检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机集成制造系统 2024年第2期30卷 684-694页

作者：刘桂森贾兆红安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601

云制造服务组合问题往往存在多个优化目标且各目标权重难以事先确定,为了显著提高进化算法在求解过程中的种群多样性,并有效平衡进化算法的全局与局部搜索能力,提出一种基于自适应选择和反向学习策略的进化算法,同时优化时间、成本、可... 详细信息

云制造服务组合问题往往存在多个优化目标且各目标权重难以事先确定,为了显著提高进化算法在求解过程中的种群多样性,并有效平衡进化算法的全局与局部搜索能力,提出一种基于自适应选择和反向学习策略的进化算法,同时优化时间、成本、可靠性、可用性和信誉度。首先为了缩短求解组合方案的时间,采用K-means方法基于服务质量对候选服务进行聚类,去除质量较差的服务;然后采用反向学习策略提高全局搜索性能,再通过选择策略和概率更新策略有效平衡算法的全局与局部搜索能力;最后与4种先进算法进行实验对比表明,所提算法具有更好的综合性能。

关键词：服务组合服务质量多目标优化进化算法

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多尺度决策系统中测试代价敏感的属性与尺度同步选择

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模式识别与人工智能 2024年第4期37卷 368-382页

作者：廖淑娇吴迪卢亚倩范译文闽南师范大学数学与统计学院漳州363000 闽南师范大学福建省粒计算及其应用重点实验室漳州363000 闽南师范大学数字福建气象大数据研究所漳州363000 闽南师范大学数据科学与统计重点实验室漳州363000

属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中... 详细信息

属性与尺度同步选择方法可有效解决涉及代价因素的多尺度决策系统的知识约简问题,然而在现有研究中,少有基于代价进行属性与尺度的同步选择,并且大多数算法只针对协调的多尺度决策系统或不协调的多尺度决策系统.为了解决这一问题,文中以最小化数据处理的总测试代价为目标,提出测试代价敏感的属性与尺度同步选择算法,同时适用于协调的多尺度决策系统和不协调的多尺度决策系统.首先,构造基于粗糙集的理论模型,模型中的概念及性质同时考虑属性因素和尺度因素.其次,基于粗糙集的理论模型,设计启发式算法,能基于测试代价对多尺度决策系统同时进行属性约简与尺度选择,并且不同的属性可选择不同的尺度.最后,在12个数据集上的实验验证文中算法的有效性、实用性及优越性.

关键词：属性与尺度选择代价敏感学习多尺度决策系统粗糙集单调性

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梯级水电短期调度模型及其求解的蝗虫视觉进化神经网络

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水力发电学报 2024年第4期43卷 81-96页

作者：王宇驰张洪贵州大学大数据与信息工程学院贵州省系统优化与科学计算特色重点实验室贵阳550025

融合梯级水电站短期调度中电网调峰与发电量相互制约的因素,探讨水电调度模型的设计及求解的改进型蝗虫视觉进化神经网络。调度模型设计中,依据水量平衡方程,在充分考虑机组出力限制、不规则震动区等与水头相关的复杂约束及尾水顶托影响... 详细信息

融合梯级水电站短期调度中电网调峰与发电量相互制约的因素,探讨水电调度模型的设计及求解的改进型蝗虫视觉进化神经网络。调度模型设计中,依据水量平衡方程,在充分考虑机组出力限制、不规则震动区等与水头相关的复杂约束及尾水顶托影响下,构建以调峰效果与发电效益为性能指标的厂网协调短期调度模型。神经网络设计中,在已有蝗虫视觉神经网络基础上引入视觉残留机制、半波整流机制,以及在兴奋层引入局部均值滤波,获得能输出全局和局部学习率的改进型蝗虫视觉神经网络,进而借助混沌映射及山瞪羚优化算法设计状态更新策略,随后顺次连接此视觉神经网络及更新策略,获得能自适应调节参数的改进型蝗虫视觉进化神经网络。比较性的数值实验显示,该神经网络求解13个基准事例中7~13个事例及应用于贵州北盘江梯级电站的3种场景中至少2种场景下具有显著优势。

关键词：梯级水电厂网协调蝗虫视觉进化神经网络山瞪羚优化以水定电

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基于永磁体和线圈复合结构的磁性粒子成像零磁场研究

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电工技术学报 2025年第2期40卷 335-345页

作者：杨丹刘素羽张昊李天兆徐彬东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 东北大学智能工业数据解析与优化教育部重点实验室沈阳110819 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

磁性粒子成像(MPI)中的磁场拓扑结构及其产生的零磁场能够直接对成像结果的质量造成影响。针对MPI系统的零磁场设计,该文提出一种永磁体与线圈复合的磁场结构。该结构综合永磁体能够直接产生大梯度静磁场的优势及电磁线圈通过控制激励... 详细信息

磁性粒子成像(MPI)中的磁场拓扑结构及其产生的零磁场能够直接对成像结果的质量造成影响。针对MPI系统的零磁场设计,该文提出一种永磁体与线圈复合的磁场结构。该结构综合永磁体能够直接产生大梯度静磁场的优势及电磁线圈通过控制激励方式精准调控磁场的优势来构造线型零磁场(FFL)。对所设计的磁场拓扑结构首先进行了基于圆形线圈、矩形线圈和矩形永磁体所产生静磁场的比较;然后从磁场空间分布、磁场梯度和磁场均匀性等方面对FFL进行分析;最后通过有限元仿真确定了线型零磁场的平移扫描区域范围,并进行了MPI分辨率及血管成像研究。结果表明,该文所提拓扑结构产生的FFL磁场梯度达到3.075 T/m,磁场梯度均匀性达到98.7%,在扫描区域为30 mm×70 mm×70 mm的空间内的成像分辨率能够达到1 mm。证明了该文所提拓扑结构应用于磁性粒子成像系统的可行性。

关键词：磁性粒子成像永磁体与线圈复合线型零磁场磁场梯度磁场均匀性

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符号网络下一类非线性二分一致性系统的跟踪控制

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控制与决策 2022年第7期37卷 1909-1914页

作者：刘建刚杨胜杰王仲梅廖云华谢小良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

研究具有对抗交互的一类非线性多智能体系统的二分一致性跟踪控制问题,借助有向符号图刻画智能体之间的通信关系,并假定符号图是结构平衡的.进一步,借助符号图网络对二分一致性跟踪问题进行公式化描述.基于最近邻原则,结合拉普拉斯矩阵... 详细信息

研究具有对抗交互的一类非线性多智能体系统的二分一致性跟踪控制问题,借助有向符号图刻画智能体之间的通信关系,并假定符号图是结构平衡的.进一步,借助符号图网络对二分一致性跟踪问题进行公式化描述.基于最近邻原则,结合拉普拉斯矩阵、牵制矩阵、符号函数、耦合增益参数等,设计分布式控制律.利用Barbalat引理和李亚谱诺夫函数证明整个闭环系统的渐近稳定性,在保持闭环系统稳定的条件下推导出耦合增益的下界.最后通过仿真验证所提出方法的有效性.

关键词：对抗交互非线性多智能体系统二分一致性跟踪符号图

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面向文本描述的CPS资源能力知识图谱构建

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软件学报 2023年第5期34卷 2268-2285页

作者：李正洁沈立炜李弋彭鑫复旦大学计算机科学与技术学院上海200438 上海市数据科学重点实验室(复旦大学) 上海200438

信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)在社会生活中发挥越来越广泛的作用.CPS资源的按需编排建立在CPS资源的软件定义基础上,软件接口的定义则依赖对CPS资源能力的充分描述.目前,CPS领域内缺少一个能规范表示资源及其能力的知... 详细信息

信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)在社会生活中发挥越来越广泛的作用.CPS资源的按需编排建立在CPS资源的软件定义基础上,软件接口的定义则依赖对CPS资源能力的充分描述.目前,CPS领域内缺少一个能规范表示资源及其能力的知识库和构建该知识库的有效方法.面向CPS资源的文本描述,提出构建CPS资源能力知识图谱并设计一种自底向上的自动构建方法.给定资源,所提方法先从其代码和文档中提取资源能力的文本描述信息,并基于预定义的表示模式生成规范化表示的能力短语.然后,基于动宾结构的关键成分对能力短语进行划分、聚合与抽象,生成不同类型资源的能力层次化抽象描述.最后,构建资源能力知识图谱.面向Home Assistant平台,构建了包含32个资源类别、957个资源能力的知识图谱.图谱构建实验从不同维度对比分析了手工构建和所提方法自动构建的结果.实验表明,所提方法为CPS资源能力知识图谱的自动化构建提供可行途径,有助于减少人工构建工作量,补充CPS领域内资源服务与能力的描述,并提高图谱的知识完备性.

关键词：信息物理融合系统(CPS) 能力知识图谱物联网(IoT)

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基于轻量自蒸馏的低成本联邦学习

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电子学报 2025年第1期53卷 259-269页

作者：刘松罗杨宇许佳培张建忠南开大学计算机学院天津300350 南开大学网络空间安全学院天津300350 数据与智能系统安全教育部重点实验室天津300350

随着边缘计算的发展,深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下,联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中,联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和... 详细信息

随着边缘计算的发展,深度学习模型的训练越发依赖于大量边缘设备生成的隐私数据.在此背景下,联邦学习因其突出的隐私保护能力而受到学术界和工业界的广泛瞩目.在实践中,联邦学习面临着因数据异质性和计算资源受限导致的训练效率低下和模型质量不理想的问题.本文受知识蒸馏理念的启发,提出一种采用轻量自蒸馏技术的高效联邦学习算法(efficient Federated learning with lightweight Self Knowledge Distillation,FedSKD),该算法首先利用自蒸馏技术挖掘训练过程中的内在知识,以减轻本地模型的过拟合问题并增强其泛化能力,并通过服务端参数聚合将本地模型的泛化能力转移到全局模型,从而提高全局模型质量和收敛速度.其次,通过动态同步机制,进一步提高全局模型的准确率和训练效率.实验结果表明,FedSKD算法在非独立同分布数据划分策略下,在降低训练代价的同时,提高了模型准确率和训练效率.在CIFAR10/100数据集上,与最新的基线算法FedMLD算法相比,FedSKD算法在准确率上取得了平均2%的提升,并降低了平均56%的训练代价.

关键词：联邦学习自蒸馏非独立同分布深度学习边缘计算

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面板数据固定效应线性回归模型的变量选择

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山西大学学报(自然科学版) 2024年

作者：田果杨宜平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

本文基于弹性网（Elastic net）惩罚为面板数据固定效应线性回归模型提出了一种新的变量选择过程，所提出的变量选择过程能处理强相关变量的变量选择问题。先通过正向正交偏差变换消除固定效应，然后构造了基于Elastic net惩罚的最小二... 详细信息

本文基于弹性网（Elastic net）惩罚为面板数据固定效应线性回归模型提出了一种新的变量选择过程，所提出的变量选择过程能处理强相关变量的变量选择问题。先通过正向正交偏差变换消除固定效应，然后构造了基于Elastic net惩罚的最小二乘目标函数，进而同时进行回归系数的估计和变量选择，证明了所得估计的组效应性质。所提出的变量选择过程不仅消除了固定效应的影响，而且即使协变量存在共线性时，也能很好地识别出真实模型。其次，模拟研究了本文提出方法的有限样本性质。模拟研究表明：与Lasso,ALasso以及SCAD变量选择方法相比，提出的Elastic net变量选择方法能够很好的将强相关变量选入模型。最后，采用文中提出的方法分析了实际数据。

关键词：强相关变量正向正交偏差变换弹性网组效应

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基于代码克隆差异分析的函数模板挖掘和检索方法

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软件学报 2025年第6期36卷 2774-2793页

作者：肖泉彬陈源吴毅坚彭鑫复旦大学计算机科学技术学院上海市数据科学重点实验室(复旦大学)

在软件工程领域,代码库承载着丰富的知识资源,可以为开发者提供编程实践的案例参考.源代码中频繁出现的模式化重复片段,若能以代码模板的形式有效提炼,就能显著提升编程效率.当前实践中,开发者常常通过源代码搜索复用现有解决方案,然而... 详细信息

在软件工程领域,代码库承载着丰富的知识资源,可以为开发者提供编程实践的案例参考.源代码中频繁出现的模式化重复片段,若能以代码模板的形式有效提炼,就能显著提升编程效率.当前实践中,开发者常常通过源代码搜索复用现有解决方案,然而此方法往往产生大量相似且冗余的结果,增加了后续筛选工作的负担.与此同时,以克隆代码为基础的模板挖掘技术往往未能涵盖由分散小克隆片段构成的广泛模式,进而限制了模板的实用性.提出了一种基于代码克隆检测的代码模板提取和检索方法,通过拼接多个片段级克隆以及提取和聚合方法级克隆的共享部分,实现了更高效的函数级代码模板提取,并解决了模板质量问题.基于所挖掘的代码模板,提出了一种代码结构特征的三元组表示法,有效地对纯文本特征进行补充,并实现了高效而简洁的结构表示.此外,提出了一种结构和文本检索相结合的模板特征检索方法,以便通过匹配编程上下文的特征来检索这些模板.基于该方法实现的工具CodeSculptor,在包含45个高质量Java开源项目的代码库测试中展现了其提取高质量代码模板的显著能力.结果表明,该工具挖掘的模板平均可实现减少60.87%的代码量,且有92.09%是通过拼接片段级克隆产生的,这一比例的模板在传统方法中是无法识别出来的,这印证了该方法在识别和构建代码模板方面的卓越性能.在代码模板检索和推荐的实验中, Top-5检索结果精确度达到了96.87%.通过对随机选择的9 600个模板进行的初步案例研究,讨论了模板的实用性,并发现大多数抽样代码模板在语义上是完整的,少数无意义的模板表明该模板提取工作未来的潜力.用户研究进一步表明,使用CodeSculptor能够更有效率地完成代码开发任务.

关键词：克隆检测代码检索特征表示软件开发代码复用

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基于离散小波变换的红外与可见光图像融合

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山西大学学报(自然科学版) 2025年

作者：钱宇华张纪海黄琴山西大学大数据科学与产业研究院演化科学智能山西省重点实验室(太原)

红外与可见光图像融合算法旨在保留红外图像的显著目标和可见光图像的纹理细节，以增强场景感知和视觉理解。现有红外与可见光图像融合算法通常直接对源图像进行处理，但这种方式存在以下问题：1）融合过程中高频信息易被忽略，导致融... 详细信息

红外与可见光图像融合算法旨在保留红外图像的显著目标和可见光图像的纹理细节，以增强场景感知和视觉理解。现有红外与可见光图像融合算法通常直接对源图像进行处理，但这种方式存在以下问题：1）融合过程中高频信息易被忽略，导致融合结果细节丢失；2）融合过程中互补信息和冗余信息区分难，导致融合结果目标信息被稀释或弱化；为此，本文提出了一种基于离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DWT）的红外与可见光图像融合算法（Discrete Wavelet Transform-based Infrared and Visible Image Fusion, DWTFusion）。该方法首先利用DWT将源图像分解为低频子带和高频子带，以分别提取全局结构信息和局部细节特征。随后，设计了一种结合多尺度跳跃连接与特征融合机制的编码器-解码器架构，以在不同尺度上提取并重建低频与高频特征。针对低频子带的互补性与显著性目标提取问题，提出了双重引导的交叉注意力模块（Dual-Guided Cross Attention Module,DCAM），通过计算跨模态交叉注意力，引导显著目标区域的增强，同时抑制背景冗余信息。考虑到高频子带的纹理和边缘细节丰富性，引入动态特征选择机制（Dynamic Feature Fusion, DFF），根据高频纹理细节的显著性进行筛选和加权融合，以增强边缘和细节信息的保留。最终，采用逆离散小波变换（Inverse Discrete Wavelet Transform,IDWT）对融合后的低频与高频子带进行重建，生成纹理清晰且目标显著的高质量融合图像。实验结果表明，在公开数据集LLVIP和MSRS上，DWTFusion在主观视觉效果上优于主流方法，并在12项客观评估指标中取得8项最佳的成绩。

关键词：离散小波变换图像融合交叉注意力特征融合深度学习

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