检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2025年第05期 906-923页

作者：钟展鸣宋强张月陈泽彬杨珺瑶中山大学电子与通信工程学院湖南科技大学计算机科学与工程学院

群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤，具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法，随机有限集（Random Finite Set,RFS）滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中，现有的... 详细信息

群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤，具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法，随机有限集（Random Finite Set,RFS）滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中，现有的RFS滤波方法普遍未考虑群特性对跟踪的影响，也未考虑群目标起始与航迹信息提取的问题。为此，本文结合了群建模、带标签势均衡多目标多伯努利（Cardinality Balanced Multi-target Multi-Bernoulli,CBMeMBer）滤波器以及自适应新生目标强度技术，提出一种针对低慢小群目标的跟踪方法。具体而言，本文首先通过虚拟领导-跟随者模型和无向图邻接矩阵对群目标结构进行建模；随后提出了一种三层优先级标签分配策略，改进了传统的带标签CBMeMBer滤波器，解决了标签冲突导致的轨迹混叠问题，提高了跟踪精度和算法运行效率；同时，设计了基于群目标场景与两点起始法的自适应新生目标强度算法，实现了RFS框架下群目标的自适应新生目标初始化；最后，仿真实验和基于全息凝视雷达的实测数据实验表明，所提方法在目标状态估计和轨迹质量方面表现优异，跟踪性能优于包括传统的带标签CBMeMBer滤波器在内的对比算法，且能有效避免轨迹交叉和混叠现象，充分展示了其在低慢小群目标精细化跟踪中的潜力和实际应用价值。

关键词：低慢小目标随机有限集群目标跟踪带标签势均衡多目标多伯努利滤波器全息凝视雷达

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面向边缘智能的大模型研究进展

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计算机研究与发展 2025年

作者：王睿张留洋高志涌姜彤雲北京科技大学计算机与通信工程学院

随着大模型技术的迅猛发展，大模型在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出卓越的性能，成为解决复杂问题的重要工具，并在科研和产业界引发了广泛关注.然而，当前基于云平台的大模型训练和推理方案面临诸多挑战，包括高昂的成本、有... 详细信息

随着大模型技术的迅猛发展，大模型在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出卓越的性能，成为解决复杂问题的重要工具，并在科研和产业界引发了广泛关注.然而，当前基于云平台的大模型训练和推理方案面临诸多挑战，包括高昂的成本、有限的可扩展性和信息安全风险等.随着模型参数规模的不断扩大，对于低成本、高效训练和推理的需求愈发迫切.在端边侧进行大模型的协同训练和推理，可以显著降低延迟和带宽需求，同时增强数据隐私和操作效率，为大模型在多样化场景中的低成本应用提供关键技术支持，成为当前研究的热点之一.全面调研了面向边缘智能的大模型相关研究，主要从大模型边缘训练和推理2个角度对当前相关研究进行了深入分析和讨论.最后，提出了面向边缘智能的大模型技术发展所面临的挑战和未来展望.希望能促进学术界和产业界对面向边缘智能的大模型技术有更深入了解和关注，并能够启发更多的学者开展深入研究．

关键词：边缘智能大模型大模型联邦微调边缘高效推理

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基于自监督学习和二阶表示的小样本图像分类

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计算机学报 2025年第3期48卷 586-601页

作者：李兆亮贾令尧张冰冰李培华大连理工大学信息与通信工程学院辽宁大连116024 大连民族大学计算机科学与工程学院辽宁大连116650

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探... 详细信息

小样本图像分类旨在利用少量的标注样本实现对未见类别的预测。最近的研究表明,预训练策略和图像表示方法在该任务中发挥着关键作用。然而,这些方法的应用仍面临两个主要挑战:第一,自监督学习在小样本分类的预训练阶段尚未得到充分的探索;第二,二阶表示在不同粒度的小样本任务中的作用尚不明确,制约了其在复杂任务中的应用。针对上述问题,本文首先提出了一个多任务协同优化的预训练方法,实现了对比式自监督、生成式自监督和有监督学习的联合训练。该方法旨在促进模型学习具有迁移性的特征,从而提升模型的泛化性能。其次,本文利用紧致的双线性池化对模型进行微调,以获取更具分辨力的二阶表示,从而进一步增强模型的非线性建模能力。最后,本文提出了一种基于类间相似关系的任务难度指标,用于量化小样本任务的分类粒度,并通过线性探测分析系统地研究了二阶表示在粗细粒度不同的小样本任务中的表现。实验表明,多任务协同的预训练有效提高了模型的泛化性能,并且不同的分支任务呈现相互促进的效果;在更加困难的细粒度任务中,二阶表示相对于一阶表示展现出更强的线性可分性,这为一阶和二阶表示在不同场景中的应用提供了有益参考。本文通过广泛的消融实验深入评估了每个关键设计的贡献。与当前最先进的方法相比,本文方法在miniImageNet和CUB数据集的1-shot/5-shot分类任务中分别取得0.66%/0.53%和3.12%/0.98%的提升,在tiered ImageNet数据集的5-shot分类任务中取得可比结果(87.19%vs.87.31%),在跨域数据集miniImageNet→CUB、miniImageNet→Aircraft和miniImageNet→Cars中分别取得1.25%、1.96%和4.34%的提升,验证了本文方法的有效性。

关键词：小样本图像分类自监督学习有监督学习二阶表示任务难度指标

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基于标记适应的人脸年龄识别优化算法

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计算机工程 2025年第1期51卷 174-181页

作者：张会影圣文顺东南大学计算机科学与工程学院江苏南京211189 南京工业大学浦江学院计算机与通信工程学院江苏南京211200

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性,因此在年龄识别中可以学习并利用相邻年龄的面部信息,将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布(LD),从而有效缓解了训练和... 详细信息

缺乏完整和足够的人脸年龄标记数据集是当前人脸年龄识别问题中最突出的挑战之一。由于相近年龄的面部具有相似性,因此在年龄识别中可以学习并利用相邻年龄的面部信息,将每张人脸图像看作相关年龄的标记分布(LD),从而有效缓解了训练和测试数据集不足的问题。但是在不同年龄阶段,人的面部衰老变化速度显著不同,如儿童和老年时期面部变化较快,而中年时期面部变化较平缓,当前常用的LD方法存在模式单一的缺点,难以适应不同年龄阶段人脸特征的变化规律。为提高人脸年龄识别算法的通用性,提出一种深度学习框架下基于标记适应的人脸年龄识别优化算法IFAR-LA。引入标记适应机制,能够更好地学习特征表示,挖掘人脸图像数据中丰富的语义信息,从而有效提取不同年龄阶段面部变化的特征,大幅提升表示学习能力和泛化能力。改进后的标记适应算法能够适应不同年龄阶段人脸变化规律,使每幅人脸图像在学习其真实年龄和相关年龄的时候都能发挥作用,缓解训练数据不足的问题,同时,提升了算法普适性,能够适应不同年龄阶段人的面部衰老变化速度。在公开的人脸数据集MORPH和FG-NET上的实验结果表明,IFAR-LA算法相比改进前的人脸年龄识别算法平均绝对误差分别降低了6.5%和11.5%。

关键词：标记分布学习深度学习卷积神经网络人脸年龄识别平均绝对误差

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基于一体化结构光纤加速度计的三维光纤矢量水听器

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声学学报 2025年第1期50卷 157-164页

作者：陈毅刘飞佟昊阳李文静金晓峰徐平浙江大学信息与电子工程学院杭州310027 杭州应用声学研究所杭州311400 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

提出了一种基于一体化结构光纤加速度计的同振式三维光纤矢量水听器。利用质量–弹簧系统的一体化结构设计及其工作原理,研制了基于一体化结构的光纤加速度计。在此基础上,采用推挽式结构和6只光纤加速度计,设计制作了一只同振式三维光... 详细信息

提出了一种基于一体化结构光纤加速度计的同振式三维光纤矢量水听器。利用质量–弹簧系统的一体化结构设计及其工作原理,研制了基于一体化结构的光纤加速度计。在此基础上,采用推挽式结构和6只光纤加速度计,设计制作了一只同振式三维光纤矢量水听器。利用驻波管比较法和差分延时外差解调技术进行测试,结果表明,该光纤矢量水听器在20~500 Hz频率范围有较平坦的加速度相移灵敏度频率响应。以X通道为例,其平均灵敏度为34.7 dB(re.1 rad/(m·s^(-2))),与声质点振动理论计算结果(36.5 dB)和有限元仿真结果(35.5 dB)接近。

关键词：矢量水听器光纤加速度计相移灵敏度

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基座模型技术背景下的具身智能体综述

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浙江大学学报(工学版) 2025年第2期59卷 213-226,268页

作者：李颂元朱祥维李玺中山大学电子与通信工程学院广东深圳518107 浙江大学计算机科学与技术学院浙江杭州310058

近年来,虽然自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等领域的基座模型取得了突破性的进展,展现出了通用人工智能的潜力,但它们在因果推理和物理常识理解方面的表现远不及人类或动物.这是因为这些模型主要依赖于大量的数据和计算能力,缺... 详细信息

近年来,虽然自然语言处理、计算机视觉、多模态学习等领域的基座模型取得了突破性的进展,展现出了通用人工智能的潜力,但它们在因果推理和物理常识理解方面的表现远不及人类或动物.这是因为这些模型主要依赖于大量的数据和计算能力,缺乏与现实世界的直接互动和经验积累.许多研究者开始质疑,单纯通过增加模型规模是否足以克服这些根本性的问题.这促使学界重新审视智能的本质,认为智能不仅是计算能力的提升,更是源于与环境的互动.具身智能正逐渐受到人工智能领域的关注,因为它强调智能体通过与物理世界的直接互动,学习和适应环境,展现出更接近生物智能的特性.结合基座模型的技术背景,对具身人工智能进行全面的调研.讨论当前具身智能体背后的技术思想、测试基准及应用.对未来具身人工智能的趋势和挑战进行前瞻性的分析.

关键词：具身智能多模态学习基座模型强化学习

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基于强化学习的导弹突防决策建模研究

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系统仿真学报 2025年第3期37卷 763-774页

作者：张斌雷永林李群高远陈永朱佳俊鲍琛龙国防科技大学计算机学院湖南长沙410073 国防科技大学系统工程学院湖南长沙410073

突防能力是导弹等装备的关键评价指标,针对传统基于知识工程的突防决策方法难以自适应演进的不足,提出了基于作战仿真和深度强化学习结合的智能突防决策建模方法。搭建了基于WESS的导弹智能决策训练环境;以导弹机动突防决策建模为例进... 详细信息

突防能力是导弹等装备的关键评价指标,针对传统基于知识工程的突防决策方法难以自适应演进的不足,提出了基于作战仿真和深度强化学习结合的智能突防决策建模方法。搭建了基于WESS的导弹智能决策训练环境;以导弹机动突防决策建模为例进行了应用研究,建立了机动突防决策网络模型;基于离散SAC算法进行了决策模型的强化学习训练,并开展智能化测试对比。初步试验结果表明:基于机器学习的智能决策模型具有更好的突防效果。

关键词：导弹突防智能决策深度强化学习作战仿真 WESS仿真系统

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利用Hofmeister效应一步法制备离子导电耐低温强韧PVA水凝胶

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材料导报 2025年第9期39卷 213-219页

作者：陈继伟朱慧雯王海镔桑建权李艳花熊芬罗建新湖南工学院材料科学与工程学院湖南衡阳421002 湖南工学院计算机科学与工程学院湖南衡阳421002

由于水凝胶的含水量较高,其力学性能和耐低温性能普遍较低。通常多采用降低水含量提高水凝胶力学性能和耐低温性能,但这不利于水凝胶的应用。本工作采用一步浸泡法利用聚乙烯醇(PVA)水凝胶的Hofmeister效应诱导PVA高分子链自组装形成均... 详细信息

由于水凝胶的含水量较高,其力学性能和耐低温性能普遍较低。通常多采用降低水含量提高水凝胶力学性能和耐低温性能,但这不利于水凝胶的应用。本工作采用一步浸泡法利用聚乙烯醇(PVA)水凝胶的Hofmeister效应诱导PVA高分子链自组装形成均匀的疏水缠结交联网络和氢键交联网络结构,结合Hofmeister效应中引入的无机盐离子与水分子的水合作用,赋予PVA水凝胶良好的机械柔韧性和耐低温性能,构建了一种具有较高机械柔韧性(断裂强度和断裂伸长率分别为25.02 MPa和935%)和耐低温性能(凝固点为-47.6℃)的PVA水凝胶。此外,盐离子的引入还可以同时为水凝胶的离子导电提供自由移动离子。这种综合性能优异的水凝胶可以应用于具有较宽工作温度和力学性能要求的柔性离子导电领域。

关键词：聚乙烯醇水凝胶物理交联网络力学性能耐低温性能

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基于BPMN的业务流程建模元素扩展机制

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计算机集成制造系统 2025年第1期31卷 235-244页

作者：程航宇康国胜刘建勋文一凭曹步清王祯湖南科技大学服务计算与软件新技术湖南省重点实验室湖南湘潭411201 湖南科技大学计算机科学与工程学院湖南湘潭411201

业务流程管理(BPM)是企业确保持续改进业务流程(BP)并适应业务变化的有效策略,其中业务流程建模是优化BPM关键。业务流程建模符号(BPMN)是一种可视化的业务流程建模语言,在建模过程提供流程交互、异常处理和语义补偿等功能,并具有良好... 详细信息

业务流程管理(BPM)是企业确保持续改进业务流程(BP)并适应业务变化的有效策略,其中业务流程建模是优化BPM关键。业务流程建模符号(BPMN)是一种可视化的业务流程建模语言,在建模过程提供流程交互、异常处理和语义补偿等功能,并具有良好的适应能力。BPMN尽管在很多领域中应用,但难以直观表达一些工业互联网环境下的复杂业务场景,这增加了建模人员与业务人员之间沟通成本。虽然已有解决方法对原生BPMN元素扩展,并详细注释,但表达能力仍然有限,且大量注释使业务流程变得繁杂。对此,基于BPMN 2.0对业务流程建模元素进行扩展,给出通用的扩展机制与实现方法。基于该方法,针对不同应用场景的业务需求可扩展新的建模元素和属性。最后,通过真实的业务流程模型案例说明该扩展机制的有效性,为其他业务流程建模元素的扩展提供一种通用的参考框架。

关键词： BPMN 2.0 业务流程管理建模元素扩展机制

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可重构智能超表面辅助的非地面网络安全传输与轨迹优化

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电子与信息学报 2025年第2期47卷 296-304页

作者：徐可馨隆克平陆阳张海君北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 中国电力科学研究院北京102209

由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题,该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统,引入可重构智能超表面(RIS),提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需... 详细信息

由于卫星与地面用户之间的直连受限于覆盖范围和链路质量以及非地面网络存在窃听威胁等问题,该文考虑一个无人机中继的非地面网络安全传输系统,引入可重构智能超表面(RIS),提高合法用户信号质量。同时为了兼顾系统高传输速率和高安全需求,该文设计卫星到无人机的传输速率与地面合法用户的安全速率的加权和作为系统效用,并以此作为优化目标,进而提出一种基于双层双延迟深度确定性策略梯度(TTD3)的联合卫星与无人机波束成形、RIS相移矩阵以及无人机轨迹优化方法,通过采用双层深度强化学习结构解耦波束成形和轨迹优化两个子问题,实现系统效用最大化。仿真结果验证了所提方法在动态非地面网络环境下的有效性,同时在高安全需求下,通过对比不同算法、不同配置方案以及不同RIS元件数量下的仿真结果,证明了该文所提方法能够提升系统安全传输性能。

关键词：可重构智能超表面非地面网络深度强化学习安全传输

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