搜索结果: 76-90 共查到“知识库 计算机科学技术”相关记录38348条 . 查询时间(0.379 秒)
基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类
多视角聚类 视角缺失 不完整多视角聚类 图学习
2024/1/16
传统多视角聚类都基于视角完备假设,要求所有样本的视角信息完整,不能处理存在部分视角缺失情形下的不完整多视角聚类任务.为解决该问题,提出一种基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类方法.为了恢复相似图中缺失视角所对应的样本关联信息,该方法将低秩张量图约束和视角内在图保持约束融入到多视角谱聚类模型。
双目深度估计的在线适应是一个有挑战性的问题,其要求模型能够在不断变化的目标场景中在线连续地自我调整并适应于当前环境.为处理该问题,提出一种新的在线元学习适应算法(Online meta-learning model with adaptation,OMLA),其贡献主要体现在两方面:首先引入在线特征对齐方法处理目标域和源域特征的分布偏差,以减少数据域转移的影响;然后利用在线元学习方法调整特征对齐过...
一种同伴知识互增强下的序列推荐方法
序列推荐 动态兴趣 知识蒸馏 刻意训练
2024/1/16
序列推荐(Sequential recommendation,SR)旨在建模用户序列中的动态兴趣,预测下一个行为.现有基于知识蒸馏(Knowledge distillation,KD)的多模型集成方法通常将教师模型预测的概率分布作为学生模型样本学习的软标签,不利于关注低置信度序列样本中的动态兴趣.为此,提出一种同伴知识互增强下的序列推荐方法(Sequential recommendation en...
共识算法作为区块链底层关键技术,可解决决策权分散的分布式系统中的一致性难题.良好的共识算法可提升系统健壮性,但大多数方案在网络故障或主动攻击下存在鲁棒性不可控、活性表现差、可扩展性不足等问题.针对上述问题,提出一种抗自适应攻击的健壮拜占庭容错共识算法(Robust Byzantine fault tolerance,RBFT).该算法利用环签名的无条件强匿名性构造排序选主算法,隐匿选举每一轮共识中...
面向入侵检测的元图神经网络构建与分析
入侵检测 元图神经网络 深度学习 图结构
2024/1/16
网络入侵样本数据特征间存在未知的非欧氏空间图结构关系,深入挖掘并利用该关系可有效提升网络入侵检测方法的检测效能.对此,设计一种元图神经网络(Meta graph neural network,MGNN),MGNN能够对样本数据特征内部隐藏的图结构关系进行挖掘与利用,在应对入侵检测问题时优势明显。
优化算法中多种群采样方式可转化为蒙特卡洛对当前函数积分的评估,针对不同子种群对整体评估的差异性,提出子种群规模(个体数)自适应的改进策略,并用于多尺度量子谐振子优化算法(Multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm,MQHOA)的改进,同时阐述多种群策略所具有的量子特性以及量子隧道效应与寻优性能的相关性.已有的优化算法忽视了动态调节子种群规模对...
针对轴承全寿命周期数据获取困难、训练样本少的问题,提出一种基于关系网络的轴承剩余使用寿命(Remaining useful life,RUL)预测方法.关系网络是一种基于度量的元学习方法,在少量训练样本下,具有快速学习新任务的优点。
基于多伯努利滤波的厚尾噪声条件下多扩展目标跟踪
多扩展目标跟踪 厚尾噪声 随机超曲面 多伯努利
2024/1/16
针对厚尾噪声条件下不规则星凸形多扩展目标跟踪(Multiple extended target tracking,METT)问题,提出一种基于多伯努利滤波的厚尾噪声条件下多扩展目标跟踪方法.首先,采用学生t分布对厚尾过程噪声和量测噪声进行建模,并基于有限集统计(Finite set statistics,FISST)理论利用随机超曲面模型(Random hypersurface model,RHM...
人工智能技术在国际传播中的共情应用探析
人工智能 共情 国际传播
2024/4/23
刘海龙等:新常人统治的来临:ChatGPT与传播研究
新常人统治 ChatGPT 传播学
2024/1/2
作为聚类的重要组成部分,边界点在引导聚类收敛和提升模式识别能力方面起着重要作用,以BP(Border-peeling clustering)为最新代表的边界剥离聚类借助潜在边界信息来确保簇核心区域的空间隔离,提高了簇骨架代表性并解决了边界隶属问题.然而,现有边界剥离聚类仍存在判别特征不完备、判别模式单一、嵌套迭代等约束。
具身智能强调智能受脑、身体与环境协同影响,更侧重关注智能体与环境的“交互”.因此,在具身智能的研究中,智能体的物理形态与感知、学习、控制的关系起到至关重要的作用.当前,具身智能综合吸收了机构学领域关于形态、结构,机器学习领域关于感知、学习,以及机器人领域关于行为、控制等的相关研究成果,形成了相对完整、独立并仍在蓬勃发展的学科分支。
基于广义PI观测器零点配置的抗扰残差评估和故障检测
故障检测 广义比例积分观测器 零点配置 条件数
2024/1/16
对一类存在周期性扰动的系统,提出一种新型的基于广义比例积分(Proportional-integral,PI)观测器零点配置的抗扰残差评估框架.充分利用广义PI观测器的零点可配置性,通过调整传递函数矩阵在阻塞零点处的相位响应,并利用该频点处矩阵的零特征向量对残差信号进行滤波,实现残差信号与周期性扰动的解耦.此外,还创新性地提出一种基于矩阵条件数的优化目标函数,改善了残差信号对故障的敏感性.最后,通...