检索结果-内蒙古大学图书馆

山西大学学报(自然科学版) 2024年

作者：程素丽雷洋重庆工商大学数学与统计学院统计智能计算与监测重庆市重点实验室

高阶空间自回归模型可以刻画各个单元之间基于不同类型关系（如：地理距离、经济距离、社会关系等）的空间相互依赖性。本文研究了高阶空间自回归模型的变量选择问题，通过SCAD方法惩罚压缩相关参数，达到对空间效应、估计参数和变量选... 详细信息

高阶空间自回归模型可以刻画各个单元之间基于不同类型关系（如：地理距离、经济距离、社会关系等）的空间相互依赖性。本文研究了高阶空间自回归模型的变量选择问题，通过SCAD方法惩罚压缩相关参数，达到对空间效应、估计参数和变量选择同时识别的目的。此外，提出了一种可行的迭代算法，并在一定正则条件下，证明了所得到的惩罚估计量具有相合性和渐近正态性。最后，通过蒙特卡洛数值模拟和波士顿房价实证分析验证了该方法的优良表现。

关键词：变量选择 Oracle性质 SCAD惩罚数值模拟

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近端策略优化的城市环境多智能体协作对抗方法

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通信学报 2025年第3期46卷 94-108页

作者：米广铭张辉张菁卓力北京工业大学信息科学技术学院北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

城市环境由于其地理空间的复杂性及动态变化性,往往会令指挥系统变得低效且短视。针对该问题,提出了一种近端策略优化城市环境的多智能体协作对抗方法。首先,在建立完善的城市对抗环境的基础上,使用近端策略优化的演员-评论员网络算法... 详细信息

城市环境由于其地理空间的复杂性及动态变化性,往往会令指挥系统变得低效且短视。针对该问题,提出了一种近端策略优化城市环境的多智能体协作对抗方法。首先,在建立完善的城市对抗环境的基础上,使用近端策略优化的演员-评论员网络算法进行求解;其次,针对多对一的评论网络采用嵌入方法来解决空间维度不同的异构智能体决策评价问题;再次,在近端策略优化的基础上,增加了自适应采样来辅助策略的更新;最后,对演员网络进行权重继承操作以帮助智能体迅速接管相应的任务。实验结果表明,相较于其他方法,所提方法的奖励回报提高了22.67%,收敛速度加快了8.14%,不仅可以满足城市环境下多个智能体协作对抗的决策,还能够兼容多异构智能体的协作对抗。

关键词：深度强化学习多智能体协作对抗近端策略优化城市环境

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并联DC-DC变换器系统的固定时间分布式协同控制

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控制与决策 2023年第10期38卷 2912-2918页

作者：刘建刚杨胜杰谢小良王仲梅廖云华湖南工商大学理学院长沙410205 统计学习与智能计算湖南省重点实验室长沙410205 湖南工商大学大数据与互联网创新研究院长沙410205

针对负载为超级电容的并联DC-DC变换器系统,为了在固定时间内实现电流输出均衡目标,提出固定时间分布式协同控制方法.将耦合子系统之间的通信拓扑,利用无向图进行刻画.借助输入输出反馈线性化技术,将并联DC-DC变换器系统的电流均衡控制... 详细信息

针对负载为超级电容的并联DC-DC变换器系统,为了在固定时间内实现电流输出均衡目标,提出固定时间分布式协同控制方法.将耦合子系统之间的通信拓扑,利用无向图进行刻画.借助输入输出反馈线性化技术,将并联DC-DC变换器系统的电流均衡控制设计难题转化为固定时间内一阶多智能体系统的一致性跟踪问题.借助符号函数、拉普拉斯矩阵、牵制增益矩阵,基于最近邻原则,设计参数可调的固定时间电流均衡分布式协同控制律.利用李亚谱诺夫函数严格证明整个闭环系统的稳定性,并推导出收敛时间的上界.所提出的固定时间电流均衡分布式协同控制方法,可以克服有限时间协同控制方法对初始状态依赖性强的缺点,同时改善了系统的收敛性.借助仿真,验证了所提出方法的有效性和可行性.

关键词：并联DC-DC变换器系统分布式电流均衡协同控制固定时间

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面向动态算力任务流的增量元蒸馏联邦持续学习方法

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小型微型计算机系统 2025年

作者：郑泽章陈宁江杨玉斌陈娟广西大学计算机与电子信息学院广西高校并行分布与智能计算重点实验室广西智能数字服务技术创新中心

联邦学习凭借隐私保护特性成为算力网络关键技术，但实际应用中面临灾难性遗忘与系统动态适应性差的双重挑战.现有方法聚焦历史知识蒸馏效率，却忽视节点间知识共享程度与动态环境下模型性能.本文提出一种增量元蒸馏联邦持续学习方法，... 详细信息

联邦学习凭借隐私保护特性成为算力网络关键技术，但实际应用中面临灾难性遗忘与系统动态适应性差的双重挑战.现有方法聚焦历史知识蒸馏效率，却忽视节点间知识共享程度与动态环境下模型性能.本文提出一种增量元蒸馏联邦持续学习方法，内循环通过历史知识蒸馏与客户端知识共享实现本地知识固化，引入多视图对比蒸馏策略，利用特征增强与注意力加权机制实现细粒度知识筛选.外循环设计动态元更新规则，采用梯度差异补偿实现新旧节点渐进知识整合.实验基于CIFAR100和FMNIST扩展的4个数据集验证，本文方法较基线平均准确率提升4.7%～9.7%，遗忘率降低3.1%～13.6%，新增节点时系统收敛速度提升约30%，证明其在算力网络系统中的有效性与鲁棒性.

关键词：联邦学习算力网络知识蒸馏持续学习元学习

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一类随机非线性系统的有限时间H_(∞)控制

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控制理论与应用 2023年第2期40卷 291-296页

作者：王冠正赵峰陈向勇邱建龙临沂大学自动化与电气工程学院山东临沂276000 临沂大学复杂系统与智能计算重点实验室山东临沂276005

本文研究一类随机非线性系统的有限时间H∞控制问题.考虑闭环系统在有限时间间隔内的瞬态性能和抗干扰能力,对伊藤型随机非线性系统进行了研究.利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)得到了系统满足均方有限时间有界的充分条件,进一步... 详细信息

本文研究一类随机非线性系统的有限时间H∞控制问题.考虑闭环系统在有限时间间隔内的瞬态性能和抗干扰能力,对伊藤型随机非线性系统进行了研究.利用Lyapunov函数和线性矩阵不等式(LMI)得到了系统满足均方有限时间有界的充分条件,进一步设计了有限时间H∞控制器,并给出了系统满足均方有限时间有界和相应H∞性能的充分条件.最后给出了两个例子验证了该方法的有效性和可行性.

关键词：随机非线性系统有限时间控制 H∞控制状态反馈

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基于双模态融合网络的目标检测算法

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光子学报 2023年第1期52卷 195-207页

作者：孙颖侯志强杨晨马素刚范九伦西安邮电大学计算机学院西安710121 陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121

针对红外图像和可见光图像的融合目标检测问题,提出一种基于双模态融合网络的目标检测算法。在同时输入红外和可见光图像对后,利用设计的红外编码器提取红外图像空间特征信息;通过设计的可见光编码器将可见光图像从垂直和水平两个空间... 详细信息

针对红外图像和可见光图像的融合目标检测问题,提出一种基于双模态融合网络的目标检测算法。在同时输入红外和可见光图像对后,利用设计的红外编码器提取红外图像空间特征信息;通过设计的可见光编码器将可见光图像从垂直和水平两个空间方向聚合特征,通过精确的位置信息对通道关系进行编码;最后,采用提出的门控融合网络自适应调节两路特征的权重分配,实现跨模态特征融合。在KAIST行人数据集上,与基准算法YOLOv5-n单独检测可见光图像和红外图像的结果相比,所提算法检测精度分别提升15.1%和2.8%;与基准算法YOLOv5-s相比,检测精度分别提升14.7%和3%;同时,检测速度在两个不同基准算法模型上分别达到117.6 FPS和102 FPS。在自建的GIR数据集上,所提算法的检测精度和速度也同样具有明显优势。此外,该算法还能对单独输入的可见光或红外图像进行目标检测,且检测性能与基准算法相比有明显提升。

关键词：目标检测门控网络早期融合双模态编码器

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基于树状模型的复杂自然语言查询转SQL技术研究

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软件学报 2022年第12期33卷 4727-4745页

作者：赵猛陈珂寿黎但伍赛陈刚浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310027 浙江省大数据智能计算重点实验室(浙江大学) 浙江杭州310027 浙江大学计算机辅助设计与图形学国家重点实验室浙江杭州310027

自然语言查询转SQL(NL2SQL)是指将自然语言表达的查询文本自动转化成数据库系统可以理解并执行的结构化查询语言SQL表达式的技术.NL2SQL可以为普通用户提供数据库查询访问的自然交互界面,从而实现基于数据库的自然问答.复杂查询的NL2SQ... 详细信息

自然语言查询转SQL(NL2SQL)是指将自然语言表达的查询文本自动转化成数据库系统可以理解并执行的结构化查询语言SQL表达式的技术.NL2SQL可以为普通用户提供数据库查询访问的自然交互界面,从而实现基于数据库的自然问答.复杂查询的NL2SQL是当前数据库学术界的研究热点,主流方法采用序列到序列(Seq2seq)的编解码方式对问题进行建模.然而,已有的工作大多基于英文场景,面向中文领域实际应用时,中文特殊的口语化表达导致复杂查询转化困难;此外,现有工作难以正确输出包含复杂计算表达式的查询子句.针对上述问题,提出一种树状模型取代序列表示,将复杂查询自顶向下分解为多叉树,树结点代表SQL的各组成元素,采用深度优先搜索来预测生成SQL语句.在Du SQL中文NL2SQL竞赛的两个官方测试集中,该方法分别取得了第1名和第2名的成绩,验证了其有效性.

关键词：自然语言查询转SQL 语义解析自然语言处理

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面向个性化与公平性的联邦学习算法fedPF

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计算机应用 2024年

作者：张宏扬张淑芬谷铮华北理工大学理学院河北省数据科学与应用重点实验室(华北理工大学) 唐山市数据科学重点实验室(华北理工大学) 唐山市大数据安全与智能计算重点实验室(华北理工大学)

作为一种分布式优化范式，联邦学习允许大量资源有限的客户端节点能够在不共享数据的情况下协同训练模型。然而，传统联邦学习(fedavg)通常未充分考虑公平性的问题。在实际场景中，数据分布通常具备高度异构性，常规的聚合操作可能会使... 详细信息

作为一种分布式优化范式，联邦学习允许大量资源有限的客户端节点能够在不共享数据的情况下协同训练模型。然而，传统联邦学习(fedavg)通常未充分考虑公平性的问题。在实际场景中，数据分布通常具备高度异构性，常规的聚合操作可能会使模型对某些客户端产生偏见，导致全局模型在客户端本地的性能分布出现巨大差异。针对这一问题，提出了一种面向个性化与公平性的算法fedPF。fedPF旨在有效减少联邦学习中低效的聚合行为，并通过寻找全局模型与本地模型的相关性，在客户端之间分配个性化模型，在保证全局模型性能的同时，使客户端本地性能分布更均衡。fedPF在Synthetic、MNIST以及CIFAR10数据集上进行实验和性能分析，并与fedprox、qfedavg和fedavg三种联邦学习算法进行对比。实验结果表明，fedPF在有效性和公平性上均得到显著提升。

关键词：联邦学习公平个性化异构数据客户端选择

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一种基于联盟区块链的数据可信共享方案

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计算机科学 2025年

作者：刘漳辉林哲旭陈汉林马新建陈星福州大学计算机与大数据学院福建省网络计算与智能信息处理重点实验室(福州大学) 数据空间技术与系统全国重点实验室北京大数据先进技术研究院

随着大数据时代的来临，如何在开放、动态、难控的互联网中实现安全可信的数据共享已成为亟待解决的问题。区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性为构建数据可信共享机制提供了技术思路。为此，文中提出了一种基于联盟区块链的数据可... 详细信息

随着大数据时代的来临，如何在开放、动态、难控的互联网中实现安全可信的数据共享已成为亟待解决的问题。区块链技术以其去中心化、不可篡改等特性为构建数据可信共享机制提供了技术思路。为此，文中提出了一种基于联盟区块链的数据可信共享方案。首先，定义了一种基于联盟区块链的数据架构范式，并通过标准化注册流程，高效整合异源异域异构的数据资源;同时，设计并实现了数据可信追溯机制，以通过数据共享全过程链上留痕的方式，来保证数据需求方、计算节点和数据提供方之间数据流动的安全性和完整性;此外，文中设计了一种数据处理即服务(Data Processing-as-a-Service，DPaaS)的数据可信共享框架，来支撑数据共享的关键步骤:需求匹配、数据共享、满意度评价，以应对数据共享过程中的信任挑战。实验结果表明，与传统数据共享方案相比，随着数据集大小的增长，拟议方案的额外时间占比可降至数据共享总时间开销的30%以内;智能合约查询平均时延能够稳定在0.12～0.2s，智能合约写入平均时延能够稳定在3～5s。

关键词：区块链智能合约 Hyperledger Fabric 数据共享可信凭证

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基于改进TF-IDF与BERT的领域情感词典构建方法

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计算机科学 2024年第S01期51卷 150-158页

作者：蒋昊达赵春蕾陈瀚王春东天津理工大学教育部计算机视觉与系统省部共建重点实验室天津300384 天津市智能计算与软件新技术重点实验室天津300384

领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于... 详细信息

领域情感词典的构建是领域文本情感分析的基础。现有的领域情感词典构建方法存在所筛选候选情感词冗余度高、情感极性判断失准、领域依赖性强等问题。为了提高所筛选候选情感词的领域性和判断领域情感词极性的准确程度,提出了一种基于改进词频-逆文档频率(TF-IDF)与BERT的领域情感词典构建方法。该方法在筛选领域候选情感词阶段对TF-IDF算法进行改进,将隐含狄利克雷分布(LDA)算法与改进后的TF-IDF算法结合,进行领域性修正,提升了所筛选候选情感词的领域性;在候选情感词极性判断阶段,将情感倾向点互信息算法(SO-PMI)与BERT结合,利用领域情感词微调BERT分类模型,提高了判断领域候选情感词情感极性的准确程度。在不同领域的用户评论数据集上进行实验,结果表明,该方法可以提高所构建领域情感词典的质量,使用该方法构建的领域情感词典用于汽车领域和手机领域文本情感分析的F1值分别达到78.02%和88.35%。

关键词：情感分析领域情感词典词频-逆文档频率隐含狄利克雷分布情感倾向点互信息算法 BERT模型

来源：评论

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