融合全流程多视图机制的多模态测试时适应方法

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现实环境中,数据分布常因时间,空间或模态变化而发生偏移,严重影响机器学习模型在开放场景下的泛化能力与决策稳定性.测试时适应(Test-Time Adaptation,TTA)旨在实现对未知测试分布的动态自主快速适应,近年来受到广泛关注.作为TTA的重要拓展方向,多模态测试时适应(… …   相似文献

尹小龙  詹德川  姜远 《软件学报》2026,37(4)

高效的区块链中可监管身份隐私保护方案

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区块链, 又称分布式账本, 作为新一代信息技术的典型代表, 在金融、医疗、能源和政务等领域得到广泛应用. 区块链中可监管的隐私保护技术既能保护用户隐私, 增强用户对区块链应用的信任, 又能防止区块链被用于非法活动, 确保应用的合规性. 现有可监管区块链隐私保护方案通常基于双线性配… …   相似文献

苏航  郭兆中  徐茂智 《软件学报》2026,37(4):1777-1800

基于大型DNS递归服务的域名访问模式测量与分析

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域名系统(domain name system, DNS)协议的性能和操作特性引起了研究和网络运营界的极大兴趣. 在这项工作中, 通过测量分析来自一个大型DNS服务商递归服务器数据, 从一个大型DNS运营商递归服务的角度考察了用户访问模式及解析状况. 面向海量的DNS数据, 首先… …   相似文献

张宾  杨书徒  姬东岑  张宇  张伟哲  凃唯坚  戴一娜 《软件学报》2026,37(4):1801-1818

数值型标签噪声的渐进式区间校正方法

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在回归任务中, 数值型标签噪声会扭曲数据的真实分布, 削弱模型的泛化能力. 数据过滤是目前常用的一类方法, 在一定程度上能减少噪声影响, 但易引发过度过滤问题, 导致有效样本流失和数据分布偏移. 提出一种回归噪声标签的渐进式区间校正(progressive interval co… …   相似文献

姜高霞  雷凡  张佳  王文剑 《软件学报》2026,37(4):1548-1559

基于改进YOLO11的森林倒木图像实例分割

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倒木是森林生态系统的重要组成部分, 其准确识别与分割是开展森林资源清查与动态监测的重要基础. 针对森林倒木图像中倒木目标呈现出形态多变、尺度差异显著及边界模糊等复杂特性, 提出一种基于改进YOLO11的倒木图像实例分割算法DSM-YOLO. 针对倒木形状不规则问题, 引入了双动态任务对齐分割头(dual dynamic task align head, DDTAH)代替原分割头, 通过多个卷积层联合提取特征以提升任务之间的互补性, 有效增强网络的特征提取和特征表达能力, 从而提升分割精度. 针对倒木尺度变化较大的问题, 在骨干网络中使用共享膨胀卷积金字塔(shared dilated convolution pyramid, SDCP)模块, 通过膨胀卷积多尺度特征, 使模型具备更强的多尺度适应能力, 确保不同尺度倒木的分割精度. 针对倒木边缘与背景过渡模糊、边界定位不精确的问题, 在骨干网络中使用多尺度边缘注意力 (multi-scale edge attention, MSEA)模块, 通过增强边缘特征, 使模型对倒木的边缘细节更敏感, 从而减少背景干扰, 提升倒木目标的边界分割效果. 实验结果表明, 本文所提模型的mAP50比原始YOLO11模型提高了4.3%. 与其他分割模型相比, 本文所提模型精度更高, 证明了DSM-YOLO的有效性, 为森林资源的精细调查提供技术支持.… …   相似文献

赵云鹏  宋文龙  莫冲  王广来  黄建平 《计算机系统应用》2026,35(4):173-185

基于FPGA的高精度带宽限制技术

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针对高吞吐网络环境下的带宽隔离需求, 本文提出一种基于FPGA的硬件化令牌桶带宽限制技术. 通过设计“时间驱动”模型, 将传统周期累积式令牌桶转化为发送时间计算机制, 避免令牌逐周期更新带来的开销; 结合整数化等效令牌注入技术, 在消除浮点运算的同时, 实现了10 Mb/s–10… …   相似文献

周正  高新平  徐伟海 《计算机系统应用》2026,35(4):186-199

车联网任务卸载的动态双种群哈里斯鹰优化

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在车联网(Internet of Vehicles, IoV)与移动边缘计算(mobile edge computing, MEC)深度融合的背景下, 如何在保障低时延与高可靠服务质量的同时实现高效任务卸载成为关键问题. 哈里斯鹰优化(Harris hawks optimizat… …   相似文献

蒋庆龙  金子龙 《计算机系统应用》2026,35(4):134-148

基于拉格朗日特征融合的临近降水预报网络

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随着极端气候频发, 提升降水预报能力已成为气象业务中的迫切需求. 现有的大多数基于数据驱动的方法将降水的运动与强度耦合建模, 尽管能有效捕捉大尺度降水系统, 却难以准确预测中小尺度强降水的剧烈演变, 限制了其在强降水预报上的评分. 本文基于拉格朗日变换实现运动与强度的解耦, 构建了一种双分支融合网络LAFUNet, 一个分支直接分析原始雷达图像序列, 以捕捉大尺度降水的空间结构与运动特征; 另一个分支将降水场转换至拉格朗日坐标系, 专注于建模降水强度的演变, 从而更有效地表征与中小尺度强降水相关的非线性强度变化. 此外, 双分支交互模块用于自适应地融合两个分支的特征. 实验基于CIKM和SEVIR公开雷达数据集开展, 结果表明, 该模型在强降水预报上的性能突出. 尤其是在SEVIR数据集上, 针对强度阈值超过219的极端降水事件, 其未来1 h的CSI指标高达0.1368, 显著超越了VMRNN等模型.… …   相似文献

蒋志凯  葛玲玲 《计算机系统应用》2026,35(4):234-243

基于YOLO11-AM的烟垢小目标检测与在线监测

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卷烟加工过程对生产线上混合物料状态的感知能力, 直接影响产品质量与运行效率. 但当前监测方法主要聚焦原料属性, 难以全面揭示生产线运行状态. 为此, 提出一种以烟垢为切入点的生产线异常检测新方法, 通过引入自适应特征增强模块(adaptive feature enhancemen… …   相似文献

高春芳  韦干付  郝晋飞  陆有超 《计算机系统应用》2026,35(4):214-222

DMLSTM: 动态注意力与记忆增强LSTM的雷达回波外推

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雷达回波外推被广泛用于降水预测和气象灾害预警等任务, 近年来结合深度学习的时序预测模型有效提升了预测效果, 但是仍然存在着全局依赖建模不足、预报图像模糊等问题. 为了提升预测精度, 提出一种融合动态窗口注意力与长短期记忆网络的雷达回波外推模型DMLSTM (dynamic win… …   相似文献

卢奇玮  戈文一  胡靖  魏敏 《计算机系统应用》2026,35(4):30-40

骨架引导时空行为-场景对齐网络的视频异常检测

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针对复杂场景下视频异常检测中时空动态建模不充分与场景语义适配性不足的问题, 提出骨架引导的时空行为-场景对齐网络(spatio-temporal behavior-scene alignment network, ST-BSAN). 该模型通过双核心模块协同优化实现鲁棒检测: 动… …   相似文献

张英俊  陈志豪  谢斌红  张睿 《计算机系统应用》2026,35(4):83-94

基于移动贝叶斯和左右手法则的GPSR协议

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针对车联网(Internet of Vehicles, IoV)中大多数基于位置的路由协议存在传输时延高的问题, 提出一种基于移动贝叶斯和仿生智能算法的路由协议. 首先, 该协议在原贪心周界无状态路由(greedy perimeter stateless routing, GPS… …   相似文献

周德宇  戴海燕 《计算机系统应用》2026,35(4):200-213

面向海洋生物的多模态零样本语义分割

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海洋生物图像分割是智能化海洋监测的重要基础, 但在实际应用中仍面临跨模态语义偏差、多尺度融合效率低以及生物结构建模不足等挑战. 为此, 本文提出一种基于CLIP的多模态语义分割框架Mseg, 能够在未见类别上实现有效分割. 该方法融合视觉图像与生物类别文本特征, 同时利用轻量级交… …   相似文献

周德龙  张宁  程远志 《计算机系统应用》2026,35(4):125-133

可解释深度学习的概念建模方法综述

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近年来, 深度神经网络在多个领域取得了显著进展, 但其作为典型的黑盒模型, 内部机制仍难以为人所理解, 给医疗诊断、金融风控、自动驾驶等高风险应用场景带来了严峻挑战. 提升模型的可解释性, 已成为实现高可信机器学习的核心问题之一. 现有可解释性方法大致可分为两类: 基于信息流的解… …   相似文献

王家祺  冯毅  刘华锋  景丽萍  于剑 《软件学报》2026,37(4):1591-1614

大语言模型驱动的可信政务问答技术

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政务问答系统能实时处理政务咨询, 在降低人工咨询压力的同时提高了企业和群众的办事效率. 政务问答系统的服务场景多样且重视回答表述的准确规范, 现有方法或基于预设知识库产生回答, 或基于规模有限的语言模型生成回答, 均无法在多服务场景下有效理解咨询并生成准确且可解释的可信回答. 为… …   相似文献

王骞玥  胡晋武  王宇丰  胡宇  高浩然  邱舟强  谭明奎 《软件学报》2026,37(4):1740-1758

基于动量加速和任务均衡的目标检测对抗训练方法

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对抗训练作为提升深度神经网络对抗鲁棒性的核心策略, 在图像分类任务中已得到广泛关注, 但在目标检测领域中的研究较为匮乏. 传统对抗训练通常依赖投影梯度下降法(projected gradient descent, PGD)开展模型的鲁棒优化, 然而对抗样本的迭代大幅延长了模型训练… …   相似文献

陇盛  林晨  陶蔚  张军  陶卿 《软件学报》2026,37(4):1575-1590

面向欺诈检测的风险感知动态聚合图联邦学习

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随着信息技术的迅猛发展, 欺诈行为在金融交易、社交网络与评论系统等多个领域呈现出日益复杂化和多样化的趋势, 给传统欺诈检测技术带来了严峻挑战. 当前主流的基于图神经网络的方法虽然在单机构数据环境中表现出色, 但由于涉及用户敏感信息, 难以实现跨机构间的数据共享与协作, 进而限制了… …   相似文献

杨家震  邱天  陈可嘉  段明江  蒋健  胡泽远  宋明黎  冯尊磊 《软件学报》2026,37(4):1511-1530

基于自适应策略优化的鲁棒泛化权衡学习

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对抗训练被视为提升深度模型鲁棒性的核心防御手段, 但其固有缺陷严重制约了实际应用效果. 传统对抗训练方法依赖固定攻击模式生成对抗样本, 导致训练过程中样本多样性不足、模型泛化能力受限, 且在鲁棒性与干净准确率间难以达成有效平衡. 更为关键的是, 现有对抗训练框架缺乏对训练过程的自适应控制, 容易引发鲁棒过拟合现象. 针对上述挑战, 利用演化优化提出一个自适应对抗训练框架, 称为基于自适应策略优化的鲁棒精度权衡学习, 简称TRA²SO. 该方法将遗传算法引入对抗训练过程, 通过动态调整不同训练阶段的对抗攻击策略, 实现对抗样本生成模式的渐进式复杂化. 这种层级递进的对抗机制不仅增强了样本多样性, 还可通过策略优化记录实现训练早停, 有效抑制过拟合风险. 在CIFAR系列数据集上的实验表明, 相较于传统对抗训练方法, 所提框架在维持基础分类性能的同时, 提升了模型面对多种攻击范式的防御能力, 且加快了训练收敛速度. 为对抗训练中鲁棒性-准确性的权衡提供了新思路, 对构建可信深度学习系统具有重要实践价值.… …   相似文献

翟浩杰  王冉  邬文慧  贾育衡 《软件学报》2026,37(4):1472-1491

深度学习算法在皮肤病变区域分割中的研究进展

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随着计算机辅助诊断技术快速发展, 对皮肤病变筛查的效率明显提高, 但皮肤镜图像中众多干扰因素, 致使皮肤病变区域自动分割成为难题. 由于Skip-Connecting模型在小目标和模糊边界分割、Atrous-Convolution模型在大范围和多尺度病变分割的良好表现, 成为皮肤… …   相似文献

王星皓  刘静  仇大伟 《计算机系统应用》2026,35(4):1-16

基于改进扩散模型的遗址类建筑物生成

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遗址类建筑物作为历史文化的重要载体, 具有重要的研究与保护价值. 然而, 由于其数量稀少且持续消亡, 传统重建方法难以实现完整复原, 现有文生图技术虽可借助文本描述重现其外观, 但仍存在细节缺失、图像质量不高等问题. 为此, 本文提出一种基于改进扩散模型的遗址类建筑物生成方法, 通过引入门控残差机制优化信息流动、缓解梯度消失, 提升生成稳定性; 结合通道与空间双重注意力机制以增强局部细节与全局结构建模能力; 并利用VGG19作为判别网络, 提取多层次语义特征并引入感知损失以提升对关键视觉特征的建模效果. 实验结果表明, 相比于同样基于扩散模型的KNN-diffusion与Simple diffusion, 本文方法FID下降了30.39%, CLIP-score、IS和SSIM分别提升了1.08%、9.01%和1.72%. 本研究为高质量遗址类建筑图像生成提供了可行的技术路径, 有助于推动数字文化遗产的可持续研究与智能化保护.… …   相似文献

张旭欣  吴萌  赵怀栋  王璐 《计算机系统应用》2026,35(4):114-124