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101.
四元数神经网络的通用近似与逼近优势
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四元数神经网络将实值神经网络推广到了四元数代数中,其在偏振合成孔径雷达奇异点补偿、口语理解、机器人控制等任务中取得了比实值神经网络更高的精度或更快的收敛速度. 四元数神经网络的性能在实验中已得到广泛验证,但四元数神经网络的理论性质及其相较于实值神经网络的优势研究较少. 从表示能力… …
相似文献
吴锦辉;姜远
《计算机研究与发展》
2025,62(5):1205-1215
102.
基于双向拟合掩码重建的多模态自监督点云表示学习
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点云自监督表示学习以无标签预训练的方式, 探索三维拓扑几何空间结构关系并捕获特征表示, 可应用至点云分类、分割以及物体探测等下游任务. 为提升预训练模型的泛化性和鲁棒性, 提出基于双向拟合掩码重建的多模态自监督点云表示学习方法, 主要由3部分构成: (1) 逆密度尺度指导下的“坏… …
相似文献
程浩喆
祝继华
史鹏程
胡乃文
谢奕凡
李仕奇
《软件学报》
2025,36(5):2094-2113
103.
面向卷积神经网络泛化性和健壮性权衡的标签筛选方法
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虽然卷积神经网络凭借优异的泛化性能被广泛应用在图像识别领域中, 但被噪声污染的对抗样本可以轻松欺骗训练完全的网络模型, 带来安全性的隐患. 现有的许多防御方法虽然提高了模型的健壮性, 但大多数不可避免地牺牲了模型的泛化性. 为了缓解这一问题, 提出了标签筛选权重参数正则化方法, … …
相似文献
王益民
龙显忠
李云
熊健
《软件学报》
2025,36(5):2114-2129
104.
基于梯度放大的联邦学习激励欺诈攻击与防御
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在联邦学习领域, 激励机制是吸引高质量数据持有者参与联邦学习并获得更优模型的重要工具. 然而, 现有的联邦学习研究鲜有考虑到参与者可能滥用激励机制的情况, 也就是他们可能会通过操纵上传的本地模型信息来获取更多的奖励. 针对这一问题进行了深入研究. 首先, 明确定义联邦学习中的参与… …
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乐紫莹
陈珂
寿黎但
骆歆远
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《软件学报》
2025,36(5):2254-2269
105.
基于高斯混合多层自编码器的情感漂移检测模型
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社交网络情感数据最为显著的特征是其动态性. 针对群体文本情感漂移分析任务, 提出一种高斯混合多层自编码器(GHVAE)用于情感漂移检测. GHVAE将高斯混合分布作为潜在分布的假设先验, 对应潜在分布的多中心性质从而提高模型性能. 此外, 还对原始HVAE模型内建的漂移度量算法进… …
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张文跃
李旸
王素格
廖健
《软件学报》
2025,36(5):2064-2078
106.
具身智能自主无人系统技术
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自主无人系统是一类具有自主感知和决策能力的智能系统,在国防安全、航空航天、高性能机器人等方面有着广泛的应用.近年来,基于Transformer架构的各类大模型快速革新,极大地推动了自主无人系统的发展.目前,自主无人系统正迎来一场以“具身智能”为核心的新一代技术革命.大模型需要借助… …
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孙长银;袁心;王远大;柳文章
《自动化学报》
2025,(4):762-777
107.
基于优势函数输入扰动的多无人艇协同策略优化方法
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多无人艇(Multiple unmanned surface vehicles, Multi-USVs)协同导航对于实现高效的海上作业至关重要,而如何在开放未知海域处理多艇之间复杂的协作关系、实现多艇自主协同决策是当前亟待解决的难题.近年来,多智能体强化学习(Multi-agen… …
相似文献
任璐;柯亚男;柳文章;穆朝絮;孙长银
《自动化学报》
2025,(4):824-834
108.
基于静态分析的Python第三方库API兼容性问题检测方法
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Python丰富的开发生态提供了多种多样的第三方库, 极大地提高了开发者的开发效率和质量. 第三方库开发者通过对代码底层的封装, 使得上层应用开发者只需调用API就可以使用相关功能, 从而快速完成开发任务. 然而, 第三方库API不会保持恒定不变. 由于缺陷修复、代码重构、功能新… …
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沈阚
黄凯锋
陈碧欢
彭鑫
《软件学报》
2025,36(4):1435-1460
109.
大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述
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随着信息化的深入, 大量应用程序的开发和功能迭代不可避免引入软件缺陷, 并潜在地对程序可靠性和安全性造成了严重的威胁. 检测与修复软件漏洞, 已经成为开发者维护软件质量必要的任务, 同时也是沉重的负担. 对此, 软件工程的研究者在过去的数十年中提出大量相关技术, 帮助开发者解决缺… …
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香佳宏
徐霄阳
孔繁初
彭湃
张钊
张煜群
《软件学报》
2025,36(4):1489-1529
110.
融合任务知识的多模态知识图谱补全
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知识图谱补全任务旨在根据已有的事实三元组(头实体、关系、尾实体)来挖掘知识图谱中缺失的事实三元组. 现有的研究工作主要致力于利用知识图谱中的结构信息来进行知识图谱补全任务. 然而, 这些工作忽略了知识图谱中蕴含的其他模态的信息也可能对知识图谱补全有帮助. 并且, 由于基于特定任务… …
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张栋
李寿山
周国栋
《软件学报》
2025,36(4):1590-1603
111.
机器遗忘综述
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近年来, 机器学习在人们日常生活中应用愈发广泛, 这些模型在历史数据上进行训练, 预测未来行为, 极大地便利了人们生活. 然而, 机器学习存在隐私泄露隐患: 当用户不希望个人数据被使用时, 单纯地把其数据从训练集中删去并不够, 已训练好的模型仍包含用户信息, 可能造成隐私泄露. … …
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孟小峰
王雷霞
郝新丽
《软件学报》
2025,36(4):1637-1664
112.
基于深度学习的多视图立体视觉综述
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多视图立体视觉在自动驾驶、增强现实、遗产保护和生物医学等领域得到广泛应用. 为了弥补传统多视图立体视觉方法对低纹理区域不敏感、重建完整度差等不足, 基于深度学习的多视图立体视觉方法应运而生. 对基于深度学习的多视图立体视觉方法的开创性工作和发展现状进行综述, 重点关注基于深度学习… …
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《软件学报》
2025,36(4):1692-1714
113.
神经形态计算: 从脉冲神经网络到边缘部署
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受生物神经系统启发, 神经形态计算的概念于20世纪80年代被提出, 旨在模拟生物大脑的结构和功能, 实现更高效、更具生物合理性的计算方式. 作为神经形态计算的代表模型, 脉冲神经网络(SNN)因其脉冲稀疏性, 事件驱动性、生物可解释性以及硬件契合性等优势, 在资源严格受限的边缘智… …
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申富饶
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《软件学报》
2025,36(4):1758-1795
114.
基于行为克隆的机械臂多智能体深度强化学习轨迹跟踪控制
针对具有非线性干扰以及多变环境的机械臂轨迹跟踪问题,提出了一种结合行为克隆(behavior cloning, BC)的多智能体深度强化学习(multi-agent deep reinforcement learning, MDRL)控制方法。多智能体控制算法中包含了以孪生延迟深… …
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《计算机应用研究》
2025,(4):1025-1033
115.
融合先验知识与引导策略搜索的机器人轴孔装配方法
在现代工业自动化领域,机器人执行复杂装配任务的能力至关重要。尽管强化学习为机器人策略学习提供了一种有效途径,但在装配任务的策略训练初始阶段存在采样效率低和样本质量差的问题,导致算法收敛速度慢,容易陷入局部最优解。针对上述问题,提出了一种融合先验知识与引导策略搜索算法的机器人轨迹规… …
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2025,(4):1018-1024
116.
广义更新过程下生产系统最优维修策略
当生产系统的部件发生故障时,选择何种维修策略进行维修对生产制造企业具有重要意义。以往对维修策略的研究多集中于将维修成本最低作为研究目标,而忽略了维修活动对系统净收益产生的潜在价值。为此,针对如何最大化系统生命周期内获得的净收益问题,设计了基于广义更新过程的维修/更换策略,该策略通… …
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2025,(4):1150-1157
117.
无人机辅助移动边缘计算中的视频任务卸载算法
无人机(unmanned aerial vehicles, UAV)在未来通信网络中的集成备受关注,在军事侦察、火灾监控等诸多应用中发挥着至关重要的作用。针对此类场景中对视频传输低时延和高体验质量(quality of experience, QoE)的需求,提出了一种无人机辅助… …
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2025,(4):1128-1134
118.
面向飞机蒙皮检测任务的空-地异构机器人协同覆盖路径规划
飞机蒙皮检测对于保证飞机飞行安全至关重要。采用移动机器人自主检测方式能够大大提高检测效率以及降低安全风险。但由于飞机结构复杂,仅使用单一种类机器人作业难以实现飞机蒙皮全覆盖。所以,提出了一种空-地异构机器人协同覆盖路径规划方法(AG-CCPP)。首先引入无人机(UAV)、无人车(… …
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朴敏楠;罗佳;李海丰;周雨晗
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2025,(4):1044-1049
119.
基于细粒度图像-方面的情感增强方面级情感分析
为了缩小模态间的异质性差异并缓解多个方面词带来的情感混淆,提出一种基于细粒度图像-方面的情感增强多模态方面级情感分析。具体地,该模型经过文本图像编码后,首先利用形容词-名词对将与方面词相关的图像信息加入到文本方面词中,并通过细粒度图像-方面跨模态注意力机制优化图像表征,得到细粒度… …
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2025,(4):1073-1079
120.
无线传感器网络中基于PUF的轻量级多网关身份认证协议
针对无线传感器网络中多网关身份认证协议所存在的计算效率低、缺乏安全性以及无线传感器资源受限等问题,提出了一种基于不可克隆函数(PUF)的轻量级多网关身份认证协议。该协议全部使用异或、哈希函数等轻量级运算保证加密传输和完整性验证,每个设备利用PUF函数生成“设备指纹”标志其唯一性,… …
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2025,(4):1230-1238
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