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871.
人工智能赋能地月空间感知技术现状及展望
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随着深空探测的不断推进,地月空间已成为探月和深空任务的关键战略区域。面对日益增多的航天器及太空碎片数量,亟需先进的空间态势感知技术以实现对地月空间目标的精准监测与持续跟踪。传统方法因复杂动力学环境和远距离探测精度限制,难以满足高精度轨迹预测和目标识别的需求,制约了地月空间感知技术… …
相似文献
于登云;尹继豪;刘斯琦;王鹏;王汇娟;张余;姜鸿翔;陈培
《中国图象图形学报》
2025,30(9):2899-2910
872.
结合Kolmogorov-Arnold网络的高轨目标初轨确定
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目的 作为空间态势感知的关键环节,高效且准确的初轨确定技术对于轨迹关联、卫星编目和异动感知等下游任务至关重要。传统方法通常依赖精确的动力学模型和充足的观测数据,但在短弧段条件下,物理约束不足易导致出现平凡解或方法不收敛的问题。尽管深度学习方法在数据拟合方面表现优异,但其对轨道动力… …
相似文献
刘宏宇;张余;张超群;陈果;尹继豪
《中国图象图形学报》
2025,(9):2975-2987
873.
基于跨模态图掩码和特征增强的推荐方法
提出了一种基于跨模态图掩码和特征增强的推荐方法;旨在减少传统多模态推荐系统中的数据噪声和解决多模态信息表达不足问题。该方法使用CLIP预训练模型提取语义一致性的文本和视觉特征;根据项目模态特征相似性建立项目-项目图;为项目表示提供语义丰富的上下文信息;设计跨模态图掩码重建方法;该… …
相似文献
《计算机科学与探索》
2025,19(9)
874.
以语言为媒介的遥感图像跨时空领域自适应语义分割
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目的 随着视觉大模型的发展,利用多源无标注遥感影像预训练学习全局视觉特征,并在局部目标任务上进行迁移微调,已成为遥感影像领域自适应的一种新范式。然而,现有的全局预训练策略主要聚焦于学习低级的通用视觉特征,难以捕捉复杂、高层次的语义关联。此外,微调过程中使用的少量标注样本往往只反映… …
相似文献
陶超;郭鑫;胡柯彦;沈羽翔;王昊
《中国图象图形学报》
2025,(9):3153-3170
875.
结合多尺度注意力和自训练的超图聚类方法
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单个较大的非均匀超图聚类旨在将非均匀超图包含的节点划分为多个簇,使得簇内节点越相似越好,簇间节点越不相似越好,具有广泛的应用前景.目前最优的基于超图神经网络的非均匀超图聚类模型MADC(Non-uniform hypergraph clustering combining mul… …
相似文献
刘志成;王慧颖;林晓丽;朱峰冉;郭宇恒;闫炳鑫;庞俊
《小型微型计算机系统》
2025,(9):2066-2074
876.
月球探测遥感影像匹配方法研究综述
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相似文献
杨义成;彭嫚;万文辉;邸凯昌;刘召芹;李禄
《中国图象图形学报》
2025,30(9):2911-2942
877.
引入局部特征对齐和原型修正的少样本图像分类模型
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少样本学习是目前机器学习领域研究的热点问题.其目标是学习一个具有良好泛化能力的模型,在面对新类别时,该模型能够利用少量的标注图像来掌握新类别的概念.本文针对现有少样本模型仅单独使用全局特征或单独使用局部特征导致的信息未能充分利用问题,以及未考虑噪声影响导致样本服从不同分布假设问题… …
相似文献
李平;宋琦;张锋
《小型微型计算机系统》
2025,(9):2145-2152
878.
多尺度信息系统下基于证据理论的三支多属性决策建模
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多尺度信息系统为智能决策提供多个粒度层次的数据信息.本文旨在克服单尺度信息系统的局限,改进三支决策的主观性缺陷,并解决D-S证据理论在处理高度冲突证据时的矛盾问题,进而探索三支多属性决策方法.首先,提出基于熵权法的多尺度信息系统融合模型,以综合考虑各尺度的重要性.其次,将灰色关联… …
相似文献
李瑞;张超;李德玉
《小型微型计算机系统》
2025,(9):2082-2089
879.
FedDis: 异构灾难场景下联邦学习的生命监测系统
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针对灾难动态变化场景中设备异构性导致模型训练效率低下,通信开销大限制下的实时响应能力,模型漂移使得全局模型在资源受限设备上表现不佳等问题提出了一种基于自适应蒸馏的联邦学习框架FedDis. FedDis采用ResNet-34作为基础生命监测模型,通过蒸馏反馈环引导的动态知识蒸馏机… …
相似文献
任世杰
赵长名
黄科荣
李善超
《计算机系统应用》
2025,34(9):79-91
880.
基于KLSTM的互信息视听情绪识别
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针对视听情绪识别中如何高效融合音视频特征并准确提取时间依赖性情绪信息的问题,本研究提出了一种基于KLSTM(Kolmogorov-Arnold long short-term memory)的互信息视听情绪识别模型.利用互信息方法进行特征选择和自适应窗口处理,从音频和视频信号中提… …
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罗志鑫
刘知贵
唐荣
潘志祥
李理
《计算机系统应用》
2025,34(9):112-119
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