自适应

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融合环境标签平滑与核范数差异的领域自适应
《计算机应用》2025年第4期1130-1138,共9页丁美荣 卓金鑫 陆玉武 刘庆龙 郎济聪 
国家自然科学基金资助项目(62176162);广东省自然科学基金资助项目(2022A1515140099,2023A1515012875)。
现有的领域自适应方法过于关注源域的细粒度特征学习,从而削弱了相关方法有效推广到目标域的能力,导致这些方法容易在特定的环境中过度拟合,且缺乏对复杂环境的鲁棒性。为了解决上述问题,提出一个融合环境标签平滑与核范数差异(ELSND)...
关键词：领域自适应 迁移学习 图像分类 核范数 对抗学习 
基于改进鲸鱼优化算法的动态无人机路径规划
《计算机应用》2025年第3期928-936,共9页王兴旺 张清杨 姜守勇 董永权 
国家自然科学基金资助项目(62006103,62376288);国家留学基金委项目(202310090064);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_2858);徐州基础研究青年科技人才项目(KC23025);英国皇家学会国际交流计划项目(IECNSFC211404)。
针对复杂地形环境下的无人机(UAV)路径规划问题,提出一种基于改进鲸鱼优化算法(MWOA)的动态UAV路径规划方法。首先,通过解析山体地形、动态目标和威胁区,建立三维动态环境与UAV航路模型;其次,提出一种自适应步长高斯游走策略,并将该策...
关键词：鲸鱼优化算法 自适应步长高斯游走 辅助修正策略 差分进化 无人机 动态路径规划 
面向知识推理的位置编码标题生成模型
《计算机应用》2025年第2期345-353,共9页王雅伦 张仰森 朱思文 
国家自然科学基金资助项目(62176023)。
义原作为最小的语义单位对于标题生成任务至关重要。尽管义原驱动的神经语言模型(SDLM)是主流模型之一,但它在处理长文本序列时编码能力有限,未充分考虑位置关系,易引入噪声知识进而影响生成标题的质量。针对上述问题,提出一种基于Trans...
关键词：生成式标题 自适应位置编码 TRANSFORMER 知识推理 自然语言处理 
基于关系特征强化的全景场景图生成方法
《计算机应用》2025年第2期584-593,共10页李林昊 王逸泽 李英双 董永峰 王振 
河北省高等学校自然科学研究项目(QN2023262)。
全景场景图生成(PSGG)旨在识别图像中所有对象并自动地捕获所有对象间的语义关联关系。语义关联关系建模依赖目标对象及对象对(subject-object pair)的特征描述,然而现行工作中存在以下不足:采用边界框提取方式获取的对象特征较模糊;仅...
关键词：全景场景图生成 对象对联合特征 关系特征强化 语义关联关系 自适应选择 
基于自适应差分隐私与客户选择优化的联邦学习方法
《计算机应用》2025年第2期482-489,共8页徐超 张淑芬 陈海田 彭璐璐 张帅华 
国家自然科学基金资助项目(U20A20179)。
将差分隐私应用于联邦学习的方法是保护训练数据隐私的关键技术之一。针对之前多数工作未考虑参数的异质性,对训练参数均匀裁剪使每轮加入的噪声都是均匀的,从而影响模型收敛和训练参数质量的问题,提出一种基于梯度裁剪的自适应噪声添...
关键词：联邦学习 差分隐私 自适应噪声 轮盘赌 精英保留 
基于历史模型更新的自适应防御机制FedAud
《计算机应用》2025年第2期490-496,共7页任志强 陈学斌 
国家自然科学基金资助项目(U20A20179)。
联邦学习(FL)已成为一种在分散的边缘设备上训练机器学习模型并保护数据隐私的有前景的方法。然而,FL系统容易受到拜占庭攻击的影响,即恶意客户端可能会破坏全局模型的完整性。此外,现有的部分防御方法存在较大的计算开销。针对上述问题...
关键词：联邦学习 拜占庭攻击 异常检测 计算开销 通信效率 
基于有向超图自适应卷积的链接预测模型
《计算机应用》2025年第1期15-23,共9页赵文博 马紫彤 杨哲 
国家自然科学基金资助项目(62272332);教育部产学合作协同育人项目(220606363154256)。
图神经网络(GNN)为链接预测提供了多样化的解决方案,但由于普通图的结构限制,目前的相关模型在充分利用顶点间的高阶及不对称信息方面存在明显的不足。针对以上问题,提出一种基于有向超图自适应卷积的链接预测模型。首先,使用有向超图...
关键词：图神经网络 有向超图 链接预测 超图卷积 表示学习 自适应卷积 
字典学习与样本关联保持结合的无监督特征选择模型
《计算机应用》2024年第12期3766-3775,共10页刘晶鑫 黄雯静 徐亮胜 黄冲 吴建生 
国家自然科学基金资助项目(62066027);江西省自然科学基金资助项目(20212BAB212011);江西省研究生创新基金资助项目(YC2022-s160)。
针对大多数基于字典学习的无监督特征选择模型没有充分挖掘数据间的本质关联,进而降低了特征重要性判断的准确性这一问题,提出一种字典学习与样本关联保持结合的无监督特征选择模型(DLSCP)。首先,从数据中学习字典基以完成对原始数据的...
关键词：无监督特征选择 字典学习 自适应图学习 样本关联保持 相似度矩阵 
基于折射反向学习和自适应策略的哈里斯鹰优化算法
《计算机应用》2024年第S2期129-133,共5页杨翔宇 高博 
国家重点研发计划项目(SQ2020YFF0413296)。
为解决哈里斯鹰优化(HHO)算法的收敛速度较慢、收敛精度不够高和无法跳出局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习(ROBL)和自适应策略的改进算法。通过引入ROBL策略,在搜索过程中生成反向解来扩大搜索范围,以提高算法的收敛速度和全局...
关键词：哈里斯鹰优化算法 折射反向学习 自适应策略 非线性能量递减策略 基准测试函数 
基于多种群自适应和历史成功参数的差分进化算法
《计算机应用》2024年第S2期134-138,共5页曹阳 吴兆阳 
辽宁省科技厅自然科学基金资助项目(2023-MS-222);辽宁省教育厅基本科研项目(LJKMZ2022016)。
针对差分进化(DE)算法收敛缓慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种基于多种群自适应和历史成功参数的DE算法。首先,所有个体按适应度值被分为精英、中庸、劣势这3个子种群,并对不同子种群使用不同的变异策略,从而加强了算法开发性和探索...
关键词：差分进化 多种群 历史成功参数 多策略自适应 参数自适应 
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