检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学与探索 2025年第2期19卷 513-527页

作者：印婵祝义王金永陈小颖郝国生江苏师范大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 徐州工程学院信息工程学院江苏徐州221018 南京大学计算机科学与技术系南京210023

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导... 详细信息

深度强化学习是目前信息物理融合系统(CPS)决策中常用的一种方法。然而,当面对未知环境和复杂任务时,基于黑盒的深度强化学习方法在系统的安全性和奖励函数设置的可解释性方面存在不足。针对上述问题,提出了一种形式化时空规则验证制导的安全强化学习方法。提出了时空规则通信顺序进程(CSR-TCSP)对系统进行建模,并结合时空规约语言(STSL)和模型检测工具FDR对进程代数模型进行验证。利用系统环境模型形式化奖励状态机的结构,提出了时空规则奖励状态机(STR-RM)以指导强化学习中奖励函数的设置。此外,为了监测系统的运行并确保输出决策的安全性,设计了一个监控器及安全动作决策算法以获得更安全的状态行为策略。通过一个自动驾驶系统中的避障与变道超车实例,证明所提方法的有效性。

关键词：信息物理融合系统形式化方法进程代数安全强化学习自动驾驶

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基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法

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计算机集成制造系统 2025年

作者：焉佳馨刘聪苏轩闻立杰曹健曾庆田山东理工大学计算机科学与技术学院山东科技大学计算机科学与工程学院清华大学软件学院上海交通大学计算机科学与技术系

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存... 详细信息

模型挖掘旨在从给定的事件日志中发现能够描述流程的最佳模型。已有的模型挖掘方法大多难以在有限时间内得到一个健全的流程模型。归纳式挖掘方法虽然可以保证在绝大多数情况下都能挖掘出健全的流程模型，但在处理复杂活动关系时常常存在局限性，导致模型中可能出现局部不精确结构而降低模型质量，如并发关系中的选择或循环关系往往是该方法对复杂活动关系处理不当的结果。针对上述问题，提出了一种基于局部流程结构优化的归纳式模型挖掘方法。具体而言，首先识别归纳式挖掘方法所得初始流程树中不精确结构并提取不精确结构对应的子日志，然后在提取的子日志上使用基于频次的归纳式挖掘方法对不精确结构进行迭代优化，最后使用优化后的新子流程树替换初始流程树中不精确结构，构造多棵新流程树，将所有流程树转换为Petri网以评估模型质量，最终得到一个最佳Petri网。所提方法已在开源流程挖掘平台ProM中实现。基于6组公开的真实事件日志，对本文方法与已有模型挖掘方法进行对比实验。实验结果表明，本文方法相较于已有方法能够挖掘出质量更高，复杂度更低且健全性能够得到保证的模型，可以为后续的流程分析和改进提供更加有力的支持。

关键词：模型挖掘归纳式挖掘局部流程优化不精确结构识别流程树

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印刷电路板缺陷持续检测与定位方法研究

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智能系统学报 2025年第1期20卷 219-229页

作者：杨奡飞续欣莹谢刚刘华平太原理工大学电气与动力工程学院山西太原030024 清华大学计算机科学与技术系北京100084

针对目前缺陷检测与定位方法只能对特定类型的缺陷进行检测,而不能连续地学习检测不同类型缺陷的问题,提出了一种基于反向蒸馏模型的缺陷检测与定位方法。该方法以反向蒸馏模型为基础模型,对模型中间层输出的特征图以及一分类嵌入表示... 详细信息

针对目前缺陷检测与定位方法只能对特定类型的缺陷进行检测,而不能连续地学习检测不同类型缺陷的问题,提出了一种基于反向蒸馏模型的缺陷检测与定位方法。该方法以反向蒸馏模型为基础模型,对模型中间层输出的特征图以及一分类嵌入表示进行池化蒸馏,使得模型能够在连续的任务序列上不断地学习新的检测任务,从而达到持续学习的能力。在4个连续的印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测与定位任务上进行实验,实验结果表明该方法的性能优于对比方法,能够满足工业生产场景的应用需求,在抑制对旧任务样本的检测能力的遗忘的同时,能够保持学习检测新任务的能力。

关键词：缺陷检测缺陷定位持续学习深度学习无监督学习反向蒸馏一分类嵌入池化蒸馏印刷电路板

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Self-Guide:一种基于自我规划的大语言模型推理增强方法

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中文信息学报 2025年第04期39卷 55-66页

作者：刘艺彬刘正皓闫宇坤于是王硕杨麟儿陈慧敏谷峪于戈东北大学计算机科学与工程学院清华大学计算机科学与技术系北京语言大学信息科学学院清华大学新闻与传播学院

尽管大语言模型在自然语言处理任务中取得显著进展，但其在复杂问题推理等领域还面临着认知负荷问题，即大语言模型在推理过程中需要记忆并处理大量信息。因此，如何有效地减少大语言模型推理过程中的认知负荷，缓解推理过程中可能出现... 详细信息

尽管大语言模型在自然语言处理任务中取得显著进展，但其在复杂问题推理等领域还面临着认知负荷问题，即大语言模型在推理过程中需要记忆并处理大量信息。因此，如何有效地减少大语言模型推理过程中的认知负荷，缓解推理过程中可能出现的认知过载，是一个亟待解决的问题。对此该文提出了Self-Guide方法，用于增强语言模型的推理能力。该方法通过指引大语言模型生成常识知识和推理指导，让大语言模型基于自我规划来增强其推理能力，并通过与推理链结合的方式对模型的推理过程进行校准。与现有方法不同的是，该文在不对大语言模型进行微调或使用外部工具的情况下，显著提升了大语言模型的推理性能。实验结果表明，Self-Guide方法在四种常见推理任务上性能显著优于基线方法，同时相比传统的推理链模型，Self-Guide方法在推理能力较弱的模型上也具有良好的泛化性能。通过结合大语言模型的自我规划和推理能力，Self-Guide方法为提升语言模型的推理能力提供了一种新的有效途径。

关键词：大语言模型自我引导推理增强认知负荷

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面向分布式超导量子计算架构的量子线路映射

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软件学报 2025年第05期 2381-2400页

作者：朱鹏程卫丽华冯世光周祥臻郑盛根管致锦宿迁学院信息工程学院南通大学信息科学技术学院清华大学计算机科学与技术系鹏城实验室

近年来,超导量子互连技术的研究取得了重要进展,这为构建分布式超导量子计算架构提供了有效途径.分布式超导架构在网络拓扑、量子比特连通性、以及量子态传输协议等方面对量子线路的执行施加了严格约束.为在分布式架构上调度和执行量子... 详细信息

近年来,超导量子互连技术的研究取得了重要进展,这为构建分布式超导量子计算架构提供了有效途径.分布式超导架构在网络拓扑、量子比特连通性、以及量子态传输协议等方面对量子线路的执行施加了严格约束.为在分布式架构上调度和执行量子线路,需要通过专门的映射工序对量子线路进行适配底层架构的变换,并将变换后的线路交由网络中多个QPU (quantum processing unit)协同运行.分布式量子线路映射需向原始线路插入辅助的量子态移动操作,这些操作(尤其是QPU间量子态移动操作)具有较高的错误率.因此,减少映射所需的量子态移动操作数对于保证分布式计算的成功率至关重要.基于超导量子互连技术和超导QPU的技术特征构建一种抽象的分布式量子计算模型,并基于该抽象模型提出一种分布式量子线路映射方法,该方法由量子比特分布式映射和量子态路由两个核心模块组成,前者以量子态路由开销为代价函数,通过局部寻优和模拟退火相结合的策略生成近最优的初始映射;后者根据量子门执行的不同情形构建多个启发式量子态路由策略,并通过灵活应用这些策略最小化插入的量子态移动操作数.所构建的分布式抽象模型屏蔽了底层架构中和量子线路映射无关的物理细节,这使得基于该模型的映射方法可适用于一类分布式超导架构而非某个特定架构.另外,所提方法可作为辅助工具参与分布式网络拓扑结构的设计和评价.实验结果表明,所提算法可以有效降低映射所需的QPU内量子态移动操作(即SWAP门)数和QPU间量子态移动操作(即ST门)数.相较已有算法,在所有基准线路上平均减少69.69%的SWAP门和85.88%的ST门,且时间开销和已有算法接近.

关键词：超导量子计算量子网络分布式计算量子处理器量子线路映射

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OpenPlanner：一个开源的时间敏感网络规划器

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计算机研究与发展 2025年

作者：姜旭艳全巍付文文张小亮孙志刚国防科技大学计算机学院南京航空航天大学计算机科学与技术学院湖南汽车工程职业大学信息工程学院

时间敏感网络（time-sensitive networking， TSN）在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下，为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程，规划问... 详细信息

时间敏感网络（time-sensitive networking， TSN）在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下，为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程，规划问题是一个NP完全问题.目前不论是学术界的TSN规划算法研究，还是工业界的TSN部署应用都急需一个开源的规划器软件.提出一种构件化、松耦合的TSN规划器软件架构（loose-coupled component-based architecture of planner，LOCAP），通过规划参数最小集和规划结果通用表等接口规范设计，实现规划算法与规划工具、规划器软件与交换硬件实现的松耦合.OpenPlanner是基于LOCAP架构、使用python语言编写开源TSN规划器，内嵌自研和第三方贡献的多个可满足性理论规划算法和启发式规划算法.基于OpenPlanner对不同算法的运行时间开销以及解的质量进行了评估，指出多样化的TSN应用场景需要不同的规划算法.据调研，OpenPlanner是目前唯一的开源TSN规划器，规划结果已部署到OpenTSN开源网络、银河衡芯TSN芯片以及芯准TTE等多个硬件平台，在卫星、无人车和火炮等多个系统中得到应用.

关键词：时间敏感网络流量规划器开源可满足性理论时间感知整形器

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面向深度学习的图像数据增强综述

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软件学报 2025年第3期36卷 1390-1412页

作者：杨锁荣杨洪朝申富饶赵健计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023 南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023 南京大学人工智能学院江苏南京210023 南京大学电子科学与工程学院江苏南京210023

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用... 详细信息

深度学习已经在许多计算机视觉任务中取得了显著的成果.然而,深度神经网络通常需要大量的训练数据以避免过拟合,但实际应用中标记数据可能非常有限.因此,数据增强已成为提高训练数据充分性和多样性的有效方法,也是深度学习模型成功应用于图像数据的必要环节.系统地回顾不同的图像数据增强方法,并提出一个新的分类方法,为研究图像数据增强提供了新的视角.从不同的类别出发介绍各类数据增强方法的优势和局限性,并阐述各类方法的解决思路和应用价值.此外,还介绍语义分割、图像分类和目标检测这3种典型计算机视觉任务中常用的公共数据集和性能评价指标,并在这3个任务上对数据增强方法进行实验对比分析.最后,讨论当前数据增强所面临的挑战和未来的发展趋势.

关键词：深度学习图像数据增强图像识别泛化性能计算机视觉

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OpenPlanner:一个开源的时间敏感网络流量规划器

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计算机研究与发展 2025年第5期62卷 1307-1329页

作者：姜旭艳全巍付文文张小亮孙志刚国防科技大学计算机学院长沙410003 南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106 湖南汽车工程职业大学信息工程学院湖南株洲412001

时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下,为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程,规划问题是一... 详细信息

时间敏感网络(time-sensitive networking,TSN)在工业控制、航空电子和车载网络中具有广泛的应用前景.TSN流量规划是在拓扑结构、网络资源、设备能力和业务需求等多维约束下,为TSN交换机计算关键帧的无冲突发送时刻的过程,规划问题是一个NP完全问题.目前不论是学术界的TSN规划算法研究,还是工业界的TSN部署应用都急需一个开源的规划器软件.提出一种构件化、松耦合的TSN规划器软件架构LOCAP(loose-coupled component-based architecture of planner),通过规划参数最小集和规划结果通用表等接口规范设计,实现规划算法与规划工具、规划器软件与交换硬件实现的松耦合.OpenPlanner是基于LOCAP架构使用Python语言编写的开源TSN规划器,其内嵌自研和第三方贡献的多个可满足性模理论规划算法和启发式规划算法.基于OpenPlanner对不同算法的运行时间开销以及解的质量进行了评估,指出多样化的TSN应用场景需要不同的规划算法.据调研,OpenPlanner是目前唯一的开源TSN规划器,规划结果已部署到OpenTSN开源网络、银河衡芯TSN芯片以及芯准TTE等多个硬件平台,在卫星、无人车和火炮等多个系统中得到应用.

关键词：时间敏感网络流量规划器开源可满足性模理论时间感知整形器

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联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计

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中国图象图形学报 2025年第1期30卷 254-267页

作者：董婧张鸿儒方小勇周东生杨鑫张强魏小鹏大连大学先进设计与智能计算教育部重点实验室大连116622 湖南工学院安全与管理工程学院衡阳421002 大连理工大学计算机科学与技术学院大连116024

目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进... 详细信息

目的多视图三维人体姿态估计能够从多方位的二维图像中估计出各个关节点的深度信息,克服单目三维人体姿态估计中因遮挡和深度模糊导致的不适定性问题,但如果系统性能被二维姿态估计结果的有效性所约束,则难以实现最终三维估计精度的进一步提升。为此,提出了一种联合多视图可控融合和关节相关性的三维人体姿态估计算法CFJCNet(controlled fusion and joint correlation network),包括多视图融合优化模块、二维姿态细化模块和结构化三角剖分模块3部分。方法首先,基于极线几何框架的多视图可控融合优化模块有选择地利用极线几何原理提高二维热图的估计质量,并减少噪声引入;然后,基于图卷积与注意力机制联合学习的二维姿态细化方法以单视图中关节点之间的联系性为约束,更好地学习人体的整体和局部信息,优化二维姿态估计;最后,引入结构化三角剖分以获取人体骨长先验知识,嵌入三维重建过程,改进三维人体姿态的估计性能。结果该算法在两个公共数据集Human3.6M、Total Capture和一个合成数据集Occlusion-Person上进行了评估实验,平均关节误差为17.1 mm、18.7 mm和10.2 mm,明显优于现有的多视图三维人体姿态估计算法。结论本文提出了一个能够构建多视图间人体关节一致性联系以及各自视图中人体骨架内在拓扑约束的多视图三维人体姿态估计算法,优化二维估计结果,修正错误姿态,有效地提高了三维人体姿态估计的精确度,取得了最佳的估计结果。

关键词：多视图三维人体姿态估计关节相关性图卷积网络(GCN) 注意力机制三角剖分

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四轴飞行器的自抗扰姿态控制研究

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机械设计与制造 2025年第1期407卷 331-334,339页

作者：赵志伟尤小庆王蕾葛超华北理工大学电气工程学院河北唐山063210 唐山学院计算机科学与技术系河北唐山063010 唐山学院智能与信息工程学院河北唐山063010

针对欠驱动四轴飞行器控制系统在轨迹跟踪过程中存在参数不确定和易受外部干扰等问题,这里采用一种PID控制、非线性自抗扰控制(NLADRC)和PD控制技术相结合的控制方式对其位置和姿态进行控制,以偏航通道为例实现了扩张状态观测器(ESO)对... 详细信息

针对欠驱动四轴飞行器控制系统在轨迹跟踪过程中存在参数不确定和易受外部干扰等问题,这里采用一种PID控制、非线性自抗扰控制(NLADRC)和PD控制技术相结合的控制方式对其位置和姿态进行控制,以偏航通道为例实现了扩张状态观测器(ESO)对内扰和外扰的估计及补偿。首先,根据四轴飞行器模型特点,实现了适用于4通道的参数整定方案,大大简化了参数整定难度;然后,设计了内外双环路控制器,其外环由PID控制,内环由ADRC和PD控制;最后,通过与串级PID控制在轨迹跟踪及抗扰性、鲁棒性方面进行仿真对比分析,结果表明该控制方法能够满足四轴飞行器在稳定度高和姿态调节快速性等方面的要求,自抗扰控制器能够对扰动进行很好地估计和补偿。

关键词：四轴飞行器自抗扰参数整定估计补偿姿态控制

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