融合SKNet与堆叠LSTM的MobileNetV3齿轮箱故障识别方法

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当前基于深度学习的故障识别方法普遍面临高数据依赖性、高昂计算成本与时间开销, 以及模型泛化能力受限等挑战. 为此, 本研究提出一种融合MobileNetV3、选择性核网络(selective kernel network, SKNet)及堆叠长短期记忆网络(stacked lon… …   相似文献

杨辰峰  杨喜旺  黄晋英  范振芳  刘晶晶 《计算机系统应用》2026,35(1):237-245

时空双重提取与频域增强的飞行轨迹预测

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为有效应对飞行轨迹预测中存在的复杂时空特性以及时域波动对预测精度带来的挑战, 提出融合时空双重提取与频域增强的飞行轨迹预测方法. 该方法结合时间卷积网络(TCN)与iTransformer模型旨在同时捕捉飞行轨迹序列中的局部时序特征与全局变量交互关系, 从而在不同层次和粒度上实现… …   相似文献

骆晓宁  王燕妮  谷卓 《计算机系统应用》2026,35(1):228-236

基于活动案例间行为信息编码的时间预测

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预测性过程监控(predictive process monitoring, PPM)技术通过分析已有的事件日志对正在运行的业务流程中的某些关键指标进行预测. 目前的预测性过程监控方法在特征提取方面通常预设案例仅受自身属性的影响或仅通过提取资源案例间行为属性进行编码, 通常未涉及… …   相似文献

张振涛  方贤文 《计算机系统应用》2026,35(1):164-177

基于YOLO11的远距复杂场景小目标检测

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远距复杂场景中的小目标检测任务因目标尺寸小、形态不规则、纹理信息弱且易被背景干扰, 长期面临检测精度低与鲁棒性差的挑战. 针对上述问题, 本文提出一种改进的检测算法ReF-YOLO (remote-enhanced fusion YOLO), 在YOLO11框架基础上从特征提取、… …   相似文献

熊诗雨  狄永正  纪雯  史红周 《计算机系统应用》2026,35(1):152-163

RISC-V 对比 ARM64 的跨架构内核性能评估与缺陷挖掘

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RISC-V正处于蓬勃发展的阶段, 其软件生态的移植和构建工作也在持续推进. 由于操作系统本身的复杂性, 其性能评估通常仅停留在模块级别, 而难以在函数实现层面进行系统性的评估. 在软件适配过程中, 往往会借鉴ARM等成熟架构的优化策略. 本文提出了一种基于跨架构比较的细粒度内核… …   相似文献

吴雨薇  徐天宇  杨旺  于佳耕 《计算机系统应用》2026,35(1):129-140

RABL-YOLOv8n: 轻量级夜间行人检测算法

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针对夜间低照度场景下行人检测中存在的目标模糊、特征弱化以及小尺度目标漏检等问题, 本文提出了一种轻量化检测算法RABL-YOLOv8n. 首先, 设计一个轻量化RGCSPELAN模块, 通过优化特征提取过程, 显著增强了对小目标的捕捉能力, 同时有效减少不必要的计算和存储开销; 其次, 在骨干网络的第10层引入细粒度分类注意力(attention for fine-grained classification, AFGC)机制, 利用多分支局部感知策略提升行人服饰纹理等细粒度特征的可辨识性; 然后, 在特征融合层采用双向特征金字塔网络 (bidirectional feature pyramid network, BiFPN)结构, 并结合自适应特征加权策略, 进一步强化多尺度特征的交互能力; 最后, 用LSCD检测头替换原有检测头, 通过解耦定位与分类任务并引入轻量级上下文感知模块, 显著提升小目标检测的精度. 实验结果表明, 在自建NightPerson数据集上, 本算法相较于基线YOLOv8n模型, mAP@50提升了0.3%, 精确度仅下降0.013, 而召回率上升了0.009, 参数量和浮点计算量分别减少了58%和42%. 与YOLOv5n、YOLOv6n、YOLOv10n等模型对比, 该算法在检测精度与模型轻量化之间实现了较好的均衡.… …   相似文献

李晓莉  李加强  陈彦林  赵龙庆  何超 《计算机系统应用》2026,35(1):188-196

深度学习在乳腺癌病灶影像分割中的应用进展

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乳腺癌是全球女性中最常见且致死率较高的恶性肿瘤之一, 其诊断和治疗高度依赖医学成像技术. 其中, 病灶分割在精准识别病理区域、辅助诊断及治疗规划方面发挥着关键作用. 近年来, 深度学习算法在乳腺癌病灶的自动分割任务中取得了显著进展, 为深度学习在这方面的研究奠定了基础. 系统梳理… …   相似文献

刘蝶  李杨  孙兴  朱佳音  马金刚 《计算机系统应用》2026,35(1):19-38

GeLaS: 基于生成标签语义描述的命名实体识别

  

命名实体识别任务旨在从文本中定位和分类实体。在该任务中,标签语义指预定义类别标签的具体含义,其在抽象层面上代表了对实体类别深刻的语义理解。该文提出了一种生成标签语义描述的命名实体识别模型GeLaS,利用大语言模型自动生成标签语义描述。为将标签语义信息融合到模型中,使用了一种基于注意力的交互机制。除此之外,提出了差异增强的交叉熵损失以强化模型对标签语义的区分能力。为验证GeLaS模型的泛用性,该文分别在4个不同领域的公开数据集上评估模型的性能,并进一步分为高资源场景和低资源场景。其中,在CoNLL2003数据集的50-shot设置下F₁值相比最优基线模型提升了4.0%,高资源场景下提升了1.2%。在WNUT-2017数据集的50-shot设置下F₁值相比最优基线模型提升了0.5%,高资源场景下提升了1.1%。消融实验表明,该文所提出的标签语义生成方式、基于注意力的交互机制和差异增强的交叉熵损失函数均能有效增强模型性能。… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(1):118-129

基于解题思维机制的大语言模型多项选择阅读理解增强框架

  

多项选择阅读理解任务目标是要求模型基于给定的文章和问题从候选选项中选择正确答案。已有工作表明,尽管大语言模型在该项任务上已经达到最好性能,但其缺乏激活选项相关的思维方式,难以正确感知到给定文章、问题和选项之间的深层联系并充分利用候选选项信息,故未能达到预期的性能。为此,该文提出一… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(1):176-187,206

基于预训练语言模型的汉语字形谜解谜模型

  

该文提出了一种基于预训练语言模型的汉语字形谜自动解答系统。汉语字形谜是一类利用汉字结构和形态构造的谜语。为了实现字形谜的自动解答,该文整合了结构预测、关键词提取和谜底映射等多个模块。通过构建综合性的汉字数据集,并利用BGE、BART等Transformer架构的预训练语言模型进行… …   相似文献

《中文信息学报》2026,40(1):60-69