有向图同构判定方法

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基于有向图的邻接矩阵和距离矩阵, 提出有向图顶点度集、距离谱与距离和集的定义, 将基于邻接矩阵的同构判定条件推广到简单有向图的距离矩阵. 在此基础上, 给出两个简单有向图的同构性判据, 这两个判据均可判定任意两个简单有向图是否同构; 给出复杂有向图的同构性判据, 该判据可判定任意… …   相似文献

王卓;王成红 《自动化学报》2025,51(9):2001-2010

LION优化器的收敛速度分析

  

LION（evoLedv sIng mOmeNumt）是Google公司通过启发式程序搜索的方式发现的优化器,是一种独特的基于学习的优化算法。LION算法通过在上步动量和本步梯度之间维持两个不同的插值,并有效结合了解耦的权重衰减技术,实现了超越传统符号梯度下降类算法的性能。LION算法在许多大规模深度学习问题中展现了较强的优势,得到了广泛的应用。然而,尽管已有工作已经证明了LION的收敛性,但尚未有研究给出一个全面的收敛速度分析。已有研究证明,LION能够解决一类特定的盒约束优化问题,本文着重证明了,在?₁范数度量下,LION收敛到这类问题的Karush-Kuhn-Tucker （KKT）点的速度为■,其中d为问题维度,K为算法的迭代步数。更进一步,我们移除了约束条件,证明LION在一般无约束问题上以相同的速度收敛至目标函数的驻点。与已有研究工作相比,本文证明的收敛速度达到了关于问题维度d的最优依赖关系;关于迭代步数K,这一速度还达到了非凸优化问题中随机梯度类算法能实现的最优理论下界。此外,这一理论下界以梯度的?₂范数度量,而LION所属的符号梯度下降类算法通常度量的是更大的?₁范数。由于在不同的梯度范数度量下关于问题维度d得到的收敛速度结果会有所差异,为了验证本文证明的收敛速度关于维度d同样是最优的,我们在多种深度学习任务上设计了全面的实验,不仅证明了LION与同样匹配理论下界的随机梯度下降法相比具有更低的训练损失和更强的性能,而且还验证了LION算法在迭代过程中梯度的?₁/?₂范数比始终处于■的量级,从而在经验上说明了本文证明的收敛速度同样匹配关于d的最优下界。… …   相似文献

董一鸣;李欢;林宙辰 《计算机学报》2025,(9):2008-2029

改进YOLOv8的轻量化无人机航拍目标检测

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无人机航拍场景下的目标检测因目标尺寸小、物体间遮挡严重、尺度变化大等因素,常出现漏检与误检的问题.此外,受限于无人机平台的计算性能,实现高精度与轻量化的实时目标检测具有较大挑战.为此,本文提出了一种改进YOLOv8的轻量级目标检测算法.该算法采用轻量化的分割一切模型(segmen… …   相似文献

严嘉旭  苏天康  宋慧慧 《计算机系统应用》2025,34(9):151-161

基于局部性原理的最大误差并行检测方法

  

浮点数采用有限的位数来表示无限的实数进行计算,因此浮点数计算天然具有不准确性,这种不准确性可以用最大误差来度量。传统浮点数最大误差检测算法采用串行计算思维并结合经典搜索算法,当采样点数量较少时,容易将局部极大值作为全局最大值处理,从而遗漏最大误差值。如果大规模提升采样点数量,那么… …   相似文献

冀立光;杨鸿儒;周玉畅;崔梦琦;何昊天;许瑾晨 《计算机科学》2025,(9):152-159

基于分步协作融合表示的情感分类方法

  

多模态情感分析任务旨在通过各种异构模态(如语言、视频和音频)感知和理解人类的情感,但不同模态间存在着复杂的关联。现有的大多数方法将多个模态特征直接融合,忽略了不同步的模态融合表示在情感分析中的贡献不同。针对上述问题,提出了一种基于分步协作融合表示的情感分类方法。首先,利用降噪瓶颈… …   相似文献

高龙;李旸;王素格 《计算机科学》2025,(9):313-319

基于动态字典学习的含噪高光谱图像空谱融合

  

针对传统高光谱图像（HSI）空谱融合算法通常采用静态光谱字典;而字典学习与图像融合过程相分离;对含有噪声的空谱融合任务处理效果不佳的问题;提出一种基于动态字典学习（DDL）的含噪HSI空谱融合算法。该算法采用迭代思想;在融合过程中动态更新字典原子;从而协作完成空谱融合及噪声去除任… …   相似文献

杨静;赵建斌;陈路;池浩田;闫涛;陈斌 《计算机应用》2025,45(9):2941-2948

对抗样本嵌入注意力U型网络的3D医学图像分割

  

计算机断层扫描（CT）和核磁共振成像（MRI）图像广泛应用于医学图像深度分割。然而,传统的分割方法受到肿瘤边界模糊及其结构复杂的影响,未能利用对抗样本提升分割模型的区分能力,使获得最好的分割效果面临挑战。针对以上问题,提出一种对抗样本嵌入注意力U型网络学习的3D医学图像分割模型。… …   相似文献

许志雄;李波;边小勇;胡其仁 《计算机应用》2025,(9):3011-3016

《中国图象图形学报》文字多模态大模型专栏简介

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<正>多模态大模型在文本与图像智能处理领域的应用实现了语言和视觉信息的深度整合,为自动化内容创作和文档图像理解提供了创新途径。这些模型能够理解和解析文档图像内容,生成相应的描述性文本,或根据文本指令创造匹配的图像,显著提高内容创作的效率,开辟了文档图像智能处理研究新范式。它们在各个领域的应用通过图文结合的形式,创造了更具互动性和吸引力的交互方式,帮助用户更好地理解和掌握复杂概念。… …   相似文献

白翔;金连文;刘禹良;殷绪成;陈秀妍 《中国图象图形学报》2025,(9):3066-3067

基于药物子结构与蛋白质三维图信息的化合物-蛋白质相互作用预测

  

药物通过与蛋白质相互作用来抑制或激活特定蛋白质的功能,从而发挥治疗作用。近年来,深度学习方法在化合物蛋白质相互作用预测中取得显著进展。然而,现有的大多数研究仍然侧重于从药物和蛋白质的整体特征进行提取,对于药物和靶点的信息探索不足,忽视了蛋白质结构的三维空间信息以及药物关键子结构在… …   相似文献

李亚茹;王倩倩;车超;朱德恒 《计算机科学》2025,52(9):71-79

融合局部和全局相关性的多变量时间序列预测方法

  

为解决现有时间序列模型未能充分融合局部和全局依赖的问题,提出一种融合局部和全局相关性的多变量时间序列预测方法 PatchLG(Patch-integrated Local-Global correlation method)。该方法基于3个关键部分：1）将时间序列划分为多个子序列… …   相似文献

王翔;陈志祥;毛国君 《计算机应用》2025,(9):2806-2816