基于双重决策机制的深度符号回归算法

  

深度符号回归（DSR）算法由循环神经网络（RNN）自动化生成表达式树,进而获得较高的模型性能,然而,它无法兼顾表达式树的准确性和结构的简洁性。因此,提出一种基于双重决策机制的深度符号回归（DDSR）算法。首先,在RNN初步决策的基础上,利用双评分机制综合评估表达式树的结构简洁性和… …   相似文献

郭泽一;李凤莲;徐利春 《计算机应用》2026,(2)

基于异构蛋白质网络随机游走的中药重定位模型

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中药是治疗疾病的重要药物资源, 历经数千年的临床实践与应用. 为推动中药现代化并发掘其在新适应症上的应用潜力, 本文借鉴西药领域药物重定位的研究经验, 结合近年来新兴的网络医学理论, 提出两种基于随机游走的中药-症状潜在治疗关系预测模型: M-RW与GO-DREAMwalk. 两… …   相似文献

李政昊  徐军  陆俊滟  甘晓 《计算机系统应用》2026,35(2):187-200

基于RandLA-CGNet的大规模室内点云语义分割

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随着数字孪生虚拟现实技术的应用越来越广泛, 针对大规模室内建筑点云语义分割中整体精度有限、小物体识别精度低及边界分割模糊等问题, 提出一种大规模室内点云语义分割的方法RandLA-CGNet. 在编码层中构建局部-全局上下文融合(local-global context fusion, LGCF)模块, 在保留局部邻域信息的同时融入整体上下文语义; 在解码层设计范数门控通道特征(norm-gated channel feature, NGCF)模块, 通过对网络特征图的通道维度进行自适应重标定, 增强有用信息、抑制冗余噪声, 增强对细节和边界的敏感性, 提高模型的精细化识别能力; 最后采用融合型损失函数(focused cross-entropy loss, FCE loss), 在保证模型对大多数样本稳定收敛和整体精度的同时, 增加对难分样本与少数类样本的关注, 从而提升模型在边界区域和稀有类别上的分割性能. 实验结果表明, 本文提出的模型在 S3DIS 数据集上经六折交叉验证OA、mAcc和mIoU分别提升至88.8%、83.4%和71.9%, 较基准模型分别提高0.8%、1.4%和1.9%. 与主流算法相比, 较LG-Net分别提升0.5%、1.0%和1.1%, 总体精度以及平均交并比较FGC-AF提升0.2%和0.7%. RandLA-CGNet 在保持整体性能优势的同时, 对小物体以及边界细节分割的 IoU 提升了1%–6%, 有效提升对低频类别与复杂边界的识别能力, 为点云语义分割任务中少样本类别与细节边界的精准建模提供有效解决方案.… …   相似文献

王建超  王浩雨  苏鹤  王震洲  张丹 《计算机系统应用》2026,35(2):175-186

多策略量子麻雀搜索算法在NISQ量子比特映射中的应用

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在噪声中等规模量子(noisy intermediate-scale quantum, NISQ)时代, 由于硬件耦合约束, CNOT门往往无法直接执行, 需要引入额外的SWAP门将逻辑量子比特映射至合适的物理位置, 以确保电路的可执行性. 为了减少传统量子比特映射过程中由于 S… …   相似文献

刘述娟  韩雪娜  李晖  王杰鹏  姬迎松 《计算机系统应用》2026,35(2):237-247

UAV-YOLO: 基于YOLOv7的红外小目标检测

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在无人机红外小目标检测领域, 复杂地面背景与目标尺寸微小的特性常使检测模型出现漏检或误检问题. 针对这一情况, 本研究以YOLOv7框架为基础, 设计出一种轻量级的高精度红外小目标检测算法, 命名为UAV-YOLO (unmanned aerial vehicle-you only look once). 首先, 考虑到检测目标多为小目标, 对YOLOv7基础网络进行轻量化改造, 将ELAN、ELAN-W和CARAFE模块中的1×1卷积以及颈部网络的1×1卷积替换为GSConv, 同时去除检测效率不高的P5检测头, 并新增专门用于检测小目标的P2检测头. 不仅提升了检测效率, 还大幅减少了参数量, 实现了模型的轻量化. 其次, 在骨干网络中融入了改进后的金字塔池化模块SPPFCSPC. 该模块的加入, 能够有效扩展模型的感知范围, 从而提高对红外小目标的检测精度. 然后, 把内容感知特征重组(CARAFE)架构集成到YOLOv7中. 这一架构可以更好地保留和优化小目标的特征表示. 同时, 在检测头前引入CA (coordinate attention)注意力机制模块. 该模块能够精准定位小目标, 让检测头更容易聚焦于关键区域. 最后, 采用归一化高斯Wasserstein距离(NWD)损失来替代CIoU. 这种替代降低了模型对位置偏差的敏感性, 进一步提升了检测效率. 实验数据显示, 与原始模型相比, 该模型的mAP达到了95.7%, 比YOLOv7基础模型提升了5.2%; 而参数量仅为 12.0M, 下降了67.7%. 这些优化改进在保证高精度的同时, 大幅减少了参数量, 充分验证了基于YOLOv7的红外小目标检测模型的实用性, 使检测性能得到了显著提升.… …   相似文献

苏健  张莉莉 《计算机系统应用》2026,35(2):209-225

基于机密计算的大语言模型安全推理方案

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以ChatGPT、DeepSeek为代表的大语言模型(简称大模型)高速发展, 在各种任务中得到广泛使用, 如文本生成、智能助理等. 但这些大模型也面临着严峻的隐私安全风险. 特别地, 在医疗、金融等高安全需求的场景中, 模型窃取与数据隐私泄露等威胁往往是阻碍大模型应用的重要因素.… …   相似文献

崔越  冯伟  秦宇  马鸿展  冯登国 《计算机系统应用》2026,35(2):76-91

改进的轻量化YOLO11棉花病害检测

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棉花作为我国重要的经济作物, 其病害问题对产量和质量造成了显著影响, 快速而准确地识别病害类型至关重要, 然而现有的目标检测模型大多侧重于提高检测精度而忽略检测效率, 这些模型通常存在着计算量大、参数量大、难以在资源受限的边缘设备上部署的问题. 本文针对这些问题提出一种改进的YO… …   相似文献

蒋碧波  汪明锐  钱晓杭  徐涵宇  杨超 《计算机系统应用》2026,35(2):165-174

一种基于大语言模型的多来源漏洞影响库识别方法

  

现代软件以软件供应链的模式进行开发,需要使用大量的第三方组件和软件库。第三方软件库中可能存在安全漏洞,危害下游依赖该软件库的用户,因此确保依赖软件库的安全对于确保企业的软件安全至关重要。NVD(National Vulnerability Database)等漏洞信息网站会定期发… …   相似文献

徐近伟;周鑫;杨焱景;李晓康;余灏沣;杨岚心;张贺;吴永航 《计算机学报》2026,(2)

面向多模态关联不确定性的视频描述方法

  

视频描述技术的核心在于构建输入视频到输出文本的映射关系。然而,受训练数据的标注噪声影响,视频与对应的文本描述之间存在关联的不确定性,具体体现在：1）对于视觉模态,视频中存在文本描述未涉及的视觉片段,且这些视觉片段在视频的时空位置不确定;2）对于文本模态,局部文本错误地描述了视频中… …   相似文献

姜文晖;官文彬;黎海军;方承炀;方玉明;左一帆 《计算机学报》2026,(2)

基于知识融合的散文物象识别方法研究

  

在散文中,作者通常采用物象寄托自己的所思所想,以达到情物交融、托物言志。为此,该文提出一种融合多种知识的散文物象识别方法。首先,该方法引入情感词表、隐喻特征库以及现代汉语词典等外部知识库,利用 Cross-Transformer中的交叉多头注意力机制,分别建立了融合情感词的句子表… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(2):154-162