基于强化学习的控制方向未知非线性系统的最优输出调节

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针对一类由线性中性稳定的外系统驱动的带有未知非线性函数和外界扰动的控制方向未知非线性系统, 研究基于强化学习的有限时间最优输出调节问题. 首先, 根据调节器方程可解条件和坐标变换, 将控制方向未知非线性系统的输出调节问题转化为控制增益已知的增广系统的镇定问题. 接着利用径向基神经… …   相似文献

齐佳鑫;孟桂芝 《自动化学报》2025,51(7):1688-1702

物联网应用中的可解释人工智能研究综述

  

在物联网（IoT）时代,人工智能（AI）与IoT的结合已经成为推动技术发展和应用创新的重要趋势。随着设备连接数量的指数级增长,提升终端用户对智能系统的信任度变得尤为关键。可解释人工智能（XAI）指能提供它们的决策过程和结果解释的AI系统。XAI的出现推动了AI技术的发展,并增强了… …   相似文献

赵小阳;许新征;李仲年 《计算机应用》2025,45(7):2169-2179

通感一体化波形和接收滤波器联合设计方法

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通感一体化波形的多普勒容忍性和低旁瓣电平对于通感一体化场景中的目标探测和信息传输至关重要,但其设计面临着诸多挑战。为此,该文提出一种基于多普勒容忍的通感一体化波形与接收滤波器联合设计方法。以最小化加权积分旁瓣电平和处理增益损失为优化指标,同时考虑发射波形的恒模约束、发射波形与通信… …   相似文献

刘涛  李香璇  李玉博 《电子与信息学报》2025,47(7):2163-2171

基于滑动窗口策略的大语言模型检索增强生成系统

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提出了一种基于滑动窗口策略的检索增强生成系统,旨在提升大语言模型(large language models,LLMs)输出的事实准确性和可靠性.该系统通过在索引阶段应用滑动窗口机制,有效解决了传统固定大小上下文窗口和静态检索方法的局限性.研究提出3种具体的滑动窗口策略以有效处理… …   相似文献

毕枫林;张豈明;张嘉睿;王衍童;陈阳;张琰彬;王伟;周烜 《计算机研究与发展》2025,62(7):1597-1610

面向语义缺失的骨签释文分类算法

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陕西省西安市汉长安城遗址出土的骨签为西汉历史的研究工作提供了丰富资料,受长期埋藏和人为开采影响,大量骨签存在断裂现象,造成语义信息缺失,影响骨签分类归置效率.为提高骨签分类归置效率,本文提出了一种面向语义缺失的EWRCA骨签释文分类模型.该模型利用ERNIE的8层编码器捕获文本的… …   相似文献

窦相宜  王慧琴  王可  刘瑞  王展 《计算机系统应用》2025,34(7):195-207

融合扩增技术的无监督域适应方法

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域适应(domain adaptation, DA)是一类训练集(源域)和测试集(目标域)数据分布不一致条件下的机器学习任务.其核心在于如何克服数据域的分布差异对分类器泛化能力的负面影响,即设计合理而有效的训练策略,通过最小化数据域之间的差异,获得高泛化能力的分类模型.研究了源域… …   相似文献

曹艺  郭茂祖  吴伟宁 《软件学报》2025,36(7):3253-3270

近场效应残差分离的高精度暗室大孔径阵列校正方法

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针对暗室近场信号模型且校正源位置存在误差情况下,校正精度低的问题,该文提出一种近场效应残差分离的高精度暗室大孔径阵列校正方法。该方法先后利用近场相位反补偿技术、标称坐标位置下的阵列幅相误差估计技术,估计受校正源位置误差影响的低精度阵列误差估计结果。然后利用近场相位残差分离技术,去… …   相似文献

徐利兵  刘恺忻 《电子与信息学报》2025,47(7):2140-2148

基于深度语义引导和注意力融合的实时语义分割

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针对现阶段实时语义分割方法模型冗余度高,计算成本高和准确率低的问题,本文提出了一种基于深度语义引导和注意力融合的实时语义分割方法.采用MobileNetV3作为主干网络,并在此基础上引入深度双分支并行操作,使用语义分支指导修正空间分支中的像素点,在不额外增加参数量的情况下增强了空… …   相似文献

赵吴涯  李顺新 《计算机系统应用》2025,34(7):228-235

基于高分辨扩展金字塔的场景文本检测

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文本检测作为计算机视觉领域一项重要分支,在文字翻译、自动驾驶和票据信息处理等方面具有重要的应用价值。当前文本检测算法仍无法解决实际拍摄图像的部分文本分辨率低、尺度变化大和有效特征不足的问题。针对上述待解决的问题,该文提出一种基于高分辨扩展金字塔的场景文本检测方法(HREPNet)… …   相似文献

王满利  窦泽亚  蔡明哲  刘群坡  史艳楠 《电子与信息学报》2025,47(7):2334-2346

结合特征生成与重放的可扩展安全虹膜识别

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随着信息技术的快速发展,安全认证技术成为个人隐私和数据安全的重要保障.其中,虹膜识别技术凭借其出色的准确性和稳定性,被广泛应用于系统访问控制、医疗保健以及司法实践等领域.然而用户的虹膜特征数据泄露,就是永久性丢失,无法进行更改或者撤销.因此,虹膜特征数据的隐私保护尤为重要.随着神… …   相似文献

赵冬冬  宋宝刚  廖虎成  闫江  向剑文 《软件学报》2025,36(7):3087-3108

基于改进YOLOv8的航拍无人机小目标检测模型

  

针对当前无人机（UAV）视角下小目标检测性能低以及漏检和误检的问题,提出基于YOLOv8改进的BDSYOLO(BiFPN-Dual-Small target detection-YOLO)模型。首先,使用RepViTBlock(Revisiting mobile CNN from… …   相似文献

范博淦;王淑青;陈开元 《计算机应用》2025,45(7):2342-2350

软件定义物理层反向散射系统的OTA配置方法

  

反向散射通信技术是物联网领域近十年来受到持续关注的重要研究方向,为物联网设备提供了低功耗、低成本的上行通信手段。现有的反向散射研究主要集中在实现符合商用协议的反向散射通信。这些系统与早期的射频身份识别(RFID)系统相比,无需专用的RFID阅读器,节约了部署成本。尽管这些工作在支… …   相似文献

朱丰源;狄麒龙;柳卫星;田晓华 《计算机学报》2025,(7):1589-1600

图基础模型研究进展与挑战：图神经网络的视角

  

图基础模型（GFM）是基础模型思想在图学习领域中的延伸,是在广泛图数据上预训练并微调适配多种下游任务的图模型。与借助大语言模型（LLM）实现GFM的技术路线不同,主要关注从图神经网络（GNN）的角度构建GFM。首先,分析了GFM的研究现状并定义了关键概念。其次,总结了GFM骨干架… …   相似文献

吴涛;聂发志;先兴平;王超;袁霖;乔少杰;牛伟纳 《通信学报》2025,46(7):226-248

联合边界生成的多目标学习的嵌套命名实体识别

  

命名实体识别（NER）旨在从非结构化文本中识别预定义的实体类型。基于跨度的NER方法通过枚举所有可能的跨度进行分类,然而文本中相邻的跨度共享上下文语义,会导致跨度之间的边界语义信息模糊,从而使模型难以获取跨度间的依赖信息。针对跨度间边界语义信息模糊的问题,提出一种联合边界生成的多… …   相似文献

徐章杰;陈艳平;扈应;黄瑞章;秦永彬 《计算机应用》2025,45(7):2229-2236

基于语义前缀微调的零样本对话状态跟踪领域迁移模型

  

零样本对话状态跟踪（DST）需要在缺乏标注数据时将已有模型迁移至新领域。现有的相关方法在执行领域迁移时常常难以捕捉对话文本中的上下文联系,导致相关模型在面对未知领域时的泛化能力不足。针对上述问题,提出一种基于语义前缀微调的零样本DST领域迁移模型。首先,利用槽位描述生成初始前缀,… …   相似文献

孙雨阳;张敏婕;胡婕 《计算机应用》2025,(7):2221-2228

梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测

  

开放世界目标检测（OWOD）将目标检测任务拓展至真实多变的环境中,要求模型能准确识别已知和未知对象,并逐步学习新知识。针对现有OWOD网络模型中未知类的召回率偏低和误识别的问题,提出一种梯度区分与特征范数驱动的开放世界目标检测（GDFN-OWOD）网络模型。针对未知类召回率偏低的问题,提出梯度区分性表征模块（GDRM）,即利用反向传播的梯度差异区分未知类别和背景,以提高未知类召回率;此外,引入基于图分割的框聚类（GSBC）算法将物体边界框的确定建模为图分解问题,从而减少冗余的边界框,进而降低模型的计算量;针对未知类误识别的问题,采用基于特征范数的分类器（FN-BC）选择性能最优的卷积层识别已知和未知类别,以达到更高的识别准确率。在M-OWODB数据集上的实验结果表明,与最优对比模型相比在T₁、T₂、T₃任务中GDFN-OWOD的未知类召回率分别提升了1.1、2.1、0.9个百分点,而绝对开集误差（A-OSE）分别降低了35.1%、28.7%和12.2%。可见,与现有的OWOD网络模型相比,所提网络模型有效缓解了未知类的召回率偏低和误识别的问题。… …   相似文献

张英俊;闫薇薇;谢斌红;张睿;陆望东 《计算机应用》2025,(7):2203-2210

基于云的条件广播代理重加密方案

  

针对代理重加密（PRE）方案中普遍存在的云服务器权限的滥用问题,以及现有的条件代理重加密（CPRE）方案在多接收者、安全性和计算成本上的局限,提出一个基于证书的条件广播代理重加密（CB-CBPRE）方案。该方案中,数据拥有者在生成可转换密文和重加密密钥时设置一个访问条件,云服务器… …   相似文献

李滨瀚;邓伦治;刘欢 《计算机应用》2025,(7):2278-2287

自适应积空间离散动态图链接预测模型

  

随着复杂网络分析在诸多领域的广泛应用,如推荐系统、社交网络、疾病传播网络和金融交易网络,动态图的分析成为图神经网络研究的一个关键挑战。针对动态图神经网络在链接预测时因单一空间嵌入导致的嵌入扭曲问题,提出了自适应积空间离散动态图链接预测模型（APSDG）,拟解决嵌入扭曲问题,提高离… …   相似文献

陈旭;张其;王叔洋;景永俊 《计算机科学与探索》2025,(7):1820-1831

针对个性化AI生成图像的可逆对抗性示例的设计与实现

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当前针对个性化AI生成图像获得广泛应用,但也引发了数据滥用问题.最新研究表明,通过对抗性示例能有效保护版权图像安全,使其免受个性化AI模型的恶意训练,但当前原始图像与对抗性示例的视觉相似度依然有较大提升空间,且对抗性示例鲁棒性较差,此外,均未考虑用户授权使用等的实际场景.针对上述… …   相似文献

张冰雪;桂旭敏;史洋;卢光光;邱鹏鹏 《小型微型计算机系统》2025,46(7):1707-1717

基于高斯过程的不确定非线性系统在线学习控制及应用

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针对一类不确定非线性系统, 提出一种基于高斯过程的在线学习控制方法. 该方法首先通过障碍函数间接设定系统状态的运行区域. 其次, 在该区域内在线采集量测数据, 利用高斯过程回归对系统中未知非线性动态进行学习. 然后, 通过Lyapunov稳定理论, 证明了所提在线学习控制算法可保… …   相似文献

刘玉发;练桂铭;刘勇华;苏春翌 《自动化学报》2025,51(7):1662-1672