时间自动机主动学习算法研究进展

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时间自动机(timed automata, TA)是描述实时系统时间约束行为的重要形式化工具, 广泛应用于嵌入式系统、通信协议等领域. 传统手动构建实时系统模型的方式耗时且易出错, 自动推断模型成为研究热点. 本文聚焦时间自动机主动学习算法, 按照数据存储结构以及等价查询方法进行… …   相似文献

曹舒  涂键  刘芳 《计算机系统应用》2026,35(1):39-51

基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测

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交通流量预测在智能交通系统中占据核心地位。针对当前交通流量预测方法在特征利用和时空依赖建模方面的不足,提出了一种新的基于多维特征融合与残差增强的交通流量预测模型MFRGCRN(multi-dimensional feature fusion and residual-enhanc… …   相似文献

张振琳;郭慧洁;窦天凤;亓开元;吴栋;曲志坚;任崇广 《计算机应用研究》2026,(1)

基于DTW_M的时序邻域特征选择算法

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现实生活中广泛存在的高维时序数据常常具有决策属性且时间长度不等的特点,使得现有的邻域粗糙集特征选择算法不再适用或分类性能下降。为了解决该问题,提出了一种基于DTW_M度量的高维时序数据的特征选择方法。首先,引入马氏距离定义高维动态时间扭曲距离（DTW_M）用于度量属性间的相似性;接着定义了时序决策信息系统,用于存放非等长高维时序数据;提出基于DTW_M距离度量的时序邻域关系和时序邻域粗糙集模型;最后通过定义内、外重要度,给出了属性依赖度作为筛选和提出属性的重要指标,进而提出了基于DTW_M度量的高维时序数据的特征选择方法。通过五个公开数据集上的实验结果表明,所提算法较其他算法在分类精度上平均提升了14.2%和21.7%,充分证明了其有效性和优越性。… …   相似文献

杨璇;王潇婉;胡灵芝;吴迪 《计算机应用研究》2026,(1)

一种基于稀疏性的RIS辅助信道估计方法

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为解决RIS(reconfigurable intelligent surface)辅助通信系统存在的两大核心挑战：高昂的导频资源消耗与异常用户(权重小于等于0.1的用户)导致的信道干扰,改进了基于改进正交匹配追踪算法(OMP)的双稀疏性信道估计方法(D-OMP)。改进算法充分利… …   相似文献

刘佳璇;张笑剑;王丹 《计算机应用研究》2026,(1)

适用于智能电网保护隐私的多维多子集数据聚合方案

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针对智能电网中用户数据采集过程存在的隐私泄露风险,开展了多维多子集数据聚合机制的研究。在分析现有方案普遍不支持多维聚合且计算成本较高的基础上,提出一种基于加法同态ElGamal加密的隐私保护多维多子集聚合方案(PPMS-DA),结合签名验证与用户分组机制,在无可信第三方参与下实现… …   相似文献

肖稀丹;邓伦治;李泽家 《计算机应用研究》2026,(1)

单细胞多组学数据的多尺度双对齐深度聚类方法

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单细胞聚类分析是解析细胞异质性的关键步骤,但现有单细胞聚类方法在整合多组学数据时仍面临跨组学局部和全局关联建模不足、特征冗余与噪声干扰、以及共识聚类空间构建困难的问题。针对上述问题,提出了一种新颖的单细胞多组学聚类方法——多尺度双对齐深度聚类(scMDDC)。scMDDC首先通过… …   相似文献

靳志成;张奕;李玉茹;苏辰;田野;王银;冯茜 《计算机应用研究》2026,(1)

基于Mamba-UNet架构的3D MRI脑肿瘤分割方法

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多模态MRI脑肿瘤影像的精准分割对脑癌临床诊疗及预后评估至关重要。针对卷积神经网络在捕获全局上下文信息和建立长远程依赖关系方面存在的局限性,提出了基于Mamba与U-Net融合架构的PhC-ToMamba分割模型。模型在瓶颈层嵌入了ToM模块旨在有效建模高维特征的全局信息,通过从… …   相似文献

张野;牛大田 《计算机应用研究》2026,(1)

基于多视图邻居对比学习的节点分类方法

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随着图对比学习方法在节点分类中的广泛应用,有效缓解了对标签信息的依赖。然而,现有的图对比学习方法在异配图中容易聚合大量异类节点信息,并且图神经网络(graph neural network, GNN)在聚合邻居特征的过程与对比损失之间存在潜在的冲突问题。为缓解该问题,对异配图中节… …   相似文献

刘俊龙;董继洲;王祎丹 《计算机应用研究》2026,(1)

基于自监督学习与数据集分割的后门防御方法

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针对深度神经网络(DNNs)在图像分类任务中易受后门攻击、现有防御方法难以兼顾模型准确率与鲁棒性的问题,提出一种名为SAS(self-supervised adaptive splitting)的基于自监督预训练与动态数据集分割的半监督后门防御方法。该方法首先引入一致性正则化的对… …   相似文献

何子晟;凌捷 《计算机应用研究》2026,(1)

基于加权自然近邻和测地距离的密度峰值聚类算法

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密度峰值聚类算法(DPC)是一种高效简单的聚类方法,只需要一个参数便可以识别所有的聚类中心且无须迭代处理。然而,该算法在应对复杂数据结构时仍存在如下局限性：首先,聚类结果易受截断距离的影响;其次,基于欧氏距离的度量方式往往忽略流形数据集的几何结构,进而影响聚类结果的准确性。为解决… …   相似文献

万芳;魏立力;刘国军 《计算机应用研究》2026,(1)