：邻居发现定向天线定向自组网无线网络扫描序列异步算法

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基于选择状态空间的去噪扩散概率模型研究

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山西大学学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 120-129页

作者：佘志用康家荣张东坡郭晓新新疆政法学院信息网络安全学院广西民族师范学院数理与电子信息工程学院吉林大学计算机科学与技术学院

针对去噪扩散概率模型（DDPM）的采样效率低、训练时间长和硬件资源开销大等问题，提出了选择状态空间的去噪扩散概率模型。该方法首先用选择状态空间模型（SSM）的动态选择性来提高DDPM在长序列上的采样效率；其次通过多方向扫描图像... 详细信息

针对去噪扩散概率模型（DDPM）的采样效率低、训练时间长和硬件资源开销大等问题，提出了选择状态空间的去噪扩散概率模型。该方法首先用选择状态空间模型（SSM）的动态选择性来提高DDPM在长序列上的采样效率；其次通过多方向扫描图像，使得DDPM扩散时获取更多有效的图像信息；最后利用SSM的线性时间复杂以及并行运算减少DDPM训练时的时间和硬件资源的开销。DDPM、改进的扩散模型（DDIM）、变分自编码器的去噪扩散概率模型（VAE-DDPM）、视觉Transformer的去噪扩散概率模型（VIT-DDPM）和本文方法在ImageNet和人脸图像数据集（FFHQ）数据集进行图像生成实验时，对不同分辨率图像的Frechet距离（FID）、结构相似性（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和生成时间等参数对比分析，本文方法生成128×128图像时FID、SSIM和PSNR的值分别提升了5.6%～22.6%、4.7%～15.5%和1.9%～6.6%，得出该方法能够有效解决DDPM的缺陷，并且优于其他扩散模型。

关键词：扩散模型线性时间复杂度多方向扫描

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基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法

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软件学报 2025年

作者：张朋飞朱伊波程祥张治坤刘西蒙孙笠方贤进张吉安徽理工大学计算机科学与工程学院北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 网络与交换技术国家重点实验室(北京邮电大学) 浙江大学计算机科学与技术学院福州大学计算机与大数据学院华北电力大学控制与计算机工程学院 School of Mathematics Physics and Computing University of Southern Queensland

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了... 详细信息

为了对移动群智感知中工人上传的不同质量的感知数据做必要的聚合处理,真值发现技术应运而生,其是为后续应用提供精确数据支持的基础.为了应对可能的隐私泄露问题,现有研究往往结合本地差分隐私技术来进行保护,然而这些研究往往忽略了感知数据中的异常值对本地差分隐私下真值发现精度的影响.这些异常值往往具有极大的取值范围,导致注入数据中的噪音量较大.而且在现实世界中,工人出于对隐私泄露的担心,移动群智感知服务器无法在无隐私保护的情况下预先处理数据.为解决以上问题,提出基于自适应剪枝的满足本地差分隐私的真值发现算法NATURE.该算法的核心思想是考虑数据中蕴含的噪音类型来自适应剪枝掉不需要的工人的所有值或者某些任务值.在NATURE中,为便于剪枝,在形式化约束优化问题的基础上,设计基于优化问题的噪音感知的权重和重要性估计方法;为进行剪枝,在证明最优剪枝问题是NP-hard的基础上,设计具有多项式时间复杂度的效用感知的自适应剪枝方法.进一步从理论上分析NATURE的隐私、效用和复杂度.在两个真实数据集和一个合成数据集上的实验结果表明,相较于对比算法, NATURE在求得噪音“真值”的精度上至少提高20%.

关键词：移动群智感知真值发现隐私保护本地差分隐私自适应剪枝

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基于动态支持向量提取的复杂装备实时安全评估

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中国科学:信息科学 2025年第1期55卷 156-171页

作者：焦博韬郭一楠何潇蒲佳洋巩敦卫中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院青岛266580 中国矿业大学(北京)机械与电气工程学院北京100083 清华大学自动化系北京100084 青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛266061

在非平稳环境下,对复杂装备进行实时安全评估有助于及时发现潜在危险.其中,在线监测数据的动态变化是最主要的挑战之一.尽管一些在线安全评估方法可以使用监测数据进行动态的调整,但它们通常假设监测数据标签是可用的.然而,在大部分现... 详细信息

在非平稳环境下,对复杂装备进行实时安全评估有助于及时发现潜在危险.其中,在线监测数据的动态变化是最主要的挑战之一.尽管一些在线安全评估方法可以使用监测数据进行动态的调整,但它们通常假设监测数据标签是可用的.然而,在大部分现实场景中,仅有部分提前收集的初始数据或历史数据是有标记的,而实时监测数据则通常是未标记的,这引发了被称为极端验证延迟的挑战.为解决该问题,本文提出了一种基于动态支持向量提取的实时安全评估方法.首先,基于支持向量域描述,在核空间构建包含不同类监测数据的超球面,捕获数据的几何结构;其次,通过对超球的更新,在未标记的监测数据中传播标签信息,从而适应监测数据的分布变化;进一步,采用支持向量动态加权策略,消除监测数据类别不平衡对模型性能的影响.面向蛟龙号深海载人潜水器监测数据的实验结果验证了所提方法的有效性.

关键词：实时安全评估非平稳环境极端验证延迟类别不平衡数据流

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面向“嵩山”平台供水管网仿真计算的移植优化研究

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计算机应用与软件 2025年第4期42卷 44-50页

作者：郭恒亮李冰洋杨周凡韩璞胥博文商建东郑州大学河南省超级计算中心河南郑州450052 郑州大学信息工程学院河南郑州450001 郑州大学地球科学与技术学院河南郑州400052

供水管网仿真系统拓扑结构复杂,元件数据密集,系统的高效仿真对实施平台的性能提出了很高的要求。“嵩山”超级计算机系统采用CPU+DCU异构架构,为实现仿真计算在该架构上的高效运行。根据HIP异构编程模型将计算热点映射至DCU加速器上实... 详细信息

供水管网仿真系统拓扑结构复杂,元件数据密集,系统的高效仿真对实施平台的性能提出了很高的要求。“嵩山”超级计算机系统采用CPU+DCU异构架构,为实现仿真计算在该架构上的高效运行。根据HIP异构编程模型将计算热点映射至DCU加速器上实现,使用MULTPARA多级并行优化方法实现不同元件计算在DCU加速器上的并发,解决线程块间不能充分并行的问题,利用跨线程访问方法解决部分元件计算中存在的线程束分化问题。实验结果表明,相较过往实施平台取得了8.537的加速比。

关键词：异构并行管网仿真计算 DCU加速器 MULTPARA方法跨线程访问

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基于因果干预的微服务系统故障根因分析方法

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计算机应用 2025年第1期45卷 196-203页

作者：丁建立何雨峰王静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 中国民航大学信息安全测评中心天津300300

针对现有故障根因分析方法因果关系丢失、在复杂环境中分析效率低下以及缺乏对于非机器指标故障类型分析能力的问题,提出一种基于因果干预的微服务系统故障根因分析(CIMF-RCA)方法。首先,利用马尔可夫假设和调用模式对调用链和微服务进... 详细信息

针对现有故障根因分析方法因果关系丢失、在复杂环境中分析效率低下以及缺乏对于非机器指标故障类型分析能力的问题,提出一种基于因果干预的微服务系统故障根因分析(CIMF-RCA)方法。首先,利用马尔可夫假设和调用模式对调用链和微服务进行筛选,从而缩减干预识别的搜索空间并提高故障根因分析方法在复杂环境中的效率;其次,通过解析并融合非结构化的日志数据,实现机器指标数据和日志数据的联合分析;最后,引入因果贝叶斯网络(CBN)和干预数据,提出一种改进的干预识别算法及分治的故障根因分析方式。在大规模微服务基准平台TrainTicket上进行实验的结果表明,对比表现最优的根本原因发现(RCD)方法,所提CIMF-RCA方法的Top-5平均准确率提高了26.33个百分点,所需时间减少了41.61%;而在RCD无法识别的非机器指标故障类型中,所提方法的Top-5准确率达到了77.00%。可见,所提方法能有效地分析微服务系统中的故障根因。

关键词：微服务系统根因分析干预识别因果结构发现数据融合

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基于MFF-SFE的遥感图文跨模态检索方法

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中国科学院大学学报(中英文) 2025年第2期42卷 236-247页

作者：钟金彦陈俊李宇吴业炜葛小青中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 中国科学院计算机网络信息中心北京100083 中国科学院大学计算机科学与技术学院北京100049

遥感图文跨模态检索技术能够从海量的遥感数据中快速获取有价值的信息,但现有遥感图文检索方法对遥感图像中的多尺度信息利用不足、目标信息识别效果不佳,检索精度相对较低。为此,提出一种新的遥感图文跨模态检索方法。该方法主要包括... 详细信息

遥感图文跨模态检索技术能够从海量的遥感数据中快速获取有价值的信息,但现有遥感图文检索方法对遥感图像中的多尺度信息利用不足、目标信息识别效果不佳,检索精度相对较低。为此,提出一种新的遥感图文跨模态检索方法。该方法主要包括一个多尺度特征融合模块和一个显著特征增强模块,分别用于融合遥感图像的多尺度信息、加强对遥感图像目标信息的表达能力,从而提高遥感图文跨模态检索精度。在2个公开的遥感图像文本数据集上进行实验验证,结果表明,在遥感图文跨模态检索任务中,该方法在大部分评价指标上都优于其他方法,具有最佳的总体检索性能。

关键词：跨模态检索遥感图像深度学习多尺度特征

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AP-IS:面向多模态数据的智能高效索引选择模型

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自动化学报 2025年第2期51卷 457-474页

作者：乔少杰刘晨旭韩楠徐康镭蒋宇河元昌安吴涛袁冠成都信息工程大学软件工程学院成都610225 成都信息工程大学管理学院成都610225 南宁师范大学广西人机交互与智能决策重点实验室南宁530100 重庆邮电大学网络空间安全与信息法学院重庆400065 中国矿业大学计算机科学与技术学院徐州221116

现有的索引选择方法存在诸多局限性.首先,大多数方法考虑场景较为单一,不能针对特定数据模态选择合适的索引结构,进而无法有效应对海量多模态数据;其次,现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价,无法有效应对动态的工作负载.针对上述问... 详细信息

现有的索引选择方法存在诸多局限性.首先,大多数方法考虑场景较为单一,不能针对特定数据模态选择合适的索引结构,进而无法有效应对海量多模态数据;其次,现有方法未考虑索引选择时索引构建的代价,无法有效应对动态的工作负载.针对上述问题,提出一种面向多模态数据的智能高效索引选择模型APE-X DQN(Distributed prioritized experience replay in deep Q-network),称为AP-IS(APE-X DQN for index selection).AP-IS设计了新型索引集编码和SQL语句编码方法,该方法使AP-IS在感知多模态数据的同时兼顾索引结构本身的特性,极大地降低了索引的存储代价.APIS集成新型索引效益评估方法,在优化强化学习奖励机制的同时,监控数据库工作负载的执行状态,保证动态工作负载下AP-IS在时间和空间上的优化效果.在真实多模态数据集上进行大量实验,验证了AP-IS在工作负载的延迟、存储代价和训练效率等方面的性能,结果均明显优于最新索引选择方法.

关键词：智能数据库多模态数据索引选择强化学习执行计划

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深度强化学习及其在工业场景的应用与展望

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工程科学学报 2025年第4期47卷 768-779页

作者：谭靖杨利刚李潇睿袁兆麟崔允端姚超王宗杰班晓娟北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 北京科技大学北京材料基因工程高精尖创新中心北京100083 北京科技大学材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083 北京科技大学土木与资源工程学院北京100083 北京科技大学智能科学与技术学院北京100083 中国科学院深圳先进技术研究院深圳518055 辽宁材料实验室材料智能技术研究所沈阳110004

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(... 详细信息

工业控制系统(Industrial control systems,ICS)在现代工业生产中发挥关键作用,负责监控和控制工业过程,确保高效、安全和稳定的生产.随着工业4.0和智能制造的发展,传统工业控制方法难以应对日益复杂且动态变化的生产环境.深度强化学习(Deep reinforcement learning,DRL)结合了深度学习与强化学习的优势,在工业智能控制领域展现出巨大潜力.本文综述了DRL在工业智能控制中的应用现状和研究进展.首先介绍了DRL的基本原理及相关算法,并简述工业控制的背景,分析智能控制的应用需求与现存挑战.随后,详细综述了DRL在工业领域的应用,并对当前研究进行了总结,最后对未来研究方向提出了展望.

关键词：深度强化学习在线强化学习离线强化学习工业控制系统智能控制

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基于ECA-ResNet的轴承故障诊断方法

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轴承 2025年第1期 102-110页

作者：杨向兰孙士保王国强石念峰谢扬筱河南科技大学信息工程学院河南洛阳471023 洛阳理工学院计算机与信息工程学院河南洛阳471023 上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

针对传统的轴承故障诊断方法存在强噪声与变负载下关键特征提取不充分的问题,提出了一种基于有效通道注意力机制和残差网络(ECA-ResNet)的轴承故障诊断方法。首先,利用短时傅里叶变换与伪彩色处理方法将轴承振动信号转换为三通道彩色图... 详细信息

针对传统的轴承故障诊断方法存在强噪声与变负载下关键特征提取不充分的问题,提出了一种基于有效通道注意力机制和残差网络(ECA-ResNet)的轴承故障诊断方法。首先,利用短时傅里叶变换与伪彩色处理方法将轴承振动信号转换为三通道彩色图像,以此作为输入样本集;其次,基于卷积和池化操作对数据进行浅层边缘特征提取与压缩,并在有效通道注意力网络(ECA-Net)中引入残差网络模块,解决网络退化的问题,建立通道之间的联系,自适应提取深层关键特征;最后,引入Dropout抑制模型过拟合,并以Softmax层作为分类器实现故障诊断。用凯斯西储大学与江南大学轴承数据集进行验证,结果表明该方法在强噪声和变负载下的平均准确率分别为97.5%,93.69%,抗噪性、泛化性和通用性较好。

关键词：滚动轴承故障诊断傅里叶变换深度学习残差

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