检索结果-内蒙古大学图书馆

上海交通大学学报 2025年第2期59卷 274-282页

作者：王可刘奕阳杨杰鲁爱国李哲徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 国家超级计算郑州中心郑州450001 智能集群系统教育部工程研究中心郑州450001 武汉数字工程研究所武汉430074

拉制状态识别能辅助着舰信号官及时准确地形成后续指挥决策,是舰载机着舰引导的重要环节.提出一种基于自适应特征增强和融合的拉制状态识别方法,包含基于注意力机制的特征增强模块,通过分割特征图、串联空间域和通道域增强视觉表征能力... 详细信息

拉制状态识别能辅助着舰信号官及时准确地形成后续指挥决策,是舰载机着舰引导的重要环节.提出一种基于自适应特征增强和融合的拉制状态识别方法,包含基于注意力机制的特征增强模块,通过分割特征图、串联空间域和通道域增强视觉表征能力;利用多尺度特征融合模块,将高分辨率浅层特征与语义信息丰富的深层特征进行融合,充分利用上下文语义信息.基于所提方法,设计基于可穿戴增强现实设备的着舰拉制状态识别原型系统;构建着舰作业虚实融合数据集以评估方法性能.结果表明,所提算法综合性能优于基线算法,能满足拉制状态识别的应用需求.

关键词：舰载机阻拦着舰特征融合注意力机制状态识别

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异构舰载机舰面保障作业动态并行调度

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航空学报 2025年

作者：陈旭东陈琦琦罗祎喆王佳宝徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院智能集群系统教育部工程研究中心国家超级计算郑州中心

针对航母舰载机舰面保障作业被抽象为柔性流水车间调度问题后多项作业（工件）难以并行处理的问题，以及现有研究在处理异构舰载机保障作业协同调度方面的局限性，提出了一种决策模型中央调度模块与深度强化学习决策模型相结合的动态并... 详细信息

针对航母舰载机舰面保障作业被抽象为柔性流水车间调度问题后多项作业（工件）难以并行处理的问题，以及现有研究在处理异构舰载机保障作业协同调度方面的局限性，提出了一种决策模型中央调度模块与深度强化学习决策模型相结合的动态并行调度方法。首先将并行的舰载机保障作业时间序列等效转化为串行的逻辑序列，使其适配于柔性流水车间调度问题模型的同时保证作业并行执行的特征；然后基于逻辑序列构建作业调度决策的马尔可夫模型，结合有人机和无人机的作业流程差异，分别为其设计并训练决策模型；同时设计决策模型中央调度模块对两类决策模型进行统一管理，统筹全局阵位、资源、舰载机等态势信息，并下发至各决策模型以对其进行有效协同。最后仿真对比实验显示，相较于以遗传算法为代表的优化计算调度方法，所提算法可在牺牲微小调度性能的情况下大幅提升决策实时性，兼顾了舰载机出动时间和调度方法产出时间，更适用于强实时、高动态环境下的舰载机快速出动任务。

关键词：舰载机舰面保障调度优化柔性车间调度深度强化学习

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基于EE-YOLOv8s的多场景火灾迹象检测算法

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图学学报 2025年第1期46卷 13-27页

作者：崔克彬耿佳昌华北电力大学计算机系河北保定071003 复杂能源系统智能计算教育部工程研究中心河北保定071003

针对目前烟火场景检测中,光照变化、烟火动态性、复杂背景、目标过小等干扰因素导致的火灾迹象目标误检和漏检的问题,提出一种YOLOv8s改进模型EE-YOLOv8s。设计MBConv-Block卷积模块融入YOLOv8的Backbone部分,实现EfficientNetEasy特征... 详细信息

针对目前烟火场景检测中,光照变化、烟火动态性、复杂背景、目标过小等干扰因素导致的火灾迹象目标误检和漏检的问题,提出一种YOLOv8s改进模型EE-YOLOv8s。设计MBConv-Block卷积模块融入YOLOv8的Backbone部分,实现EfficientNetEasy特征提取网络,保证模型轻量化的同时,优化图像特征提取;引入大型可分离核注意力机制LSKA改进SPPELAN模块,将空间金字塔部分改进为SPP_LSKA_ELAN,充分捕获大范围内的空间细节信息,在复杂多变的火灾场景中提取更全面的特征,从而区分目标与相似物体的差异;Neck部分引入可变形卷积DCN和跨空间高效多尺度注意力EMA,实现C2f_DCN_EMA可变形卷积校准模块,增强对烟火目标边缘轮廓变化的适应能力,促进特征的融合与校准,突出目标特征;在Head部分增设携带有轻量级、无参注意力机制SimAM的小目标检测头,并重新规划检测头通道数,加强多尺寸目标表征能力的同时,降低冗余以提高参数有效利用率。实验结果表明,改进后的EE-YOLOv8s网络模型相较于原模型,其参数量减少了13.6%,准确率提升了6.8%,召回率提升了7.3%,mAP提升了5.4%,保证检测速度的同时,提升了火灾迹象目标的检测性能。

关键词：烟火目标检测 EfficientNetEasy主干网络大型可分离核注意力机制可变形卷积校准模块小目标检测

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舰载机保障作业自适应批量匹配决策方法

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航空学报 2025年第1期46卷 284-300页

作者：刘广王华林友芳贺硕李亚飞徐明亮北京交通大学计算机科学与技术学院北京100091 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 智能集群系统教育部工程研究中心郑州450001 国家超级计算郑州中心郑州450001

衡量航空母舰作战性能的关键指标是舰载机出动架次率,其高低取决于舰载机的保障阵位匹配策略。现有工作主要采用序列匹配和批量匹配方法为舰载机匹配保障阵位,但均存在一定的局限性,难以兼顾保障作业阵位匹配的实时性和质量。面对复杂... 详细信息

衡量航空母舰作战性能的关键指标是舰载机出动架次率,其高低取决于舰载机的保障阵位匹配策略。现有工作主要采用序列匹配和批量匹配方法为舰载机匹配保障阵位,但均存在一定的局限性,难以兼顾保障作业阵位匹配的实时性和质量。面对复杂时变的作业环境,确定合理的保障作业匹配策略变得十分困难。因此,在批量匹配方法的基础上,提出了一种新的舰载机保障作业自适应批量匹配决策方法。首先,通过构建多维环境状态编码的强化学习方法求解较优的时间窗划分策略。然后,在每个时间窗内应用高效率的批量匹配算法,以求解保障作业与保障阵位的最佳匹配方案。基于公开的尼米兹号航母数据进行的多组模拟实验结果表明,本文方法能够有效应对保障环境的动态变化,在满足实时性需求的前提下能够快速求解出高质量的保障作业阵位分配方案。

关键词：舰载机航空保障实时调度强化学习自适应决策

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基于轻量残差网络的高效半色调算法

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浙江大学学报(工学版) 2025年第1期59卷 62-69,212页

作者：刘登峰陈世海郭文静柴志雷江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 康养智能化技术教育部工程研究中心江苏无锡214122

为了解决图像半色调中处理速度慢以及半色调效果不佳的问题,提出基于轻量型残差卷积神经网络(CNN)的高效半色调算法.为了解决原始CNN平坦性退化问题,引入噪声补偿块,为模型提供抖动依赖.为了进一步提升模型性能,在损失函数中引入蓝噪声... 详细信息

为了解决图像半色调中处理速度慢以及半色调效果不佳的问题,提出基于轻量型残差卷积神经网络(CNN)的高效半色调算法.为了解决原始CNN平坦性退化问题,引入噪声补偿块,为模型提供抖动依赖.为了进一步提升模型性能,在损失函数中引入蓝噪声损失;在半色调常值灰度图像时,抑制低频分量,优化高频区域的各向异性.实验结果表明,对比现有深度半色调方法,所提算法的参数量下降96.77%,在VOC测试集中结构相似性(SSIM)提升8.17%,峰值信噪比(PSNR)提升0.1333 dB,半色调图像具有蓝噪声特性,处理速度提升57.28%.

关键词：残差网络半色调蓝噪声特性深度学习模型轻量化

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融入夸张表征的中文反讽识别方法

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数据分析与知识发现 2025年第2期9卷 1-11页

作者：李书羽朱广丽李嘉伟段文杰周若彤张顺香安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001 淮南师范学院计算机学院淮南232038 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院合肥230088

【目的】为解决中文反讽短文本中存在的特征稀疏问题,提出一种融入夸张表征的中文反讽识别方法,挖掘短文本中的夸张表征以提升中文反讽识别准确率。【方法】通过点互信息和语义相似度计算分别获取与反讽领域相关的共现词对集、感叹词集... 详细信息

【目的】为解决中文反讽短文本中存在的特征稀疏问题,提出一种融入夸张表征的中文反讽识别方法,挖掘短文本中的夸张表征以提升中文反讽识别准确率。【方法】通过点互信息和语义相似度计算分别获取与反讽领域相关的共现词对集、感叹词集与程度副词集,合并上述词集构建夸张表征词典;然后,通过正则表达式匹配反讽文本得到特殊标点符号序列并经独热编码获得特殊标点符号特征,采用RoBERTa-wwm-ext模型获取文本语义特征,利用WoBERT模型将夸张表征词典内的词及词对转化为动态词向量,获取夸张表征;最后,改进多头注意力机制,同时关注文本语义特征、夸张表征以及特殊标点符号特征,经Softmax函数得到识别结果。【结果】将公开的Ciron和ChineseSarcasm-Corpus数据集合并后进行实验,本文方法准确率达81.49%,F1值达81.24%。【局限】构建的夸张表征词典依赖语料质量,泛化能力有限。【结论】本文方法通过挖掘中文反讽短文本中存在的夸张表征,结合文本语义信息,能有效丰富文本语义表示,提升中文反讽识别的准确率。

关键词：中文反讽领域词典夸张表征 RoBERTa-wwm-ext 多头注意力机制

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优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法

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浙江大学学报(工学版) 2025年第5期59卷 947-955,972页

作者：吴晓佳杨金龙赵豪豪江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 数字化学习技术集成与应用教育部工程研究中心北京100039

针对复杂海杂波环境下雷达目标跟踪受到强杂波干扰,跟踪难度增加的问题,提出优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法.通过引入分数阶傅里叶变换,将弱小目标从特征不明显的时域变换到幅值变化比较明显的分数阶域,并进行滤波以提高对... 详细信息

针对复杂海杂波环境下雷达目标跟踪受到强杂波干扰,跟踪难度增加的问题,提出优化多核相关滤波的弱小目标检测前跟踪算法.通过引入分数阶傅里叶变换,将弱小目标从特征不明显的时域变换到幅值变化比较明显的分数阶域,并进行滤波以提高对弱小目标的检测率.针对多核相关滤波(MKCF)方法中模板提取不鲁棒的问题,优化模板提取方法,结合卡尔曼滤波进行目标匹配,根据目标类型采用不同的模板提取方法,采用最大似然方法融合预测结果,以增强目标的跟踪精度.结合检测前多帧跟踪算法,综合多帧信息,选取最佳轨迹估计.实验结果表明,提出算法能够适应复杂的海杂波环境,对低信噪比、杂波干扰强的多目标进行有效跟踪,与传统方法相比具有较好的精度.

关键词：多目标跟踪雷达弱小目标分数阶傅里叶变换检测前跟踪(TBD) 多核相关滤波(MKCF)

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SDENet:基于多尺度注意力质量感知的合成缺陷数据评价网络

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图学学报 2025年第1期46卷 94-103页

作者：卢洋陈林慧姜晓恒徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001 智能集群系统教育部工程研究中心河南郑州450001 国家超级计算郑州中心河南郑州450001

通过对数据扩增方式合成的缺陷数据进行质量评估,有助于实现缺陷数据高质量扩充,进而缓解缺陷数据不足导致的检测模型性能不佳问题。针对现有质量评价算法在评估合成缺陷数据质量时更关注数据的失真特性而忽略了对数据缺陷属性考量的问... 详细信息

通过对数据扩增方式合成的缺陷数据进行质量评估,有助于实现缺陷数据高质量扩充,进而缓解缺陷数据不足导致的检测模型性能不佳问题。针对现有质量评价算法在评估合成缺陷数据质量时更关注数据的失真特性而忽略了对数据缺陷属性考量的问题,提出一种基于注意力特征增强(AFE)和多尺度注意力质量感知(MAQP)的模型SDENet,综合考虑数据的失真特性和缺陷属性进行质量评价。首先,AFE通过双分支池化操作提高模型对不同尺寸、位置缺陷的泛化能力,并结合注意力机制增强模型对特征的表达。其次,MAQP对AFE增强后的特征进行向量化与融合处理,以更好地感知合成缺陷数据质量。最后,对融合后的特征进行质量评估,得到最终的评估分数。在构建的合成道路裂缝缺陷数据集上进行实验,结果表明,SDENet模型在RMSE,RMAE,PLCC和SROCC指标上均取得最优结果,比次优模型依次提升10.7%,5.0%,1.8%和1.8%,验证了模型的有效性。在失真数据集TID2013上,SDENet模型也取得较有竞争的结果,在PLCC和SROCC指标上依次达到0.902和0.876。

关键词：注意力机制特征增强特征融合合成缺陷数据质量评价

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让国产大模型产业更好赋能经济社会发展

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人民论坛 2025年第2期 27-30页

作者：邓志东清华大学计算机科学与技术系清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心

近年来,大模型产业逐步从互联网空间走向真实的物理世界,与实体经济深度融合,在深度和广度上更好地赋能智能经济与智能社会的发展。应充分发挥我国生成式人工智能产业的规模优势,聚焦多样化应用场景的快速落地、商业模式创新与价值实现... 详细信息

近年来,大模型产业逐步从互联网空间走向真实的物理世界,与实体经济深度融合,在深度和广度上更好地赋能智能经济与智能社会的发展。应充分发挥我国生成式人工智能产业的规模优势,聚焦多样化应用场景的快速落地、商业模式创新与价值实现。从数据、算力、模型与应用场景等多维度,直面大模型应用落地中的各种挑战,通过政策引领、体制机制创新、更高质量数据集的构建与开放使用、全国一体化AI算力基础设施建设以及场景创新等的合力支撑,重塑我国生成式人工智能产业发展的全球竞争新优势,让中国的人工智能发展为增进人类福祉作出更大的贡献。

关键词：大模型产业生成式人工智能通用智能体

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开源软件供应链漏洞威胁智能感知

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软件学报 2025年第2期36卷 511-536页

作者：王丽敏吴敬征武延军芮志清罗天悦屈晟杨牧天中国科学院软件研究所智能软件研究中心北京100190 计算机科学国家重点实验室(中国科学院软件研究所) 北京100190 中国科学院大学北京100049

开源软件的繁荣推动了软件领域的蓬勃发展,也促使以开源软件为基础的供应链开发模式的形成.开源软件供应链本质上是个复杂的供应链拓扑网络,由开源生态的关键元素及其关联关系构成,其产品全球化等优势有助于提高软件行业的开发效率.然而... 详细信息

开源软件的繁荣推动了软件领域的蓬勃发展,也促使以开源软件为基础的供应链开发模式的形成.开源软件供应链本质上是个复杂的供应链拓扑网络,由开源生态的关键元素及其关联关系构成,其产品全球化等优势有助于提高软件行业的开发效率.然而,开源软件供应链也存在依赖关系复杂、传播范围广泛、攻击面暴露扩大等特点,带来了新的安全风险.现有的以安全漏洞、威胁情报为基础的安全管理虽然可以实现安全预警、预先防御,但是由于漏洞威胁信息获取不及时、缺少攻击技术和缓解措施等信息,严重影响了漏洞处理效率.针对上述问题,设计并实现一种针对开源软件供应链的漏洞威胁智能感知方法,包括两部分:1)构建CTI(网络威胁情报)知识图谱,在其构建的过程中使用到相关技术,可以实现安全情报的实时分析与处理,尤其提出SecERNIE模型以及软件包命名矩阵,分别缓解漏洞威胁关联挖掘的问题和开源软件别名的问题.2)漏洞风险信息推送,以软件包命名矩阵为基础,构建软件包过滤规则,实现开源系统漏洞实时过滤与推送.通过实验验证所提方法的有效性和可用性.实验结果显示,相较于NVD等传统漏洞平台,本方法平均感知时间最高提前90.03天;在操作系统软件覆盖率上提升74.37%,并利用SecERNIE模型实现63492个CVE漏洞与攻击技术实体之间的关联关系映射.特别地,针对openEuler操作系统,可追踪的系统软件覆盖率达到92.76%,并累计感知6239个安全漏洞;同时,还发现openEuler中891条漏洞与攻击的关联关系,进而获取到相应的解决方案,为漏洞处理提供了参考依据.在真实攻击环境验证2种典型的攻击场景,证明所提方法在漏洞威胁感知方面的良好的效果.

关键词：开源软件供应链漏洞威胁感知特征表示知识图谱风险推送

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