面向隐式毒性的多阶段多目标文本去毒

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针对现有文本去毒方法未充分考虑隐式毒性以及去毒后文本质量较差的问题, 提出一种多阶段多目标优化的文本去毒框架MSMO-Detox (multi-stage multi-objective detoxification). 本方法采用3阶段级联处理实现精准去毒: 首先运用基于标记的… …   相似文献

毛柯  安俊秀  王鑫  袁明坤 《计算机系统应用》2026,35(4):106-113

基于分位数回归的多智能体强化学习

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多智能体强化学习是多智能体系统研究的重要组成部分, 在复杂协同任务中成效显著. 然而, 在需要长期决策的场景下, 由于长期回报的估计难度更大, 且难以对环境中的不确定性进行精准建模, 多智能体的表现往往不佳. 为解决上述问题, 本文提出了一种基于分位数回归的多智能体记忆强化学习模… …   相似文献

张志文  周长东  马裕博  张博 《计算机系统应用》2026,35(4):63-71

基于知识蒸馏与三维先验引导的低光照人脸图像增强算法

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针对低光照人脸图像增强中真实配对数据不足和面部特征相关性较弱的问题, 提出了一种基于知识蒸馏与三维先验引导的半监督低光照图像增强算法. 首先, 构建了基于扩散模型的三维先验提取网络, 在三平面特征空间中扩散生成高质量的三维人脸先验, 为后续增强提供稳定的结构约束与细节参考. 随后… …   相似文献

程亮  张玲 《计算机系统应用》2026,35(4):149-160

基于路网建模的自动驾驶关键场景生成与自适应演化方法

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自动驾驶系统的安全性对于自动驾驶汽车在现实世界中的实施非常重要. 因此, 自动驾驶系统在公开发布和部署之前必须进行充分的评估. 如何生成多样化的安全关键测试场景是自动驾驶系统测试的关键任务. 现有的自动驾驶系统关键场景生成方法, 包括再现现实世界的交通事故和基于搜索的关键场景生成… …   相似文献

田浩翔  吴国全  魏峻  郭安  韩星烁  陈伟  王伟  叶丹 《软件学报》2026,37(4):1671-1689

融合中文需求文本语义特征的UML活动图自动生成方法

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UML活动图是软件需求分析的重要工具. 实现由需求文本生成UML活动图流程的自动化有助于缩短软件开发时间, 降低人力成本. 现有的UML活动图自动生成方法通过人工编写或数据驱动的方式来构建规则, 从需求文本中提取活动图图元素及其关系. 然而, 这些方法通常只考虑到需求文本的语法特… …   相似文献

袁中锦  黄翰  向毅  刘方青  郝志峰 《软件学报》2026,37(4):1650-1670

全局与局部残差信息联合感知的可泛化图异常检测

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图异常检测作为图数据挖掘中的关键任务, 旨在识别网络中与大多数节点存在显著差异的异常节点. 现有的图异常检测方法普遍采用数据集特定的训练范式, 即为每个数据集单独训练模型. 然而, 该类方法缺乏跨数据集的泛化能力, 且训练成本高昂. 为克服上述局限, 近期研究开始关注残差特征的泛… …   相似文献

张家强  陈松灿 《软件学报》2026,37(4):1560-1574

基于高质量样本选择的跨领域方面级情感分析

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跨领域方面级情感分析利用源领域的已标注样本来帮助训练目标领域上的方面级情感分析任务, 但并非所有源领域样本均适合进行迁移训练, 部分样本会对迁移模型训练产生负迁移效应, 需要进行样本筛选工作. 现有的跨领域实例迁移方法所考虑的迁移依据比较片面, 忽略了样本间的协同作用, 影响跨领… …   相似文献

赵传君  孙绪壮  康璐  李旸  王素格  李德玉 《软件学报》2026,37(4):1449-1471

高可信自适应机器学习专题前言

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王熙照  张敏灵  曹付元 《软件学报》2026,37(4):1447-1448

CDCL算法的冷重启技术

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SAT求解的CDCL算法被广泛应用于软硬件验证领域, 重启策略是其中的核心组件之一. 目前, 主流的CDCL求解器采用了“热重启”技术, 保留了变元序、赋值倾向、学习子句等主要搜索信息, 且重启频率极高. 热重启技术会使CDCL重启之后更倾向于搜索重启前的搜索空间, 有可能会长期… …   相似文献

张昕荻  陈志翰  蔡少伟 《软件学报》2026,37(4):1634-1649

吉布斯采样在临界点前的快速收敛

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吉布斯采样的临界行为是计算相变理论所关注的核心问题. 以硬核模型这一经典模型为例, 研究了吉布斯采样在临界点前的快速收敛. 在该模型中, 给定一个最大度为Δ≥3的n顶点图G以及参数λ≥0, 则图G中的每个独立集S以正比于λ^|S|的概率被采样. 研究了实现这一采样的经典吉布斯采样算法——Glauber dynamics, 在临界条件λ<(Δ–1)^Δ–1/(Δ–2)^Δ下, 证明了该采样过程的马尔可夫链具有渐进最优的谱隙为Ω(1/n), 因此这一经典采样算法在该临界点前始终快速收敛.吉布斯采样过程在临界点前的快速收敛是马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC) 理论中的一类重要问题. 针对硬核模型上的这一问题, 此前已有若干依赖高等数学工具的证明. 为这个重要问题提供了一个简化的组合证明, 引入计算复杂性归约的思想来分析采样过程的收敛速率.… …   相似文献

陈小羽  凤维明  尹一通  张昕渊 《软件学报》2026,37(4):1615-1633