检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2025年第2期36卷 715-731页

作者：柴宝宝董安明王桂娟韩玉冰李浩禹继国山东科技大学计算机科学与工程学院山东青岛266590 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东济南250353 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训... 详细信息

移动数据每天都在不断增长,如何精准预测无线流量对高效、合理的配置通信和网络资源至关重要.现有的流量预测方法多采用集中式训练架构,涉及大规模的流量数据传输,会导致用户隐私泄露等安全问题.联邦学习可以在数据本地存储的前提下训练一个全局模型,保护用户隐私,有效减轻数据频繁传输负担.但是在无线流量预测中,单个基站数据量有限,且不同基站流量数据模式异构,流量模式难以捕捉,导致训练得到的全局模型泛化能力较差.此外,传统联邦学习方法在进行模型聚合时采用简单平均,忽略了客体贡献差异,进一步导致全局模型性能下降.针对上述问题,提出一种基于注意力的“类内平均,类间注意力”联邦无线流量预测模型,该模型根据基站的流量数据进行聚类,更好地捕捉具有相似流量模式基站的流量变化特性;同时,设计一个预热模型,利用少量基站数据缓解数据异构,提高全局模型的泛化能力;在模型聚合阶段引入注意力机制,量化不同客体对全局模型的贡献,并在模型迭代过程中融入预热模型,大幅提升模型的预测精度.在两个真实数据集(Milano和Trento)上进行大量实验,结果表明该方法优于所有基线方法.并且与目前最先进的方法相比,在两个数据集上的平均绝对误差性能增益最高分别达到10.1%和9.6%.

关键词：无线流量预测联邦学习聚类注意力机制

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压水堆燃料棒束域搅混翼流场作用特性研究

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核技术 2025年第3期48卷 172-182页

作者：陈晓晴陈广亮钱浩孙林李倩胡艺易腾张大林西安交通大学能源与动力工程学院西安710049 哈尔滨工程大学核科学与技术学院哈尔滨150001 中国原子能科学研究院北京101100 中国长江三峡集团有限公司武汉430010 中国长江电力股份有限公司武汉430014

搅混翼对降低堆芯热点因子有着重要作用,目前关于搅混翼精细结构对流场影响的研究较少。为了更加深入了解搅混翼结构特征对堆芯热工水力性能影响,开展搅混翼结构与流场的相关性研究。首先通过几何自动化构型与计算技术,实现撕裂式搅混... 详细信息

搅混翼对降低堆芯热点因子有着重要作用,目前关于搅混翼精细结构对流场影响的研究较少。为了更加深入了解搅混翼结构特征对堆芯热工水力性能影响,开展搅混翼结构与流场的相关性研究。首先通过几何自动化构型与计算技术,实现撕裂式搅混翼结构的参数化、自动化构建及计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)计算。其次,通过对搅混翼结构参数的正交设计及模拟结果分析,明确了搅混翼结构对流场压降及横流速度等热工参数影响。在撕裂式搅混翼几何结构下,不同搅混翼出口压力最大相差1.1 kPa,为整个计算流体域平均压降的41%,不同结构的搅混翼下的横流速度最大相差1.1 m·s^(−1),最大横流速度为平均横流速度的173%;搅混翼角度与流场相关性强,对交混效果影响最大,其次是搅混翼形状和长度,采用较优的搅混翼设计,热边界条件的设置对流场结果的影响较小。本研究为后续搅混翼结构研究及工程应用提供设计依据。

关键词：搅混翼计算流体力学棒束通道正交试验设计

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动态车辆网络场景中的协同空地计算卸载和资源优化

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电子与信息学报 2025年第1期47卷 102-115页

作者：王俊华罗菲高广鑫李斌南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 南京航空航天大学经济与管理学院南京211106 南京信息工程大学计算机学院南京210044

针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战,该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力,实现了任务计算的动态实时分发。特别... 详细信息

针对移动用户数量迅猛增长和地面基础设施分布稀疏所带来的挑战,该文提出一种能量收集辅助的空地协同计算卸载架构。该架构充分利用无人机(UAVs)的灵活机动性和路侧单元(RSUs)及基站(BS)的强大算力,实现了任务计算的动态实时分发。特别地,无人机通过能量收集来维持其持续运行和稳定的计算性能。考虑到无人机与地面车辆的高动态性、车辆计算任务的随机性,以及信道模型的时变性,提出一个能耗受限的长期优化问题,旨在从全局角度有效降低整个系统的平均时延。为了解决这一复杂的混合整数规划(MIP)问题,提出一种基于改进演员-评论家(Actor-Critic)强化学习算法的计算卸载策略(IACA)。该算法运用李雅普诺夫优化技术,将长期系统时延优化问题分解为一系列易于处理的帧级子问题。然后,利用遗传算法计算目标Q值替代目标神经网络输出以调整强化学习进化方向,有效避免了算法陷入局部最优,从而实现动态车辆网络中的高效卸载和资源优化。通过综合仿真验证了所提计算卸载架构和算法的可行性和优越性。

关键词：空地一体化车联网能量收集计算卸载强化学习遗传算法

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基于自适应双域注意力网络的遥感图像重建

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光电工程 2025年第04期 91-106页

作者：吴菲陈嘉诚杨俊王万良李国庆嘉兴大学信息科学与工程学院浙江工业大学计算机科学与技术学院宁波大学信息科学与工程学院

随着卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和Transformer模型的快速发展，它们在遥感图像超分辨率(remote-sensing image super-resolution, RSISR)重建任务中取得了显著进展。然而，现有方法在处理不同尺度物体特征时表... 详细信息

随着卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)和Transformer模型的快速发展，它们在遥感图像超分辨率(remote-sensing image super-resolution, RSISR)重建任务中取得了显著进展。然而，现有方法在处理不同尺度物体特征时表现不足，同时未能充分挖掘通道与空间维度间的隐性关联，限制了重建性能的进一步提升。针对上述问题，本文提出了一种自适应双域注意力网络(adaptive dual-domain attention network, ADAN)。该网络通过融合通道域与空间域的自注意力信息，增强了特征提取能力；设计的多尺度前馈网络(multi-scale feed-forward network,MSFFN)能够捕捉丰富的多尺度特征；结合新颖的门控卷积模块，进一步提升了局部特征表达能力。基于U型结构的网络骨干设计，实现了高效的多层次特征融合。在多个公开遥感数据集上的实验结果表明，所提出的ADAN方法在定量指标(如PSNR和SSIM)以及视觉质量方面均显著优于现有的先进算法，充分验证了其有效性与先进性，为遥感图像超分辨率重建提供了新的研究思路和技术路径。

关键词：双域注意力 Transformer 注意力机制遥感图像超分辨率

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用于印刷品的宽幅面高光谱颜色测量系统研究

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光谱学与光谱分析 2025年第2期45卷 312-321页

作者：陈静雪魏愉城周建康朱嘉诚沈为民苏州大学光电科学与工程学院教育部现代光学技术重点实验室江苏苏州215006 苏州大学光电科学与工程学院江苏省先进光学制造技术重点实验室江苏苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215008

光照环境变化、印刷材质差异、相机彩色滤光片曲线或色彩响应偏差容易影响相机检测印刷色度测量值,而高光谱成像仪可获取物体的自身反射率曲线并配合色度算法有效提升色度测量的准确性,并可得到各种光照环境条件下的色度值。基于印刷品... 详细信息

光照环境变化、印刷材质差异、相机彩色滤光片曲线或色彩响应偏差容易影响相机检测印刷色度测量值,而高光谱成像仪可获取物体的自身反射率曲线并配合色度算法有效提升色度测量的准确性,并可得到各种光照环境条件下的色度值。基于印刷品色差检测需求,提出以印刷品三原色混合反射率为基础建立成像色度测量系统各指标的三刺激值影响分析模型,重要指标有信噪比、光谱分辨率、谱线弯曲、色畸变等。为降低非均匀性、噪声及辐射标准传递影响,摒弃传统成像光谱仪相对辐射定标、绝对辐射定标而采用均匀间隔分布的标准漫反射板来直接建立物体反射率和仪器探测器像元响应的物理关系。基于Offner型分光组件研制了推扫式宽幅色度成像装置(PBCID),具有低谱线弯曲和色畸变的分光组件减免了校正处理,并由分析模型和CIEDE2000色差公式得到该装置各指标引起的色差均小于0.3。对比PBCID和参照仪器CM-700d测量24色标准色卡的颜色结果,光谱精度和色度精度能够达到分辨精细印刷品色差的要求。反射率定标后狭缝视场内光谱辐射响应均匀,色度测量均匀性良好,最大色差为1.02。不同光源照明时PBCID测得各色块的平均色差为1.56,表明使用研制的PBCID测量颜色时不受光源的影响。本文提出的色度测量仪器指标影响分析模型和基于反射率板的定标流程为开发在线式宽幅成像色度仪器提供了设计依据和技术基础。

关键词：印刷品颜色推扫式色度成像三刺激值影响分析模型色差反射率定标谱线弯曲和色畸变

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融合思维链与知识图谱的中医问答模型

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计算机工程与应用 2025年第4期61卷 158-166页

作者：苑中旭李理何凡杨秀韩东轩西南科技大学计算机科学与技术学院四川绵阳621010 四川省工业自主可控人工智能工程技术研究中心四川绵阳621010 中国科学技术大学计算机科学与技术学院合肥230027

针对中医问诊领域数据规模大,以及医生在问诊中主观性强、数据对齐难的问题,提出了一种中医问答领域的大语言模型ChatTCM。利用大语言模型(large language model,LLM)在处理自然语言理解与文本生成方面的强大能力,通过对大语言模型进行... 详细信息

针对中医问诊领域数据规模大,以及医生在问诊中主观性强、数据对齐难的问题,提出了一种中医问答领域的大语言模型ChatTCM。利用大语言模型(large language model,LLM)在处理自然语言理解与文本生成方面的强大能力,通过对大语言模型进行微调,使LLM具有在中医问答领域的专业知识和能力,避免模型在生成时出现幻觉的现象。提取中医书籍中的三元组信息,构建中医知识图谱数据库,实现中医知识的数据对齐与系统化整合,并为大语言模型生成答案提供背景知识;结合思维链(chain-of-thought,COT)与知识图谱数据库的动态交互,生成客观的推理过程,确保诊疗建议具有科学依据;把思维链与知识图谱的推理结果作为新知识进行存储,从而不断扩展本地知识库。与中医领域的HuaTuoGPT模型对比实验表明,ChatTCM模型在MedChatZH数据集上BLEU-4和ROUGE-L的评测指标分别提高了10.6和10.5个百分点,并且在已开源的数据集上准确度达到了70%,比同类型的MedChatZH模型提升了10个百分点。

关键词：大语言模型微调知识图谱思维链中医知识

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用于阴影去除的小波非均匀扩散模型

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 66-82页

作者：黄颖程彬房少杰刘歆重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学软件工程学院重庆400065

目的现有的阴影去除方法通常依赖于像素级重建,旨在学习阴影图像和无阴影图像之间的确定性映射关系。然而阴影去除关注阴影区域的局部恢复,容易导致在去除阴影的同时破坏非阴影区域。此外,现有的大多数扩散模型在恢复图像时存在耗时过... 详细信息

目的现有的阴影去除方法通常依赖于像素级重建,旨在学习阴影图像和无阴影图像之间的确定性映射关系。然而阴影去除关注阴影区域的局部恢复,容易导致在去除阴影的同时破坏非阴影区域。此外,现有的大多数扩散模型在恢复图像时存在耗时过长和对分辨率敏感等问题。为此,提出了一种用于阴影去除的小波非均匀扩散模型。方法首先将图像通过小波分解为低频分量与高频分量,然后针对低频和高频分量分别设计扩散生成网络来重建无阴影图像的小波域分布,并分别恢复这些分量中的各种退化信息,如低频(颜色、亮度)和高频细节等。结果实验在3个阴影数据集上进行训练和测试,在SRD(shadow removal dataset)数据集中,与9种代表性方法进行比较,在非阴影区域和整幅图像上,峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)和均方根误差(root mean square error,RMSE)均取得最优或次优的结果;在ISTD+(augmented dataset with image shadow triplets)数据集中,与6种代表性方法进行比较,在非阴影区域上,性能取得了最佳,PSNR和RMSE分别提高了0.47 dB和0.1。除此之外,在SRD数据集上,ShadowDiffusion方法在生成不同分辨率图像时性能有明显差异,而本文方法性能基本保持稳定。此外,本文方法生成速度与其相比提高了约4倍。结论提出的方法能够加快扩散模型的采样速度,在去除阴影的同时,恢复出阴影区域缺失的颜色、亮度和丰富的细节等信息。

关键词：阴影去除扩散模型(DM) 小波变换双分支网络噪声调度表

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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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基于深度学习的核糖核酸二级结构预测方法

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吉林大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 297-306页

作者：刘元宁臧子楠张浩刘震吉林大学计算机科学与技术学院长春130012 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 长崎综合科学大学研究生院工学研究科长崎851-0193

本文提出了一种基于深度学习的方法 UCEfold,用于预测核糖核酸(Ribonucleic acid,RNA)二级结构。UCEfold是一种同时采用“序列”和“图像”作为深度学习模型输入提取隐藏特征的全新方法,并在模型中加入一定的先验知识提高预测精度。在RN... 详细信息

本文提出了一种基于深度学习的方法 UCEfold,用于预测核糖核酸(Ribonucleic acid,RNA)二级结构。UCEfold是一种同时采用“序列”和“图像”作为深度学习模型输入提取隐藏特征的全新方法,并在模型中加入一定的先验知识提高预测精度。在RNAStralign和ArchiveⅡ两个数据集上测试UCEfold模型,结果表明UCEfold性能显著优于传统方法,能够更准确地预测带假结的RNA序列,并具有较强的泛化能力,有效解决了传统算法复杂度高、效率低下且无法预测假结的瓶颈。

关键词：计算机应用深度学习核糖核酸二级结构预测假结注意力机制

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基于强度相关正则化学习的对抗鲁棒蒸馏方法

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计算机工程 2025年第1期51卷 42-50页

作者：林烁彬蔡捷仪方晓城张正卢光明陈炳志华南师范大学软件学院广东佛山528000 哈尔滨工业大学(深圳)计算机科学与技术学院广东深圳518000

针对现有对抗鲁棒蒸馏(ARD)方法存在不充分和不可靠的教师网络指导及固定的攻击强度问题,提出一种基于强度相关正则化学习(ICRL)的ARD方法。该方法包括多维度知识蒸馏和强度动态调整攻击两个关键模块。多维度知识蒸馏通过跨越师生logit... 详细信息

针对现有对抗鲁棒蒸馏(ARD)方法存在不充分和不可靠的教师网络指导及固定的攻击强度问题,提出一种基于强度相关正则化学习(ICRL)的ARD方法。该方法包括多维度知识蒸馏和强度动态调整攻击两个关键模块。多维度知识蒸馏通过跨越师生logit的实例维度和类别维度的知识蒸馏以及学生内省自我维度的知识蒸馏,有效地解决了因教师网络指导不充分和不可靠造成的分布差异问题。为了使对抗样本的攻击强度可以随着学生网络鲁棒性的增强而自适应更新,设计一套精简有效的攻击强度动态调整算法,旨在为每个实例动态选择和分配适配的攻击强度。此外,ICRL还从攻击强度角度对学生内省自我维度进行正则化规范,自适应规范化学生内省损失并避免极端对抗扰动实例的影响。在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上的大量实验结果表明,该方法不仅可以作为大多数主流的ARD框架的通用插件,而且大大增强了基准方法对多步骤攻击的抵抗力,特别是对于当前表现最佳的基准方法AdaAD,在学生网络为ResNet-18的条件下,AdaAD-ICRL在投影梯度下降(PGD)-10攻击下的对抗鲁棒精度分别提高了2.06和2.11百分点,这验证了该方法在现有框架中的兼容性与有效性。

关键词：对抗鲁棒对抗训练知识蒸馏正则化强度动态调整

来源：评论

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