检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2025年第5期40卷 1409-1428页

作者：赵洪科叶倩彤张志勇张凯汪珂航黄振亚天津大学管理与经济学部天津大学复杂管理系统实验室中国科学技术大学计算机科学与技术学院中国科学技术大学认知智能全国重点实验室

探讨低碳神经网络算法的设计及其在工业界和大型模型中的应用.首先,介绍低碳算法的概念及碳足迹视角下的深度学习算法;随后,深入研究多种设计策略,如剪枝、量化、低秩分解等,这些策略能显著降低数据中心和网络设备的资源消耗,推动绿色... 详细信息

探讨低碳神经网络算法的设计及其在工业界和大型模型中的应用.首先,介绍低碳算法的概念及碳足迹视角下的深度学习算法;随后,深入研究多种设计策略,如剪枝、量化、低秩分解等,这些策略能显著降低数据中心和网络设备的资源消耗,推动绿色计算的发展.此外,关注了低碳算法的实际应用,包括低精度计算、高效硬件设计和硬件加速,展示了其在减少能源浪费和环境影响方面的潜力.对于大语言模型(LLMs),讨论了训练过程中的压缩技术、模型结构优化等方法,以降低这类高资源需求模型的环境负担.最后,提出了评判标准来衡量不同算法的效能,并展望低碳算法未来的发展方向及其对可持续发展的重要意义,旨在促进低碳算法的研究与应用,为构建可持续的数字社会贡献力量.

关键词：低碳算法模型压缩大语言模型可持续计算模型加速模型压缩

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种面向车载边缘计算基于服务缓存的任务协同卸载算法

引用

计算机学报 2025年

作者：唐朝刚李召肖硕吴华明中国矿业大学计算机科学与技术学院矿山数字化教育部工程研究中心天津大学应用数学中心

为充分利用边缘服务器的有限资源，提高应用服务的缓存效益，提出了以应用服务缓存为基础的协同卸载的车载边缘计算模型。在此基础上，以卸载任务的时延和能耗最小化为优化目标，展开对应用服务缓存和计算卸载问题的研究。将服务缓存、... 详细信息

为充分利用边缘服务器的有限资源，提高应用服务的缓存效益，提出了以应用服务缓存为基础的协同卸载的车载边缘计算模型。在此基础上，以卸载任务的时延和能耗最小化为优化目标，展开对应用服务缓存和计算卸载问题的研究。将服务缓存、任务卸载以及计算资源分配的联合优化建模为非线性整数规划问题。为降低求解难度，将原问题分解为服务缓存和计算卸载联合决策子问题以及边缘服务器计算资源分配子问题。其中，将服务缓存和计算卸载子问题建模为马尔科夫决策过程，并提出了一种基于深度强化学习的缓存卸载方案。仿真结果表明，相较于其它基准方法，本文提出的方案能够将优化目标值降低约7%，响应时延减少约12%，同时将缓存命中率提升约9%。

关键词：车载边缘计算任务卸载应用缓存协作卸载深度强化学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

时间序列中非平稳性和波动性的建模及预测

引用

计算机科学与探索 2025年第5期19卷 1313-1321页

作者：冯强赵建光杨茸牛保宁太原理工大学计算机科学与技术学院(大数据学院) 山西晋中030600 天津市医疗服务评价和指导中心天津300131

时间序列预测的难点在于如何处理好非平稳性和波动性。在应对非平稳性时,现有深度学习模型在训练前采取平稳化输入序列的方法,存在消解非平稳性能力不强或信息损失的问题;在应对波动性时,通常采用带有单头注意力机制的LSTM模型,捕获全... 详细信息

时间序列预测的难点在于如何处理好非平稳性和波动性。在应对非平稳性时,现有深度学习模型在训练前采取平稳化输入序列的方法,存在消解非平稳性能力不强或信息损失的问题;在应对波动性时,通常采用带有单头注意力机制的LSTM模型,捕获全局依赖能力弱,影响预测精度。针对上述问题,在处理非平稳性方面,提出遵循“提取-分解”原则的Prophet-CEEMDAN二次分解法,将原始序列分解为一组分量,该方法在确保趋势和周期特征完整的情况下,提高分量集合中平稳分量的占比,为预测模型提供更稳定的数据分布。在波动性方面,通过使用带有多头自注意力机制的长短期记忆(LSTM-MH-SA)神经网络模型,并行地堆叠注意力头用于捕获序列不同时间段的波动特征并联系起来,提高捕获全局波动信息的能力。结合Prophet-CEEMDAN和LSTM-MH-SA,提出能够同时处理时间序列非平稳性和高波动性的PCLMS模型。在多个股票数据集和合成数据集上的实验表明,对比基准模型、CNN-LSTM和Informer模型,PCLMS模型在各项评价指标的平均值最优,对波动率较高的数据集性能表现最好。

关键词：时间序列预测非平稳高波动长短期记忆神经网络多头自注意力

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

小型无人机视觉传感器避障方法综述

引用

西安电子科技大学学报 2025年第1期52卷 60-79页

作者：王家亮董楷顾兆军陈辉韩强中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学信息安全测评中心天津300300 中国民用航空局空中交通管理局航空气象中心北京100022

无人机自主飞行避障技术是无人机安全飞行和应用中最为基础和关键的技术,也是当前无人机领域的研究热点。随着深度学习在计算机视觉方向的应用,以及事件相机等视觉传感器技术的迅速发展与不断完善,基于视觉传感器的无人机自主飞行避障... 详细信息

无人机自主飞行避障技术是无人机安全飞行和应用中最为基础和关键的技术,也是当前无人机领域的研究热点。随着深度学习在计算机视觉方向的应用,以及事件相机等视觉传感器技术的迅速发展与不断完善,基于视觉传感器的无人机自主飞行避障方法取得一定的进步,但目前有些研究方法在复杂场景下仍存在很大的挑战以及存在一些列亟待解决的问题,在精准性、实时性以及算法鲁棒性方面仍有改进空间。首先介绍无人机避障的相关概念及问题难点;然后将基于视觉传感器的避障算法根据采用的硬件及技术手段,具体划分为传统避障方法、基于深度学习避障方法、基于处理事件流的避障方法、基于传感器融合避障方法,和基于视觉避障的决策层避障方法,并分别介绍每类避障方法相关研究进展与研究成果,以及分析各类避障方法的优缺点;最后总结现有无人机避障算法存在的问题,并对未来研究工作进行展望。

关键词：无人机避障传感器计算机视觉事件相机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于对抗学习和一致性正则的半监督语义分割方法

引用

计算机应用与软件 2025年第1期42卷 182-188页

作者：冯兴杰南博公中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学信息网络中心天津300300

为了降低语义分割任务对像素级标签的需求,提出一种基于对抗学习和Mean teachers模型的半监督语义分割方法。该方法训练过程分为两个阶段,第一阶段在分割网络之后连接判别网络,通过对抗学习使分割网络预测结果逐渐接近真实标签;第二阶... 详细信息

为了降低语义分割任务对像素级标签的需求,提出一种基于对抗学习和Mean teachers模型的半监督语义分割方法。该方法训练过程分为两个阶段,第一阶段在分割网络之后连接判别网络,通过对抗学习使分割网络预测结果逐渐接近真实标签;第二阶利用第一阶段的网络参数做指数移动平均得到教师网络,与分割网络做一致性训练,使模型性能进一步提升。使用PASCAL VOC 2012数据集进行实验,结果表明在使用相同数量的标签训练下,该方法的分割图的质量和评价指标mIoU优于现有半监督语义分割方法。

关键词：语义分割半监督学习对抗学习一致性正则

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向类不平衡和重叠的工控数据异常检测的半监督欠采样方法

引用

计算机应用研究 2025年第1期42卷 156-164页

作者：顾兆军扬雪影隋翯张一诺中国民航大学信息安全中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学航空工程学院天津300300

工业控制系统异常检测面临着数据缺乏标签信息、类不平衡和类重叠的耦合问题,导致现有的分类器难以精准检测异常数据。现有的数据级采样方法在打伪标签、数据平衡或检测重叠区域时存在着打伪标签结果不准确、采样效果稳定性差以及重叠... 详细信息

工业控制系统异常检测面临着数据缺乏标签信息、类不平衡和类重叠的耦合问题,导致现有的分类器难以精准检测异常数据。现有的数据级采样方法在打伪标签、数据平衡或检测重叠区域时存在着打伪标签结果不准确、采样效果稳定性差以及重叠识别率低等问题。为此,提出一种基于半监督学习的欠采样方法(SSLU-LP)。该方法通过异构集成将标签传播机制和单类分类器结合,补充数据伪标签;利用最小生成树策略构建重叠区域检测模型;采用欠采样策略,通过最近邻搜索有选择性地去除部分多数类样本。最后该方法与四种经典分类器结合,在九个工控数据集上与九种混合算法进行比较。实验结果表明,所提方法可以精准地为无标签数据打伪标签,高效且有效检测出不平衡数据集中的重叠数据,改善了分类器的训练效果,提高了分类器的异常检测性能。

关键词：工业控制系统类不平衡类重叠半监督学习异常检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于因果干预的微服务系统故障根因分析方法

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

面向恶劣天气的航班延误Stacking集成预测模型

引用

大数据 2025年第2期11卷 152-166页

作者：孙玥丁建立中国民航大学宁河校区管理中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300

天气因素作为影响航班延误的首要因素,对航班延误预测有重要影响。面向恶劣天气,对航班延误时长进行多分类预测,并针对传统单一模型预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于Stacking的航班延误集成预测模型,融合航班数据与天气数据特征... 详细信息

天气因素作为影响航班延误的首要因素,对航班延误预测有重要影响。面向恶劣天气,对航班延误时长进行多分类预测,并针对传统单一模型预测精度低、稳定性差等问题,提出一种基于Stacking的航班延误集成预测模型,融合航班数据与天气数据特征,采用LightGBM、XGBoost等多个异质分类器作为基学习器,SVM作为元学习器,构建堆叠式的双层集成学习框架。为验证模型有效性,构建多个单一模型与集成模型进行比较。实验结果证明,Stacking集成预测模型性能最优,总体准确率达到95.25%,F1分数达到0.9527。

关键词：航班延误预测 Stacking集成学习多模型融合恶劣天气

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型

引用

江苏大学学报（自然科学版） 2025年第1期46卷 64-72,97页

作者：顾兆军叶经纬刘春波张智凯王志中国民航大学信息安全测评中心天津300300 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民用航空中南地区空中交通管理局湖北分局湖北武汉432200 南开大学网络空间安全学院天津300350

对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督... 详细信息

对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类,采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差;运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分,作为其伪标签;依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重,训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验,结果表明该模型能够提高伪标签的准确性,相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型,精确率和F 1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比,该模型F 1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085.

关键词：系统日志日志异常检测组异常局部异常半监督重构误差核主成分分析伪标签

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多元Pi-演算的Web服务组合描述与验证

引用

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2013年第6期46卷 520-525页

作者：胡静饶国政冯志勇天津大学计算机科学与技术学院天津300072

验证问题是Web服务发展中亟待解决的关键问题之一,类型系统的加入以及Web服务动态的体系结构给问题的解决增添了很多难度.针对上述问题,在多元Pi-演算的基础上给出Web服务的描述模型和子类型关系定义,并对Web服务的相容性进行细化,给出... 详细信息

验证问题是Web服务发展中亟待解决的关键问题之一,类型系统的加入以及Web服务动态的体系结构给问题的解决增添了很多难度.针对上述问题,在多元Pi-演算的基础上给出Web服务的描述模型和子类型关系定义,并对Web服务的相容性进行细化,给出Web服务可替换性定义;基于这些模型和定义,给出Web服务构造时类型正确性的判定规则和运行时可替换性的判定方法;最后用1个例子说明上述规则和方法的可行性.结果表明上述模型、定义和方法为解决动态的、类型化的Web服务验证问题提供了理论依据和基础.

关键词：多元Pi-演算 Web服务验证 Web服务可替换性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：