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通信干扰信道和功率智能决策算法
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智能干扰是一种利用环境反馈自主学习干扰策略,对敌方通信链路进行有效干扰的技术。然而,现有的智能干扰研究大多假设干扰机能够直接获取通信质量反馈(如误码率或丢包率),这在实际对抗环境中难以实现,限制了智能干扰的应用范围。为了解决这一问题,该文将通信干扰问题建模为马尔科夫决策过程(MD… …
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9662.
可控文本生成技术研究综述
可控文本生成任务是指生成符合语法规则和语义需求,且满足给定约束的自然语言文本,具有重要应用价值。如何将约束嵌入到隐空间,从而有效控制离散的词汇生成过程是十分困难的,特别是在复杂应用场景中:不仅需要控制文本内容,还要求生成的长文本形式多样、语言灵活以及逻辑合理等,这使得可控文本生成… …
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王舰;孙宇清
《中文信息学报》
2024,38(10):1-23
9663.
面向SAR目标识别成像参数敏感性的深度学习技术研究进展
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随着人工智能技术的发展,基于深度神经网络的合成孔径雷达(SAR)目标识别得到了广泛关注。然而,SAR系统的成像机制导致了图像特性与成像参数之间的强相关性,因此深度学习框架下的目标识别算法精度极易受成像参数敏感性的干扰,这成为了制约先进智能算法部署到实际工程中的一大障碍。该文首先回… …
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《电子与信息学报》
2024,46(10):3827-3848
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基于局部对比学习与新类特征生成的小样本图像分类
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现有的图像分类方法通常依赖于大规模的标注数据,但当数据有限时,方法在局部特征表示能力和样本数量上都存在不足.为了缓解此问题,文中提出基于局部对比学习与新类特征生成的小样本图像分类方法.首先,引入局部对比学习,将图像表示为多个局部特征并进行监督对比学习,增强模型的局部特征表示能力.… …
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《模式识别与人工智能》
2024,37(10):936-946
9665.
基于区块链的跨境贸易数据共享与访问控制方案
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随着全球经济一体化的发展, 跨境贸易已成为全球经济发展的重要推动力量. 然而, 跨境贸易目前正面临着诸如数据安全、信息孤岛和信息不对称等问题. 基于此, 本文提出了一种基于区块链的跨境贸易数据共享与访问控制方案. 该方案采用区块链和星际文件系统(IPFS)结合的协同存储机制, 有… …
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2024,33(10):97-105
9666.
基于监督对比学习的文本情绪类别表示
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揭示情绪之间的关系是认知心理学的一项重要基础研究.从自然语言处理的角度来说,探讨情绪之间的关系的关键在于得到合适的情绪类别的嵌入式表示.最近,在情感空间中获得一个可以表征情绪关系的类别表示已经引起了一些关注.然而,现有的情绪类别嵌入方法存在以下几个缺点.比如固定维度,情绪类别表示… …
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《软件学报》
2024,35(10):4794-4805
9667.
基于生成对抗网络的系统调用主机入侵检测技术
程序的系统调用信息是检测主机异常的重要数据,然而异常发生的次数相对较少,这使得收集到的系统调用数据往往存在数据不均衡的问题.较少的异常系统调用数据使得检测模型无法充分理解程序的异常行为模式,导致入侵检测的准确率较低、误报率较高.针对以上问题,提出了一种基于生成对抗网络的系统调用主… …
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2024,51(10):408-415
9668.
基于自适应权值融合的多模态情感分析方法
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多模态情感分析是利用多种模态的主观信息对情感进行分析的一种多模态任务,探索模态间的有效交互是多模态分析中的一项重要研究.在最近的研究中发现,由于模态的学习速率不平衡,导致单个模态收敛时,其余模态仍处于欠拟合的状态,进而削弱了多模态协同决策的效果.为了能更有效地将多种模态结合,学习… …
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2024,35(10):4781-4793
9669.
残差修正的加权多项式回归色彩特征化算法
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在数字印刷领域,精确再现计算机图像的颜色是高质量印刷的前提,其中色彩特征化是关键环节.传统多项式回归模型由于高阶项会放大特征化样本集中的奇异值,导致模型振荡从而影响色彩特征化的准确性.基于神经网络的色彩特征化算法精度较高,但算法复杂度也呈数量级的提高,难以满足工业生产中的效率要求… …
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2024,41(10):3188-3193
9670.
多类别形态的未隶定青铜器铭文细粒度识别
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未隶定铭文的识别主要依靠传统卷积网络提供单一的全局特征,却忽略了部位识别和特征学习的关系,导致模型难以充分表达复杂形态的文字构造,进而产生识别误差.针对上述问题,提出了一种姿态对齐的多部位特征细粒度识别模型(MP-CNN).在第一个阶段,构建空间转换器引导铭文统一字形姿态,辅助模… …
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基于时空位置关注图神经网络的交通流预测方法
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针对现有交通流预测方法存在难以构建空间和时间依赖关系的问题,提出了新的利用时空位置注意力的图神经网络(ST-PAGNN)方法。首先,该图神经网络中包含有位置关注机制,由此能够更好地对城市道路网络中交通节点的空间依赖关系进行有效捕捉;然后,利用带有trend adaptive Tr… …
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基于均匀线性阵列的超大规模MIMO混合场信道估计算法
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超大规模MIMO(extremely large-scale massive MIMO,XL-MIMO)是未来6G通信的关键技术之一.现有的XL-MIMO混合场信道模型大多对均匀线性阵列和单天线用户之间信道建模,且采用散射体最后一跳模型.若收发双端均配备线性阵列,现有的混合场信道… …
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9673.
基于主动学习的深度半监督聚类模型
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深度半监督聚类旨在利用少量的监督信息达到更好的聚类效果.然而,由于标注成本昂贵,监督信息的数量往往是有限的.因此,在监督信息有限的情况下,如何选择对聚类最有价值的监督信息变得至关重要.针对以上问题,提出了基于主动学习的深度半监督聚类模型(DASCM).该模型设计了一种主动学习方法… …
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9674.
大语言模型领域意图的精准性增强方法
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目前通用大语言模型(如GPT)在专业领域问答应用中存在不稳定性和不真实性.针对这一现象,提出了一种在通用大语言模型上耦合领域知识的意图识别精准性增强方法(EIRDK),其中引入了三个具体策略:a)通过领域知识库对GPT输出结果进行打分过滤;b)训练领域知识词向量模型优化提示语句规… …
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基于医疗临床数据的两阶段专业级大语言模型微调
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基于改进堆优化算法求解电动汽车并网动态经济调度
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针对堆优化算法HBO处理含电动汽车的动态经济调度问题时存在收敛慢和精度低等问题,提出一种改进的堆优化算法RDHBO.首先,在RDHBO中引入了最优成员区域搜索和双种群交互策略.前者引导最优成员移动到更有希望的区域,提升了算法的收敛精度和收敛速度;后者充分利用被淘汰的劣势个体,丰富… …
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面向三维流管可视化的各向异性屏幕空间环境光遮蔽算法
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基于图神经网络的多层网络社团检测方法面临以下两个挑战。一是如何有效利用多层网络的节点内容信息,二是如何有效利用多层网络的层间关系。因此,提出多层网络社团检测模型AGCFN(autoencoder-enhanced graph convolutional fusion networ… …
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融合背景知识和常识感知的对话生成
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基于背景对话的关键问题之一是知识抽取,但由于有些会话的信息量不足,特别是在一些对话信息较少的情况下,选择恰当的知识变得尤为困难,且目前的生成方式缺乏动态选取背景知识的能力.针对这些问题,提出了 KIF模型,引入知识增强库和知识向量并提出知识追踪模块和知识情感反馈模块去解决上述问题… …
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不一致数据修复是数据清洗领域的一个重要研究方向,现有方法大多是基于完整性约束规则的,采用最小代价原则进行修复,然而,代价最小的修复方案通常是不正确的,导致现有修复方法的准确率较低.针对现有方法准确率较低的问题,提出了 一种基于统计推理的不一致数据清洗方法BayesOUR,兼顾修复… …
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