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9101.
面向文化资源可信共享的多因子身份认证方案
为解决传统单因子认证造成的数据泄露和身份冒充等问题,针对文化资源可信共享提出基于区块链的多因子身份认证方案。考虑多种身份因素,利用区块链分布式账本的不可篡改性和分布性构造异构数字身份模型。通过非对称加密算法和异或运算,实现异构数字身份的可信复用和多元主体的快速认证。安全分析和仿真… …
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基于优化图结构自编码器的网络表示学习
网络表示学习(NRL)旨在学习网络顶点的潜在、低维表示,再将得到的表示用于下游的网络分析任务.针对现有采用自编码器的NRL算法不能充分提取节点属性信息,学习时容易产生信息偏差从而影响学习效果的问题,提出一种基于优化图结构自编码器的网络表示学习模型(NR-AGS),通过优化图结构的… …
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2023,43(10):3054-3061
9103.
基于协同训练与Boosting的协同过滤算法
协同过滤(CF)算法基于物品之间或用户之间的相似度能实现个性化推荐,然而CF算法普遍存在数据稀疏性的问题.针对用户?物品评分稀疏问题,为使预测更加准确,提出一种基于协同训练与Boosting的协同过滤算法(CFCTB).首先,利用协同训练将两种CF集成于一个框架,两种CF互相添加… …
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2023,43(10):3136-3141
9104.
基于单模态的多尺度特征融合人体行为识别方法
针对人体行为识别任务中未能充分挖掘超距关节点之间潜在关联的问题,以及使用多模态数据带来的高昂训练成本的问题,提出一种单模态条件下的多尺度特征融合人体行为识别方法.首先,将人体的原始骨架图进行全局特征关联,并利用粗尺度的全局特征捕获远距离关节点间的联系;其次,对全局特征关联图进行局… …
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2023,43(10):3236-3243
9105.
神经网络结构搜索前沿综述
深度学习已经在多个领域得到了广泛的使用,并取得了令人瞩目的成绩。然而优秀的网络结构设计在很大程度上仍然依赖于研究者的先验知识和大量的实验验证,整个过程对于人力、算力等资源消耗巨大。因此,能否让计算机自动地找到最适用于当前任务的神经网络结构成为了当前研究的热点。近年来,研究人员对神… …
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9106.
时滞取值概率未知下的线性时滞系统辨识方法
在大多数系统辨识方法中, 通常假设时变时滞在其可能的取值范围内服从均匀分布. 但是这种假设是非常受限的且在实际过程中常常无法得到满足. 因此在时滞取值概率条件未知的情况下, 针对一类线性时变时滞系统提出有效的辨识方法. 利用期望最大化(Expectation maximizati… …
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《自动化学报》
2023,49(10):2136-2144
9107.
基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯滤波算法
下载全文
考虑到运动目标跟踪系统机动、隐身等人为对抗特征以及非视距、干扰、遮挡等环境因素, 其系统建模、估计与辨识过程中越来越无法回避非线性、非高斯以及参数未知等复杂系统特征的影响. 针对过程噪声先验信息不准确以及量测噪声非高斯环境下运动目标的非线性状态估计问题, 提出一种基于自然梯度的噪… …
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9108.
基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法
针对并行DCNN算法在大数据环境下存在冗余参数过多、收敛速度慢、容易陷入局部最优和并行效率低的问题,提出了基于Spark和AMPSO的并行深度卷积神经网络优化算法PDCNN-SAMPSO。首先,该算法设计了基于卷积核重要性和相似度的卷积核剪枝策略(KP-IS),通过剪枝模型中冗余… …
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9109.
双无线供能IRS辅助的无线通信系统的吞吐量优化研究
在未来物联网等新型无线网络场景中,需要进行信息和能量同步传输,而且通信环境复杂多变,通信设备维护成本较高。一方面,智能反射面(IRS)能通过对无线信道的智能调控提高无线通信与无线传能的性能,另一方面,通过无线能量传输对IRS进行供能,解决部署IRS时存在的供能不便的问题,降低设备… …
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9110.
基于透视网格的自适应窄带表面粒子提取方法
为了提升基于粒子的流体表面重建效率,提出了一种基于透视网格的自适应窄带表面粒子提取方法。与基于物体空间的方法相比,该方案根据粒子密度、离散系数等信息自适应提取视锥范围内最靠近视点的表面粒子,使表面粒子数、内存消耗仅与可见的表面区域相关,而不是整个流体表面或模拟域。此外,利用透视网… …
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加密数字货币监管技术研究综述
借助区块链等新兴技术,加密数字货币呈现去中心化、自治化、跨界化的特点.研究加密数字货币的监管技术不仅有助于打击基于加密数字货币的犯罪活动,而且可以为区块链技术在其他领域的扩展提供可行的监管方案.首先,基于加密数字货币的应用特点,定义并阐述了加密数字货币产生、兑换和流通(GEC)周… …
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不规则物体点云切片中的多轮廓分割算法
使用切片法进行不规则物体点云体积测量时,现有的多边形拆分再重组(PSR)算法难以正确拆分较近的轮廓,进而导致计算精度较低。针对这一问题,提出一种多轮廓分割算法——改进最近点搜索(INPS)算法。首先,通过局部点的单次使用原则分割多轮廓;其次,使用多边形内点判定(PIP)算法判断轮… …
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面向语音增强的双复数卷积注意聚合递归网络
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基于图对比学习的多模态交通流量协同预测方法
准确的城市区域交通流量预测对市区车辆调度、公交系统优化等具有重要指导意义.目前,大多数现有的交通流量预测方法只考虑规则网格区域上单一种类的交通流量预测,忽略了交通网络中空间的不规则性和异质性以及不同出行模式交通流的交互性.针对上述问题,提出了一种基于图对比学习的多模态交通流量协同… …
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一种基于纠删码的区块链账本分组存储优化方法
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基于SVD的深度学习模型对抗鲁棒性研究
对抗攻击的出现对于深度神经网络(DNN)在现实场景中的大规模部署产生了巨大的威胁,尤其是在与安全相关的领域。目前已有的大多数防御方法都基于启发式假设,缺少对模型对抗鲁棒性的分析。如何提升DNN的对抗鲁棒性,并提升鲁棒性的可解释性和可信度,成为人工智能安全领域的重要一环。文中提出从… …
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融合细粒度上下文信息的互动论点对识别方法
作为论辩挖掘领域中的重要研究问题,互动论点对识别旨在从对话文本中理解对话双方的观点,并识别出互动的论点对。现有基于深度学习的方法通过融合上下文信息取得了不错的效果,但是这些方法往往仅考虑整体上下文,忽略了上下文中可能存在的噪声文本,缺乏对论点间互动关系的细粒度建模能力。针对上述问… …
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动态环境下基于延迟语义的RGB-D SLAM算法
目前,将分割网络与SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)结合已成为解决视觉SLAM不能应用于动态环境的主流方案之一,但是SLAM系统受到分割网络处理速度的限制,无法保证实时运行.为此,文中提出基于延迟语义的RGB-D SLAM算法.… …
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结合相似度的新型加权网络模型
许多实际复杂网络都可以采用加权网络模型描述.现有加权网络多以节点强度作为择优连接的概率,而未考虑节点之间内在属性的相似也会增加两个节点连接的概率.基于典型的BBV加权网络模型,提出一个结合相似度的新型加权网络模型,改进了已有模型的连边增长方式和择优连接机制,提出了一种权重自适应演… …
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近年来,基于教师-学生的知识蒸馏框架在图神经网络方面取得了较好的表现.然而这类知识蒸馏框架仍存在一些问题,如教师模型的知识信息不够全面,不能很好地指导学生模型;学生模型自身学习能力较差.为了解决这两方面的问题,本文提出了基于双通道知识蒸馏的节点分类方法.具体而言,该方法引入双教师… …
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