計算機應(yīng)用研究

2025年04期

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面向社交媒體的諷刺檢測研究綜述 摘要：近年，網(wǎng)絡(luò)社交媒體充斥著豐富的自由言論，而檢測其中的諷刺語義作為一種特殊的情感分析引發(fā)了越來越多的關(guān)注。為了更好地研究面向社交媒體的諷刺檢測，回顧了傳統(tǒng)方法和基于深度學習方法的演進過程，并從文本諷刺檢測和多模態(tài)諷刺檢測兩種角度來系統(tǒng)...
Graph Transformer技術(shù)與研究進展：從基礎(chǔ)理論到前沿應(yīng)用 摘要：圖數(shù)據(jù)處理是一種用于分析和操作圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的方法，廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域。Graph Transformer作為一種直接學習圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的模型框架，結(jié)合了Transformer的自注意力機制和圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，是一種新型模型。通過捕捉節(jié)點間...

基于雙鏈架構(gòu)與BBF-Merkle樹的高速公路事故救援數(shù)據(jù)共享方法 摘要：針對現(xiàn)有區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)共享方法在高速公路事故救援場景下面臨的效率瓶頸和安全性不足的問題，提出一種高效、安全的數(shù)據(jù)共享方法，旨在提高數(shù)據(jù)查詢性能，保證鏈下數(shù)據(jù)的防竄改能力。提出的數(shù)據(jù)共享方法結(jié)合公有鏈與聯(lián)盟鏈的優(yōu)勢，采用雙鏈架構(gòu)提升數(shù)據(jù)共...
考慮平行進口下區(qū)塊鏈追溯對企業(yè)跨國IP授權(quán)影響和策略分析 摘要：區(qū)塊鏈IP（知識產(chǎn)權(quán)）追溯正成為當前研究的熱點。為探討“灰色市場”（也稱平行進口，是指正品在未經(jīng)IP所有人許可下進入另一個國家）背景下，IP授權(quán)后采用區(qū)塊鏈追溯對授權(quán)制造商和被授權(quán)制造商的決策影響，基于博弈論分析方法，構(gòu)建單寡頭壟斷...

DPC-DQRL：動態(tài)行為克隆約束的離線-在線雙Q值強化學習 摘要：離線-在線強化學習旨在使用少量在線微調(diào)來提高預(yù)訓練模型的性能?，F(xiàn)有方法主要包括無約束微調(diào)與約束微調(diào)。前者往往由于分布偏移過大而導致嚴重的策略崩潰；后者由于保留離線約束導致性能提升緩慢，影響訓練效率。為了改善上述問題，可視化對比分析兩...
基于強化學習策略的梯度下降學習求解GCP 摘要：圖著色問題（graph coloring problem，GCP）是經(jīng)典的組合優(yōu)化問題，其目標是為圖的每個頂點分配不同的顏色，使得相鄰頂點的顏色不同，同時盡可能減少所用顏色的數(shù)量。GCP屬于NP難問題，傳統(tǒng)求解方法（如貪心算法、啟發(fā)...
融合先驗知識與引導策略搜索的機器人軸孔裝配方法 摘要：在現(xiàn)代工業(yè)自動化領(lǐng)域，機器人執(zhí)行復(fù)雜裝配任務(wù)的能力至關(guān)重要。盡管強化學習為機器人策略學習提供了一種有效途徑，但在裝配任務(wù)的策略訓練初始階段存在采樣效率低和樣本質(zhì)量差的問題，導致算法收斂速度慢，容易陷入局部最優(yōu)解。針對上述問題，提出了...
基于行為克隆的機械臂多智能體深度強化學習軌跡跟蹤控制 摘要：針對具有非線性干擾以及多變環(huán)境的機械臂軌跡跟蹤問題，提出了一種結(jié)合行為克?。╞ehavior cloning，BC）的多智能體深度強化學習（multi-agent deep reinforcement learning，MDRL）控...

基于時空預(yù)測的多策略網(wǎng)約車調(diào)度算法 摘要：準確預(yù)測網(wǎng)約車訂單需求與實施高效車輛調(diào)度策略，對于提升運營效率、降低成本和保證服務(wù)質(zhì)量至關(guān)重要，是優(yōu)化資源配置、增強乘客滿意度的關(guān)鍵途徑。然而，現(xiàn)存研究在模型構(gòu)建上往往側(cè)重單一維度分析，調(diào)度算法的求解效率及解空間探索能力有待提升，限...
面向飛機蒙皮檢測任務(wù)的空-地異構(gòu)機器人協(xié)同覆蓋路徑規(guī)劃 摘要：飛機蒙皮檢測對于保證飛機飛行安全至關(guān)重要。采用移動機器人自主檢測方式能夠大大提高檢測效率以及降低安全風險。但由于飛機結(jié)構(gòu)復(fù)雜，僅使用單一種類機器人作業(yè)難以實現(xiàn)飛機蒙皮全覆蓋。所以，提出了一種空-地異構(gòu)機器人協(xié)同覆蓋路徑規(guī)劃方法（AG...
任務(wù)和參與者匹配意愿規(guī)則約束下的移動群智感知多任務(wù)分配 摘要：當前，大部分移動群智感知（MCS）多任務(wù)分配方法僅考慮時間約束，因忽略任務(wù)、參與者雙方匹配意愿，難以保證真實場景下的任務(wù)接受率，無法最大化平臺利潤。為解決上述問題，提出了一種引入任務(wù)、參與者雙方偏好的MCS任務(wù)分配算法，稱為免疫遺傳...
融合多層圖與分類信息的雙意圖會話推薦 摘要：針對現(xiàn)有會話推薦系統(tǒng)存在的會話間信息挖掘不夠充分、會話間聚合信息冗余和輔助信息未與會話特征相結(jié)合的問題，提出融合多層圖與分類信息的雙意圖會話推薦模型（SRIMC）。首先，根據(jù)會話序列，構(gòu)建局部會話圖、會話關(guān)系圖和全局項目圖，通過圖神...
基于知識增強的跨模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)的多模態(tài)對話情緒識別模型 摘要：針對未充分利用模態(tài)表征能力的差異和說話者情緒線索的問題，提出了一種基于知識增強的跨模態(tài)融合網(wǎng)絡(luò)模型。該模型設(shè)計了外部知識增強的跨模態(tài)模塊，將較弱模態(tài)特征與多層次文本和外部知識逐層融合嵌入到多頭注意力層中，充分挖掘較弱模態(tài)中的有效信息...
基于細粒度圖像-方面的情感增強方面級情感分析 摘要：為了縮小模態(tài)間的異質(zhì)性差異并緩解多個方面詞帶來的情感混淆，提出一種基于細粒度圖像-方面的情感增強多模態(tài)方面級情感分析。具體地，該模型經(jīng)過文本圖像編碼后，首先利用形容詞-名詞對將與方面詞相關(guān)的圖像信息加入到文本方面詞中，并通過細粒度圖...
一種基于運動狀態(tài)的軌跡預(yù)測方法 摘要：針對因為忽略車輛運動狀態(tài)而導致的車輛預(yù)測軌跡不準確的問題，提出了一種基于運動狀態(tài)的軌跡預(yù)測模型Movement-DenseTNT。首先，對交通參與者的軌跡信息和地圖信息以圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進行編碼；其次，使用LSTM提取車輛的運動狀態(tài)...
考慮工時區(qū)間的可重入混合流水車間調(diào)度方法 摘要：為了精確求解在工時區(qū)間約束下的可重入混合流水車間調(diào)度問題（IRHFSP），構(gòu)建了以最小化最大完工時間區(qū)間為目標的調(diào)度模型，并設(shè)計基于產(chǎn)品重入階段的編碼方式，采用針對問題特性提出的改進候鳥優(yōu)化算法IMBO進行求解。該算法通過啟發(fā)式種群...
基于部分標準對齊的協(xié)同遺傳規(guī)劃算法解決本體匹配問題 摘要：本體異質(zhì)性阻礙了知識交互和數(shù)據(jù)共享。本體匹配通過整合相似度特征解決多種異質(zhì)問題。為提高匹配結(jié)果的質(zhì)量，提出了基于部分標準對齊（PSA）的協(xié)同遺傳規(guī)劃算法。該算法利用基于自適應(yīng)概率的交叉策略和基于語義相似度的變異策略，平衡局部開發(fā)和全...
注意力機制驅(qū)動的個性化聯(lián)邦學習特征分離方法 摘要：提出了一種名為注意力機制驅(qū)動的個性化聯(lián)邦學習特征分離方法（attention-driven feature separation method for personalized federated learning，F(xiàn)edAM），旨...
基于平滑插值和自適應(yīng)相似矩陣的推薦算法 摘要：針對協(xié)同過濾推薦過度依賴共同評分項目導致交互數(shù)據(jù)不足，及不同時間段共享同一相似矩陣無法準確度量用戶相似度等問題，提出一種基于平滑插值和自適應(yīng)相似矩陣的推薦算法。首先，在線性插值技術(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合均值和標準差設(shè)定動態(tài)區(qū)間，并通過sigm...
融合遷移學習和解糾纏負采樣的去偏推薦方法 摘要：針對現(xiàn)有去偏推薦方法在選擇負樣本時將樣本作為一個整體考慮導致的采樣偏差問題，以及不平衡的熱門-長尾項目表征學習無法有效緩解數(shù)據(jù)稀疏的問題，提出融合遷移學習和解糾纏負采樣的去偏推薦方法（DTDN）。該方法首先利用交互行為中的對撞效應(yīng)設(shè)...
基于改進DDQN算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點識別方法 摘要：為全面提取節(jié)點的全局特征，提高復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點識別結(jié)果的準確性，提出一種基于改進DDQN （double deep Q-network）算法的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵節(jié)點識別方法。通過重構(gòu)DDQN的初始獎勵值、引入回退探索和優(yōu)先訪問方法，改進D...

無人機輔助移動邊緣計算中的視頻任務(wù)卸載算法 摘要：無人機（unmanned aerial vehicles，UAV）在未來通信網(wǎng)絡(luò)中的集成備受關(guān)注，在軍事偵察、火災(zāi)監(jiān)控等諸多應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。針對此類場景中對視頻傳輸?shù)蜁r延和高體驗質(zhì)量（quality of experie...
基于交通流仿真的智能路側(cè)設(shè)施管控效果測度方法 摘要：智能路側(cè)設(shè)施布設(shè)的管控效果對智能路側(cè)設(shè)施建設(shè)至關(guān)重要，但在現(xiàn)有的智能路側(cè)設(shè)施管控效果測度方法研究中，存在實地測度實驗的高成本性、場景不可控及現(xiàn)有仿真軟件側(cè)重單車仿真且缺乏對交通流層面的控制策略植入與運行狀態(tài)分析等問題。因此利用VIS...
基于先驗知識的問診系統(tǒng)文本結(jié)構(gòu)化解析方法 摘要：對醫(yī)學書籍等領(lǐng)域文本與患者自述等患者相關(guān)文本結(jié)構(gòu)化解析，能夠為問診系統(tǒng)構(gòu)建提供結(jié)構(gòu)化資源支撐，有助于輔助醫(yī)生診斷。為此，提出一種文本結(jié)構(gòu)化解析方法。該方法利用工程方式獲取領(lǐng)域先驗知識與訓練數(shù)據(jù)；基于BERT模型，通過掩碼語言模型與實...
廣義更新過程下生產(chǎn)系統(tǒng)最優(yōu)維修策略 摘要：當生產(chǎn)系統(tǒng)的部件發(fā)生故障時，選擇何種維修策略進行維修對生產(chǎn)制造企業(yè)具有重要意義。以往對維修策略的研究多集中于將維修成本最低作為研究目標，而忽略了維修活動對系統(tǒng)凈收益產(chǎn)生的潛在價值。為此，針對如何最大化系統(tǒng)生命周期內(nèi)獲得的凈收益問題，...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子 摘要：針對符號回歸中遺傳編程方法在表達式空間中隨機搜索缺乏方向性，以及種群進化過程中未利用數(shù)據(jù)特征導致效率低下的問題，提出了一種稱作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算子的新穎變異算子。該算子通過遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習給定數(shù)據(jù)集特征，優(yōu)化種群中的表達式，使種群向誤差更低...
融合靜態(tài)程序分析與集成學習的Android代碼異味共存檢測 摘要：相對于單一種類的代碼異味，異味共存對程序更具危害性。針對Android特有代碼異味，現(xiàn)有研究主要關(guān)注單一種類異味的檢測，忽略異味共存對Android應(yīng)用程序的負面影響。為識別共存的Android特有代碼異味，提出融合靜態(tài)程序分析與集...

基于強化學習的無人機網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)QoS路由算法 摘要：由于無人機網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)特性，要保證其具有可靠的通信保障仍存在一定的挑戰(zhàn)，尤其是在軍事領(lǐng)域，對無人機網(wǎng)絡(luò)的QoS保障能力要求更高。針對上述需求，提出了一種基于Q學習的自適應(yīng)QoS路由算法。在該算法中，每個節(jié)點通過HELLO消息和數(shù)據(jù)包相...
工業(yè)5G-TSN融合網(wǎng)絡(luò)的異構(gòu)流量整形器設(shè)計 摘要：針對智能工廠內(nèi)部多樣化工業(yè)任務(wù)的端到端確定性傳輸要求和差異化QoS保障要求，基于5G與時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）構(gòu)建了工業(yè)5G-TSN的端到端組網(wǎng)架構(gòu)，提出了支持控制任務(wù)、音視頻任務(wù)、感知任務(wù)混合數(shù)據(jù)流整形的異構(gòu)流量整形器（HTS）。其...
移動群智感知中基于納什討價還價博弈的多任務(wù)分配策略 摘要：在移動群智感知網(wǎng)絡(luò)多個并發(fā)任務(wù)的情況下，如何根據(jù)用戶資源以及任務(wù)的質(zhì)量需求實現(xiàn)多任務(wù)的有效分配問題，利用納什議價解模型在資源分配方面的優(yōu)勢，提出了一種基于納什議價解的多任務(wù)分配策略。該策略將多個用戶對多個任務(wù)根據(jù)不同目標以及質(zhì)量需求...
感知時間不可區(qū)分的車輛群智感知隱私保護任務(wù)分配方案 摘要：在車輛群智感知的任務(wù)分配中，大多數(shù)隱私保護機制將用戶暴露于潛在的時間感知推理下，使攻擊者能夠推斷出用戶的敏感信息。針對該問題，提出一種感知時間不可區(qū)分的隱私保護任務(wù)分配方案。首先，該方案為滿足用戶對感知時間隱私保護的需求，運用差分隱...

VANET中高效的格基異構(gòu)多接收者簽密方案 摘要：隨著車載自組織網(wǎng)絡(luò)（VANET）技術(shù)在智能交通系統(tǒng)中的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)隱私和安全性問題日益凸顯。針對車輛在異構(gòu)密碼系統(tǒng)通信中的隱私泄露問題，為了滿足VANET的實時性需求，提出了一個高效的隱私保護格基異構(gòu)多接收者簽密方案。該方案實現(xiàn)了...
基于矩陣的安全多方計算同態(tài)加密方案 摘要：針對現(xiàn)有同態(tài)加密方案效率低，同態(tài)運算噪聲增長速率高影響解密正確性的問題進行了研究，提出了一種格上基于整數(shù)矩陣的安全多方計算同態(tài)加密方案。方案采用了矩陣存儲方式來處理明文數(shù)據(jù)并減小了密鑰尺寸，與傳統(tǒng)的比特或向量存儲方式相比，矩陣存儲方...
基于相鄰均值差直方圖的高容量可逆信息隱藏算法 摘要：為解決可逆信息隱藏（reversible data hiding，RDH）容量受限的問題，提出了一種基于相鄰均值差的可逆信息隱藏（neighboring mean difference reversible data hiding，...
基于可驗證秘密共享與智能合約的隱私保護算法 摘要：針對現(xiàn)有用戶協(xié)作算法存在共謀攻擊、背景知識攻擊以及用戶協(xié)作意愿等問題，基于可驗證秘密共享與智能合約提出了一種用戶協(xié)作隱私保護算法（privacy protection algorithm based on verifiable s...
無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于PUF的輕量級多網(wǎng)關(guān)身份認證協(xié)議 摘要：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中多網(wǎng)關(guān)身份認證協(xié)議所存在的計算效率低、缺乏安全性以及無線傳感器資源受限等問題，提出了一種基于不可克隆函數(shù)（PUF）的輕量級多網(wǎng)關(guān)身份認證協(xié)議。該協(xié)議全部使用異或、哈希函數(shù)等輕量級運算保證加密傳輸和完整性驗證，每個...

ASGC-STT：基于自適應(yīng)空間圖卷積和時空Transformer的人體行為識別 摘要：近年來許多行為識別研究將人體骨架建模為拓撲圖，并利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)提取動作特征。然而，拓撲圖在訓練過程中固有的共享和靜態(tài)特征限制了模型的性能。為解決該問題，提出基于自適應(yīng)空間圖卷積和時空Transformer的人體行為識別方法—ASGC...
基于圖像-文本大模型CLIP微調(diào)的零樣本參考圖像分割 摘要：近年來，以CLIP為代表的視覺-語言大模型在眾多下游場景中顯示出了出色的零樣本推理能力，然而將CLIP模型遷移至需要像素水平圖-文理解的參考圖像分割中非常困難，其根本原因在于CLIP關(guān)注圖像-文本整體上的對齊情況，卻丟棄了圖像中像素...
聯(lián)合邊緣特征的物流駕駛員危險行為識別 摘要：準確識別物流駕駛員接打電話等危險行為是實現(xiàn)生產(chǎn)安全的重要一環(huán)。針對工業(yè)現(xiàn)場背景復(fù)雜、駕駛員手臂動作相似度高等問題，提出一種聯(lián)合邊緣特征的物流駕駛員危險行為識別算法EF-GCN（edge feature graph convoluti...
面向隱私保護的無鏡頭成像坐姿識別技術(shù) 摘要：現(xiàn)有基于視覺的坐姿識別方法普遍存在過度采集個體生物信息的問題，在追求高識別精度的同時，未充分考慮個人隱私的保護，從而增加了個人信息泄露的風險。針對上述問題，提出了一種在無鏡頭成像環(huán)境下基于層疊特征融合區(qū)域注意力增強的坐姿識別方法。該...
基于關(guān)節(jié)結(jié)構(gòu)依賴的三維人體姿態(tài)估計與優(yōu)化策略 摘要：由于面臨著固有的深度模糊和潛在的遮擋，單目三維人體姿態(tài)估計仍充滿著挑戰(zhàn)。為了緩解不確定性，提出了一個輕量高效的三維人體姿態(tài)估計模型，充分利用人體關(guān)節(jié)的結(jié)構(gòu)依賴關(guān)系，通過兩個局部約束增強策略對高自由度關(guān)節(jié)施加額外約束；設(shè)計了一個基于擴...
基于多模態(tài)特征融合的場景文本識別 摘要：為了解決自然場景文本圖像因為遮擋、扭曲等原因難以識別的問題，提出基于多模態(tài)特征融合的場景文本識別網(wǎng)絡(luò)（multimodal scene text recognition，MMSTR）。首先，MMSTR使用共享權(quán)重內(nèi)部自回歸的排列語言...