計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究

2025年03期

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異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)在無(wú)人系統(tǒng)中的研究綜述 摘要：異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)（heterogeneous federated learning，HFL）是一種用于解決數(shù)據(jù)和設(shè)備異構(gòu)性問(wèn)題的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)方法，廣泛應(yīng)用于包括無(wú)人系統(tǒng)在內(nèi)的多種場(chǎng)景。隨著無(wú)人系統(tǒng)（如無(wú)人機(jī)、自動(dòng)駕駛車輛）的快速發(fā)展，...
基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的人臉屬性合成技術(shù)綜述 摘要：人臉屬性合成技術(shù)旨在保留人臉面部圖像身份信息的情況下，根據(jù)指定目標(biāo)重建人臉屬性，從而在源圖像上合成具有全新屬性的人臉。計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展為人臉屬性合成技術(shù)提供了全新的解決方案，為此，從人臉屬性合成數(shù)據(jù)集、傳統(tǒng)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（gen...
基于深度學(xué)習(xí)的前沿視頻異常檢測(cè)方法綜述 摘要：視頻異常事件檢測(cè)逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，具有重要研究意義和應(yīng)用價(jià)值。近年來(lái)，以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心的深度學(xué)習(xí)技術(shù)在多項(xiàng)機(jī)器視覺(jué)任務(wù)中展現(xiàn)優(yōu)異性能，極大地啟發(fā)了其在視頻異常事件檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用。為此，針對(duì)近年來(lái)基于深度學(xué)習(xí)的...

TSD-PBFT:基于信譽(yù)和標(biāo)準(zhǔn)差聚類的PBFT共識(shí)優(yōu)化算法 摘要：針對(duì)實(shí)用拜占庭容錯(cuò)共識(shí)算法中存在缺少對(duì)惡意節(jié)點(diǎn)的懲罰機(jī)制、通信開(kāi)銷大、主節(jié)點(diǎn)選取安全性不足等問(wèn)題，提出了一種基于信譽(yù)和標(biāo)準(zhǔn)差聚類的PBFT共識(shí)優(yōu)化算法TSD-PBFT，旨在提高共識(shí)效率和安全性。首先，建立節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)和靜態(tài)結(jié)合的信譽(yù)評(píng)估...
S-Raft：一種增強(qiáng)拜占庭和崩潰容錯(cuò)的Raft算法 摘要：傳統(tǒng)的Raft共識(shí)算法在私有鏈中因其簡(jiǎn)潔和崩潰容錯(cuò)而得到廣泛應(yīng)用，但無(wú)法解決拜占庭節(jié)點(diǎn)惡意行為導(dǎo)致的諸多問(wèn)題。在深入分析現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，提出了一種基于Raft的增強(qiáng)拜占庭和崩潰容錯(cuò)的共識(shí)算法：S-Raft（Stability-...
基于區(qū)塊鏈的動(dòng)態(tài)多用戶可搜索加密方案 摘要：?jiǎn)斡脩艨伤阉骷用芊桨笩o(wú)法滿足多用戶環(huán)境下的數(shù)據(jù)分享需求，且存在密鑰泄露風(fēng)險(xiǎn)。為此，利用（t，N）秘密共享結(jié)構(gòu)和區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)造了一個(gè)基于身份的多用戶可搜索加密方案。該方案解決了多用戶環(huán)境下的數(shù)據(jù)分享和機(jī)密性問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了用戶的動(dòng)態(tài)更新功...

基于多粒度增強(qiáng)和答案驗(yàn)證的法律文書(shū)閱讀理解模型 摘要：近年來(lái)法律文書(shū)閱讀理解逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)，它要求模型能夠利用有限的數(shù)據(jù)完成答案分類以及證據(jù)和答案的提取，然而現(xiàn)有模型編碼粒度單一，且問(wèn)題和法律文書(shū)之間仍缺乏充分的交互。為了解決上述問(wèn)題，提出了一種基于多粒度增強(qiáng)和答案驗(yàn)證的法律文書(shū)...
基于問(wèn)題導(dǎo)向式提示調(diào)優(yōu)小樣本文本分類 摘要：低資源場(chǎng)景下提示調(diào)優(yōu)比帶有額外分類器的通用微調(diào)方法（fine-tuning）分類性能好，但提示調(diào)優(yōu)中設(shè)計(jì)一個(gè)較好的提示模板和標(biāo)簽詞映射器需要花費(fèi)大量的精力。針對(duì)該問(wèn)題，提出問(wèn)題導(dǎo)向式提示調(diào)優(yōu)的小樣本分類方法（question-ori...
一種面向知識(shí)圖譜多跳問(wèn)答的分層語(yǔ)義解析方法 摘要：在知識(shí)圖譜多跳問(wèn)答任務(wù)中，問(wèn)題的復(fù)雜語(yǔ)義往往難以被完全理解，這常導(dǎo)致回答的準(zhǔn)確性低于預(yù)期。為此，提出了一種名為HL-GPT（hierarchical parsing and logical reasoning GPT）的新型框架。該...
結(jié)合對(duì)比學(xué)習(xí)和雙流網(wǎng)絡(luò)融合知識(shí)圖譜摘要模型 摘要：提出了一種融合對(duì)比學(xué)習(xí)與雙流網(wǎng)絡(luò)的新型知識(shí)圖譜摘要模型（KGDR-CLSUM），旨在解決現(xiàn)有模型在生成摘要時(shí)存在的事實(shí)性錯(cuò)誤和信息提取不足的問(wèn)題。該模型通過(guò)設(shè)計(jì)雙流網(wǎng)絡(luò)同時(shí)處理文本特征和知識(shí)圖譜特征，并采用對(duì)比學(xué)習(xí)來(lái)強(qiáng)化這兩類特征的...

多關(guān)系和時(shí)間增強(qiáng)的知識(shí)追蹤模型 摘要：現(xiàn)有知識(shí)追蹤方法未能深入探索知識(shí)點(diǎn)間多種關(guān)系并同時(shí)考慮知識(shí)相互作用和時(shí)間對(duì)知識(shí)狀態(tài)的影響。鑒于此，從知識(shí)間多種關(guān)系和學(xué)習(xí)遺忘規(guī)律兩方面改進(jìn)知識(shí)追蹤模型，提出多關(guān)系和時(shí)間增強(qiáng)的知識(shí)追蹤模型（MRTKT）。首先，根據(jù)認(rèn)知同化理論豐富了知...
基于能量聚焦和改進(jìn)變分模態(tài)分解的人體生命體征檢測(cè)算法 摘要：針對(duì)調(diào)頻連續(xù)波（frequency modulated continuous wave，F(xiàn)MCW）雷達(dá)生命體征檢測(cè)在存在大規(guī)模的隨機(jī)人體運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景中檢測(cè)準(zhǔn)確性過(guò)低的問(wèn)題，提出了一種高精度的人體生命體征檢測(cè)算法。該算法首先通過(guò)能量聚焦選...
背景圖增強(qiáng)的社交網(wǎng)絡(luò)重要節(jié)點(diǎn)自適應(yīng)排序算法 摘要：社交網(wǎng)絡(luò)中的重要節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能具有決定性影響，開(kāi)發(fā)精度更高的重要節(jié)點(diǎn)排序算法成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。其中，LR（LeaderRank）引入一個(gè)背景節(jié)點(diǎn)明顯提升了經(jīng)典PageRank排序算法的性能，但仍面臨著網(wǎng)絡(luò)中小出度用戶的投...
基于自適應(yīng)噪聲和動(dòng)態(tài)加權(quán)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法 摘要：將差分隱私應(yīng)用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)是保護(hù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)隱私的有效方法之一，但在現(xiàn)有的算法中，添加固定噪聲進(jìn)行模型訓(xùn)練會(huì)導(dǎo)致模型精度不高、數(shù)據(jù)隱私泄露的問(wèn)題。為此，提出了一種基于自適應(yīng)噪聲和動(dòng)態(tài)加權(quán)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法（DP-FedANAW）。首先，考慮到...
基于序列圖時(shí)空增強(qiáng)與地理關(guān)系的興趣點(diǎn)推薦 摘要：針對(duì)現(xiàn)有興趣點(diǎn)（points-of-interest，POI）推薦存在的地理特征挖掘不充分與未將順序信息納入空間偏好的問(wèn)題，提出基于序列圖時(shí)空增強(qiáng)與地理關(guān)系（spatial-temporal enhancement of seque...
基于判別增強(qiáng)大語(yǔ)言模型微調(diào)的醫(yī)學(xué)影像報(bào)告生成 摘要：自動(dòng)化的醫(yī)學(xué)影像報(bào)告生成可以提高影像醫(yī)生的工作效率。傳統(tǒng)的醫(yī)學(xué)影像報(bào)告生成方法大多數(shù)基于判別式和圖像描述生成式，在準(zhǔn)確性、流暢性、多樣性方面存在不足?；诖笳Z(yǔ)言模型微調(diào)的醫(yī)學(xué)影像生成技術(shù)有望改善以上問(wèn)題。在預(yù)訓(xùn)練多模態(tài)大語(yǔ)言模型基礎(chǔ)...
大規(guī)模符號(hào)網(wǎng)絡(luò)劃分的學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)型擴(kuò)展變鄰域搜索算法 摘要：給定一個(gè)無(wú)向圖，符號(hào)網(wǎng)絡(luò)劃分問(wèn)題（signed graph partitioning problem，SGPP）是將節(jié)點(diǎn)集合劃分為K（K≥2）個(gè)互不相交的非空分組，旨在最小化所有位于分組內(nèi)的負(fù)符號(hào)邊權(quán)重之和加上位于分組之間的正符號(hào)邊...
基于Boosting優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)重放的協(xié)同計(jì)算卸載方法 摘要：現(xiàn)有計(jì)算卸載方法沒(méi)有考慮終端設(shè)備和邊緣服務(wù)器的不同任務(wù)排隊(duì)情況，導(dǎo)致計(jì)算卸載模型的時(shí)延估計(jì)存在偏差。更重要的是，現(xiàn)有基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的計(jì)算卸載方法通過(guò)計(jì)算時(shí)序差分（temporal difference，TD）誤差進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)重放，無(wú)法精確...
求解分布式約束優(yōu)化問(wèn)題的鄰居忽略策略局部搜索算法 摘要：針對(duì)現(xiàn)有基于局部搜索思想的分布式約束優(yōu)化問(wèn)題求解算法存在容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出了一系列用于求解分布式約束優(yōu)化問(wèn)題（DCOP）的基于鄰居忽略策略（NI）的局部搜索算法，以擴(kuò)大對(duì)解空間的搜索，避免陷入局部最優(yōu)。為了研究智能體之間約...
一種帶有三重選擇機(jī)制的多種群多策略差分進(jìn)化算法 摘要：針對(duì)差分進(jìn)化算法（differential evolution，DE）在尋優(yōu)過(guò)程中易陷入局部最優(yōu)以及求解精度不高的問(wèn)題，提出一種帶有三重選擇機(jī)制的多種群多策略差分進(jìn)化算法（TSMDE）。該算法采用分層種群結(jié)構(gòu)，利用適應(yīng)度值將種群劃分...
融合人工勢(shì)場(chǎng)的改進(jìn)RRT*機(jī)械臂料框分揀路徑規(guī)劃 摘要：為使機(jī)械臂在料框分揀應(yīng)用中快速規(guī)劃出較優(yōu)的拾取路徑，提出一種融合人工勢(shì)場(chǎng)的改進(jìn)RRT*（rapidly-exploring random tree*）機(jī)械臂路徑規(guī)劃方法。首先，利用人工勢(shì)場(chǎng)進(jìn)行預(yù)規(guī)劃，在預(yù)規(guī)劃路徑上找到能夠與目標(biāo)節(jié)點(diǎn)...
融合Wi-Fi與激光的機(jī)器人室內(nèi)大型環(huán)境SLAM 摘要：同步定位與地圖構(gòu)建（SLAM）是實(shí)現(xiàn)移動(dòng)機(jī)器人自主導(dǎo)航定位的關(guān)鍵。針對(duì)室內(nèi)大型環(huán)境下激光SLAM閉環(huán)檢測(cè)容易產(chǎn)生錯(cuò)誤閉環(huán)，導(dǎo)致機(jī)器人位姿估計(jì)誤差較大的問(wèn)題，提出了一種融合Wi-Fi與激光信息的圖優(yōu)化SLAM算法。首先，構(gòu)建Wi-Fi...
多目標(biāo)雙元閉環(huán)供應(yīng)鏈回收連鎖店選址模型及優(yōu)化算法 摘要：為推進(jìn)各類資源節(jié)約集約利用，提高廢棄物回收和利用效率，考慮了競(jìng)爭(zhēng)存在下的利潤(rùn)最優(yōu)化問(wèn)題，從逆向供應(yīng)鏈視角，基于博弈理論構(gòu)建了包含制造商、回收商、回收競(jìng)爭(zhēng)商，以及消費(fèi)者在內(nèi)的混合競(jìng)爭(zhēng)回收渠道雙元閉環(huán)供應(yīng)鏈系統(tǒng)；并同時(shí)以建設(shè)服務(wù)成本最小...
考慮非鄰近節(jié)點(diǎn)空間相關(guān)性的交通流預(yù)測(cè)模型 摘要：針對(duì)現(xiàn)有的交通流預(yù)測(cè)模型存在難以對(duì)非鄰近節(jié)點(diǎn)之間的時(shí)空相關(guān)性顯式建模的問(wèn)題，提出一種新的利用超圖表征空間相關(guān)性的超圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（double attention hypergraph convolution neural ne...
基于事后篩選經(jīng)驗(yàn)回放的機(jī)器人深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)跟蹤控制 摘要：針對(duì)機(jī)械臂軌跡跟蹤問(wèn)題，提出了一種結(jié)合事后篩選經(jīng)驗(yàn)回放（selective hindsight experience replay，SHER）的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（deep reinforcement learning，DRL）控制方法...

基于脈搏波信號(hào)相空間重構(gòu)與時(shí)間序列預(yù)測(cè)的身份認(rèn)證系統(tǒng)構(gòu)建 摘要：旨在探討光電容積脈搏波（photoplethysmography，PPG）信號(hào)的動(dòng)力學(xué)特征對(duì)身份識(shí)別系統(tǒng)準(zhǔn)確率的影響，并提出一種新的身份認(rèn)證方法，以填補(bǔ)該領(lǐng)域?qū)γ}搏波信號(hào)動(dòng)力學(xué)特征研究的空白。通過(guò)對(duì)脈搏波信號(hào)進(jìn)行非線性混沌特性分析，...
基于小樣本和隨機(jī)化的跨域人體動(dòng)作泛化識(shí)別模型 摘要：隨著IEEE 802.11bf標(biāo)準(zhǔn)的發(fā)布，WiFi感知技術(shù)已從學(xué)術(shù)研究走向工業(yè)應(yīng)用。針對(duì)現(xiàn)有人體動(dòng)作識(shí)別在域內(nèi)能夠準(zhǔn)確感知，但面對(duì)跨域場(chǎng)景時(shí)模型識(shí)別性能差的問(wèn)題，提出了一種基于小樣本和隨機(jī)化的跨域人體動(dòng)作泛化識(shí)別模型SSRCD-Fi...
基于高效調(diào)優(yōu)方法的統(tǒng)一高效微調(diào)架構(gòu)及應(yīng)用 摘要：為解決大規(guī)模參數(shù)調(diào)優(yōu)問(wèn)題，一系列高效微調(diào)方法誕生，但是在整合不同高效微調(diào)方法形成有效統(tǒng)一整體方面還存在挑戰(zhàn)。此外，統(tǒng)一調(diào)優(yōu)思想在視覺(jué)任務(wù)中的應(yīng)用仍然不足。因此，提出統(tǒng)一參數(shù)高效微調(diào)架構(gòu)ETTA（efficient Transform...
以目的地為導(dǎo)向的基于成本優(yōu)化的電動(dòng)汽車充電導(dǎo)航策略 摘要：為了解決目的地導(dǎo)向的電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃和中途充電站選擇問(wèn)題，提出一種以目的地為導(dǎo)向的基于成本優(yōu)化的電動(dòng)汽車充電導(dǎo)航策略。首先，構(gòu)建了基于目的地的電動(dòng)汽車路徑規(guī)劃和充電導(dǎo)航架構(gòu)；其次，根據(jù)市區(qū)道路和高速公路路網(wǎng)的特點(diǎn)，將道路劃分為低層道...
基于交通路網(wǎng)權(quán)重學(xué)習(xí)的城市機(jī)動(dòng)車多樣化軌跡生成 摘要：基于GPS數(shù)據(jù)的軌跡生成方法因隱私保護(hù)與成本高的問(wèn)題而難以應(yīng)用，提出一種基于卡口數(shù)據(jù)生成車輛軌跡的方法。但其面臨以下挑戰(zhàn)：首先由于卡口覆蓋率低導(dǎo)致拍攝的軌跡不連續(xù)，無(wú)法兼容現(xiàn)有模型，且未有工作研究如何有效填補(bǔ)缺失軌跡；其次現(xiàn)有模型忽...

基于信任度累積的聯(lián)邦協(xié)作頻譜感知 摘要：針對(duì)低信噪比下協(xié)作頻譜感知（CSS）的檢測(cè)概率低且易受表現(xiàn)較差節(jié)點(diǎn)干擾的問(wèn)題，提出一種基于信任度累積的聯(lián)邦協(xié)作頻譜感知方法（FL-CSS）。該方法分為離線訓(xùn)練和在線檢測(cè)兩部分：在離線訓(xùn)練部分設(shè)計(jì)了模型融合和更新策略，保證了次用戶（S...
高速飛行器自組網(wǎng)快速高效加權(quán)分簇算法 摘要：針對(duì)高速飛行器自組織網(wǎng)絡(luò)中組網(wǎng)時(shí)間較長(zhǎng)、維護(hù)開(kāi)銷較大、網(wǎng)絡(luò)恢復(fù)較慢等問(wèn)題，提出了一種快速高效的加權(quán)分簇算法。該算法與現(xiàn)有的加權(quán)分簇算法進(jìn)行了比較，對(duì)平均節(jié)點(diǎn)間距離、平均移動(dòng)相似度以及節(jié)點(diǎn)度三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了改進(jìn)；針對(duì)梯度抑制導(dǎo)致的組網(wǎng)周...
水聲網(wǎng)絡(luò)基于優(yōu)先級(jí)與可Zigzag解碼的在線噴泉碼 摘要：水聲網(wǎng)絡(luò)（underwater acoustic network，UAN）具有長(zhǎng)傳播時(shí)延、高誤碼率、半雙工通信等特性，這些特性嚴(yán)重影響了UAN中數(shù)據(jù)的可靠傳輸。而在線噴泉碼具有在線控制、編解碼復(fù)雜度低、碼率自適應(yīng)等諸多優(yōu)勢(shì)，在線噴泉...

基于改進(jìn)3D ResNet18的多模態(tài)微表情識(shí)別 摘要：針對(duì)微表情識(shí)別技術(shù)面臨的時(shí)間特征提取挑戰(zhàn)包括短暫性帶來(lái)的捕捉難題、時(shí)空信息融合的難點(diǎn)、數(shù)據(jù)稀疏性導(dǎo)致的過(guò)擬合問(wèn)題、靜態(tài)特征提取方法的局限性、數(shù)據(jù)預(yù)處理對(duì)識(shí)別性能的影響，提出了一種基于改進(jìn)3D ResNet的多模態(tài)微表情識(shí)別方法（IM...
基于蝗蟲(chóng)視覺(jué)神經(jīng)的人群匯流行為檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 摘要：運(yùn)動(dòng)人群在交叉路口或通道形成獨(dú)特的運(yùn)動(dòng)行為模式——人群匯流，易引發(fā)諸如擁擠推攘、跌倒踩踏等潛在公共安全風(fēng)險(xiǎn)，然而目前尚未有針對(duì)該人群匯流檢測(cè)的計(jì)算模型研究工作報(bào)道。針對(duì)該問(wèn)題，提出了一種生物啟發(fā)的人群匯流行為檢測(cè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CCBDN...
一種改進(jìn)的快速深度圖像先驗(yàn)降噪模型 摘要：相較于有監(jiān)督深度降噪模型，僅利用給定的噪聲圖像本身就能完成降噪任務(wù)的無(wú)監(jiān)督深度圖像先驗(yàn)（deep image prior，DIP）降噪模型沒(méi)有數(shù)據(jù)偏向（data bias）問(wèn)題，具有更好的泛化能力。然而，DIP降噪模型較長(zhǎng)的迭代訓(xùn)練...
融合雙向感知Transformer與頻率分析策略的圖像修復(fù) 摘要：現(xiàn)有圖像修復(fù)技術(shù)通常很難為缺失區(qū)域生成視覺(jué)上連貫的內(nèi)容，其原因是高頻內(nèi)容質(zhì)量下降導(dǎo)致頻譜結(jié)構(gòu)的偏差，以及有限的感受野無(wú)法有效建模輸入特征之間的非局部關(guān)系。為解決上述問(wèn)題，提出一種融合雙向感知Transformer與頻率分析策略的圖像...
聯(lián)合時(shí)空差異注意力與層級(jí)細(xì)節(jié)增強(qiáng)的遙感影像變化檢測(cè) 摘要：目前，基于U-Net的深度學(xué)習(xí)遙感影像變化檢測(cè)方法包含許多偽變化信息，且多數(shù)方法缺乏層級(jí)特征間的有效交互。針對(duì)上述問(wèn)題，以經(jīng)典U-Net為基礎(chǔ)，提出一種聯(lián)合時(shí)空差異注意力與層級(jí)細(xì)節(jié)增強(qiáng)的高分辨率遙感影像變化檢測(cè)方法。首先，分別提取兩...
DepthMamba:多尺度VisionMamba架構(gòu)的單目深度估計(jì) 摘要：在單目深度估計(jì)領(lǐng)域，雖然基于CNN和Transformer的模型已經(jīng)得到了廣泛的研究，但是CNN全局特征提取不足，Transformer則具有二次計(jì)算復(fù)雜性。為了克服這些限制，提出了一種用于單目深度估計(jì)的端到端模型，命名為Depth...
基于韋伯定律的彼得森圖局部人臉特征模式 摘要：以提升人臉特征提取和識(shí)別的性能為目標(biāo)，提出了一種新型局部特征提取方法——基于韋伯定律的彼得森圖局部人臉特征模式（WPLFP）。該方法巧妙地將韋伯定律融入緊湊的編碼方案中，通過(guò)定義韋伯-彼得森數(shù)來(lái)精確表征目標(biāo)像素與其鄰域像素之間的結(jié)構(gòu)...
復(fù)合因素影響下嫌疑人發(fā)型變化的深度模擬 摘要：年齡、偽裝等復(fù)合因素影響下，命案積案中嫌疑人的相貌、發(fā)型等體貌特征變化具有明顯的不確定性。針對(duì)上述問(wèn)題，提出雙重風(fēng)格遷移生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（dual style transfer generative adversarial networ...