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Information Diffusion Models and Fuzzing Algorithms for a Privacy-Aware Data Transmission Scheduling in 6G Heterogeneous ad hoc Networks 认领 引用 被引量：1
1
作者 Borja Bordel Sánchez Ramón Alcarria Tomás Robles 《Computer Modeling in Engineering & Sciences》 SCIE EI 2026年第2期1214-1234,共21页
In this paper,we propose a new privacy-aware transmission scheduling algorithm for 6G ad hoc networks.This system enables end nodes to select the optimum time and scheme to transmit private data safely.In 6G dynamic h... In this paper,we propose a new privacy-aware transmission scheduling algorithm for 6G ad hoc networks.This system enables end nodes to select the optimum time and scheme to transmit private data safely.In 6G dynamic heterogeneous infrastructures,unstable links and non-uniform hardware capabilities create critical issues regarding security and privacy.Traditional protocols are often too computationally heavy to allow 6G services to achieve their expected Quality-of-Service(QoS).As the transport network is built of ad hoc nodes,there is no guarantee about their trustworthiness or behavior,and transversal functionalities are delegated to the extreme nodes.However,while security can be guaranteed in extreme-to-extreme solutions,privacy cannot,as all intermediate nodes still have to handle the data packets they are transporting.Besides,traditional schemes for private anonymous ad hoc communications are vulnerable against modern intelligent attacks based on learning models.The proposed scheme fulfills this gap.Findings show the probability of a successful intelligent attack reduces by up to 65%compared to ad hoc networks with no privacy protection strategy when used the proposed technology.While congestion probability can remain below 0.001%,as required in 6G services. 展开更多
关键词 6G networks ad hoc networks privacy scheduling algorithms diffusion models fuzzing algorithms
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Application research of a hybrid data-and knowledge-driven artificial intelligence scientific computing model in neutron diffusion calculation for nuclear reactors 认领 引用 被引量：1
2
作者 Fu-Lin Zeng Xiao-Long Zhang +1 位作者 Peng-Cheng Zhao Zi-Jing Liu 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第2期223-244,共22页
Amidst the growing global emphasis on nuclear safety,the integrity of nuclear reactor systems has garnered attention in the aftermath of consequential events.Moreover,the rapid development of artificial intelligence t... Amidst the growing global emphasis on nuclear safety,the integrity of nuclear reactor systems has garnered attention in the aftermath of consequential events.Moreover,the rapid development of artificial intelligence technology has provided immense opportunities to enhance the safety and economy of nuclear energy.However,data-driven deep learning techniques often lack interpretability,which hinders their applicability in the nuclear energy sector.To address this problem,this study proposes a hybrid data-driven and knowledge-driven artificial intelligence model based on physics-informed neural networks to accurately compute the neutron flux distribution inside a nuclear reactor core.Innovative techniques,such as regional decomposition,intelligent keff(effective multiplication factor)search,and keffinversion,have been introduced for the calculation.Furthermore,hyperparameters of the model are automatically optimized using a whale optimization algorithm.A series of computational examples are used to validate the proposed model,demonstrating its applicability,generality,and high accuracy in calculating the neutron flux within the nuclear reactor.The model offers a dependable strategy for computing the neutron flux distribution in nuclear reactors for advanced simulation techniques in the future,including reactor digital twinning.This approach is data-light,requires little to no training data,and still delivers remarkably precise output data. 展开更多
关键词 Neutron diffusion equation Physics informed neural network Effective multiplication factor Whale optimization algorithm
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单幅图像去雾的生成式方法研究综述 认领 引用 被引量：1
3
作者 曹倩雯 李恭如 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第1期23-34,共12页
图像去雾算法通过对含雾图像进行分析与处理,从图像中去除雾气干扰,恢复清晰、真实的场景信息,对于提升复杂天气条件下计算机视觉系统的感知鲁棒性具有重要意义。近年来,生成式建模方法在图像去雾任务中的引入,极大丰富了算法模型与学... 图像去雾算法通过对含雾图像进行分析与处理,从图像中去除雾气干扰,恢复清晰、真实的场景信息,对于提升复杂天气条件下计算机视觉系统的感知鲁棒性具有重要意义。近年来,生成式建模方法在图像去雾任务中的引入,极大丰富了算法模型与学习范式,逐渐成为该领域的研究热点。为系统梳理当前基于生成式方法的研究进展与发展趋势,围绕单幅图像去雾任务,重点介绍并分析了典型的生成式图像去雾方法,包括基于生成对抗网络(GAN)、扩散模型与Transformer融合架构等代表性模型;随后对主流图像去雾数据集与常用质量评价指标进行了整理与比较;最后结合现有方法的优劣与局限,展望了未来生成式图像去雾的发展方向与挑战,旨在为相关领域研究提供理论支撑与结构化参考。 展开更多
关键词 图像去雾 图像复原 生成式算法 扩散模型 生成对抗网络
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基于数字孪生的GIL管廊SF6气体多泄漏场景下的扩散特性研究 认领 引用
4
作者 徐长福 赵新冬 +2 位作者 梁伟 贺兴 卜艺康 《综合智慧能源》 CAS 2026年第2期37-46,共10页
气体绝缘输电线路(GIL)管廊内部管道输送距离长且环境封闭,发生气体泄漏时危害极大,传感器部署的局限性导致长期以来泄漏判据设计较为单一。为解决这一问题,基于ANSYS软件,在虚拟环境中构建管廊气体扩散仿真模型,研究不同泄漏情况下SF_... 气体绝缘输电线路(GIL)管廊内部管道输送距离长且环境封闭,发生气体泄漏时危害极大,传感器部署的局限性导致长期以来泄漏判据设计较为单一。为解决这一问题,基于ANSYS软件,在虚拟环境中构建管廊气体扩散仿真模型,研究不同泄漏情况下SF6气体在管廊内的扩散特性。结合苏通GIL综合管廊实际工况,对GIL综合管廊数字孪生体进行多环境、多演绎路径的仿真推演,覆盖了多种不同的泄漏情境,可为多类工况下的气体泄漏缺陷智能算法设计提供数据支撑,也可为传感器的优化部署提供支持。 展开更多
关键词 GIL管廊 SF6气体泄漏 扩散特性 数字孪生 智能算法
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基于社交扩散和自适应负采样的推荐算法 认领 引用
5
作者 蔡晓东 李婷 苏一峰 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第2期52-61,共10页
基于图神经网络的社交推荐算法利用社交网络提升推荐系统的性能。但是现有算法大多直接将原始社交图整合到推荐系统中,忽略了社交网络中存在的非同质性社交连接,从而为推荐系统引入噪声信息。此外,现有负采样策略选择固定难度的负样本,... 基于图神经网络的社交推荐算法利用社交网络提升推荐系统的性能。但是现有算法大多直接将原始社交图整合到推荐系统中,忽略了社交网络中存在的非同质性社交连接,从而为推荐系统引入噪声信息。此外,现有负采样策略选择固定难度的负样本,容易产生假负样本,导致模型对用户偏好的区分度不足。为解决上述问题,该文提出了一种基于社交扩散和自适应负采样的推荐算法。首先,对社交网络执行前向扩散和用户兴趣引导去噪操作,生成用户的同质性社交表示;然后利用多视图表征对齐方法,以最大化用户表示在去噪社交图、原始社交图和用户-项目交互图间的互信息,进而优化用户表示质量;最后,根据正样本预测评分选择自适应难度的负样本,实现正负样本相似度边界的动态校准,以提升模型的整体性能。实验结果表明,该算法较当前先进推荐算法效果显著,在数据集Douban上的召回率和归一化折扣累积增益分别提升了11.99%和10.54%,在数据集Epinions上分别提升了15.62%和11.14%,在数据集Yelp上分别提升了13.80%和14.90%,验证了其能有效缓解噪声干扰,区分正负样本之间的细微差别。 展开更多
关键词 推荐算法 社交网络 图神经网络 扩散模型 对比学习 负采样
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基于几何-语义约束与扩散增强的线描生成 认领 引用
6
作者 贵向泉 张继续 +2 位作者 李立 李琪 张斌轩 《计算机技术与发展》 2026年第1期55-63,共9页
彩陶作为中国历史悠久的文物,具有重要的艺术与文化研究价值。针对彩陶线描生成中普遍存在的结构丢失、线条歪曲和细节模糊等问题,提出了一种双阶段高保真重构模型——GS-CycleDiff。以CycleGAN为基础,设计几何损失和语义损失,分别利用M... 彩陶作为中国历史悠久的文物,具有重要的艺术与文化研究价值。针对彩陶线描生成中普遍存在的结构丢失、线条歪曲和细节模糊等问题,提出了一种双阶段高保真重构模型——GS-CycleDiff。以CycleGAN为基础,设计几何损失和语义损失,分别利用MiDaS单目深度估计生成的伪深度图与原始照片深度图对齐,确保线描画在关键几何结构处的连贯性;并借助CLIP模型提取图像语义特征,通过最小化输入照片的CLIP和生成的线描画之间的距离,进行约束生成结果与原图在文化符号层面的对应关系。随后,将初步生成的线描画输入轻量级扩散去噪网络,通过多步迭代去噪和细节增强,抑制背景噪声、强化线条清晰度。实验结果表明,GS-CycleDiff生成的图像在线条清晰度、几何结构、语义一致性及整体视觉真实感方面,均显著优于传统CycleGAN模型及其他对比模型,并能在多种风格和复杂背景下生成精细的线描图像。 展开更多
关键词 线描画 CycleGAN GS-CycleDiff算法 几何损失 语义损失 扩散模型
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可靠度子集模拟MALA算法及其改进抽样策略 认领 引用
7
作者 马君明 兰成明 +1 位作者 王建军 李惠 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2026年第5期82-91,共10页
该文着重研究结构可靠度子集模拟MALA(metropolis-adjusted langevin algorithm)算法及其改进抽样策略。首先,阐述可靠度子集模拟的基本原理,推导基于Langevin扩散方程显式欧拉离散的MALA算法,实现子集模拟中间事件条件样本生成;在此基... 该文着重研究结构可靠度子集模拟MALA(metropolis-adjusted langevin algorithm)算法及其改进抽样策略。首先,阐述可靠度子集模拟的基本原理,推导基于Langevin扩散方程显式欧拉离散的MALA算法,实现子集模拟中间事件条件样本生成;在此基础上,提出基于延迟拒绝策略的MALA(MALA with delayed rejection,MALADR)算法和基于分量抽样策略的MALA(Modified component-wise MALA,MMALA)算法,达到减少重复样本、提高抽样效率的目的;通过复杂目标分布抽样,研究MALA算法及其改进抽样策略的抽样效率;进一步采用MALA算法及其改进抽样策略计算低维、高维非线性功能函数可靠度以及风浪联合荷载作用下海洋平台基底抗剪可靠度,研究各抽样算法失效概率估计精度与变异性,并与随机游走MCMC方法计算结果进行比较。研究表明:MALA算法适用于随机变量相关的复杂目标分布抽样;延迟拒绝策略和分量抽样策略可以提高MALA算法的抽样效率,MALADR算法适合低维相关随机变量抽样,MMALA算法适合高维随机变量抽样;可靠度子集模拟中采用MALADR和MMALA算法可以提高失效概率估计的精度,并降低其变异性。 展开更多
关键词 结构可靠度 子集模拟 马尔可夫链蒙特卡洛方法 MALA算法 Langevin扩散方程
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AACD:基于属性协同的自适应物质扩散推荐算法 认领 引用
8
作者 钱晓东 王汝宽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2026年第3期832-841,共10页
针对传统基于二部图的物质扩散算法难以适应用户偏好异质性和物品属性多样性的问题,提出了一种自适应属性协同的物质扩散算法(adaptive attribute-collaborative material diffusion,AACD)。首先引入属性竞争力系数,对用户偏好进行差异... 针对传统基于二部图的物质扩散算法难以适应用户偏好异质性和物品属性多样性的问题,提出了一种自适应属性协同的物质扩散算法(adaptive attribute-collaborative material diffusion,AACD)。首先引入属性竞争力系数,对用户偏好进行差异化捕捉;其次构建用户-属性耦合结构,自适应调控扩散路径与强度,从而挖掘高阶协同信号并提升资源传递的灵活性;最后通过稳态解分析保证算法的收敛性。通过在Ciao等三个公开数据集上的实验显示,在MovieLens-1M数据集上,recall@N、precision@N和NDCG@N较最优基准模型分别提升了6.57%、7.03%和11.37%,其结果验证了AACD在缓解资源分配偏差问题和流行度偏移问题的有效性。 展开更多
关键词 推荐算法 二部图 物质扩散 用户偏好
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算法放大与动态重连机制下回音室信息传播模型研究 认领 引用
9
作者 戴建华 何欣桐 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2026年第4期162-168,161,共7页
[目的/意义]社交媒体中,算法放大与用户动态重连的耦合机制是导致回音室骤现与信息传播突变的关键,也是当前监管部门制定治理策略面临的量化难题。厘清二者耦合与回音室强度、信息传播效率之间的因果机制,对网络舆情精准治理尤为重要。... [目的/意义]社交媒体中,算法放大与用户动态重连的耦合机制是导致回音室骤现与信息传播突变的关键,也是当前监管部门制定治理策略面临的量化难题。厘清二者耦合与回音室强度、信息传播效率之间的因果机制,对网络舆情精准治理尤为重要。[方法/过程]本文在Deffuant有界置信模型基础上,构建“观点—重连—算法—SIR”耦合模型,并以BChom系数量化回音室强度,在BA无标度网络上开展多因素仿真,考察算法放大、动态重连以及不同用户属性对信息扩散与极化演化的影响。[结果/结论]仿真结果验证了本文提出的耦合模型的有效性,并进一步揭示:动态重连显著改变信息传播模式,诱发两阶段传播特征;当优先用户比例超过临界阈值,传播范围急剧收缩而回音室效应增强;不同初始分布与顽固用户会进一步影响临界点位置。这说明,算法放大与动态重连的耦合是舆情极化与传播突变的关键驱动因素。 展开更多
关键词 回音室效应 算法放大 动态重连 信息传播 舆情极化
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限流三温辐射扩散方程组的限制型加性和乘性Schwarz预条件子 认领 引用
10
作者 岳孝强 周志佳 +1 位作者 王毅扬 徐小文 《湘潭大学学报（自然科学版）》 CAS 2026年第1期61-71,共11页
限流三温辐射扩散方程组能够准确地描述辐射能量在介质中传播、散射、吸收和发射等物理过程.基于该类问题的保对称有限体元格式所满足的稳定性条件,该文为在文献[1]中提出的限制型加性和乘性Schwarz预条件算法,建立了相应的范数等价和... 限流三温辐射扩散方程组能够准确地描述辐射能量在介质中传播、散射、吸收和发射等物理过程.基于该类问题的保对称有限体元格式所满足的稳定性条件,该文为在文献[1]中提出的限制型加性和乘性Schwarz预条件算法,建立了相应的范数等价和数值域分析,由此证实了由它们“左”预处理的广义极小残差迭代算法在某对称正定矩阵定义内积下的最优收敛性,即达到收敛的迭代次数是与问题规模无关的. 展开更多
关键词 三温辐射扩散 保对称有限体元 Schwarz预条件算法 数值域分析
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Numerical simulation based on two-directional freeze and thaw algorithm for thermal diffusion model 认领 引用 被引量：6
11
作者 Junqiang GAO Zhenghui XIE +1 位作者 Aiwen WANG Zhendong LUO 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI CSCD 2016年第11期1467-1478,共12页
Freeze-thaw processes significantly modulate hydraulic and thermal char- acteristics of soil. The changes in the frost and thaw fronts （FTFs） affect the water and energy cycles between the land surface and the atmos... Freeze-thaw processes significantly modulate hydraulic and thermal char- acteristics of soil. The changes in the frost and thaw fronts （FTFs） affect the water and energy cycles between the land surface and the atmosphere. Thus, the frozen soil com- prising permafrost and seasonally frozen soil has important effects on the land surface hydrology in cold regions. In this study, a two-directional freeze and thaw algorithm is incorporated into a thermal diffusion equation for simulating FTFs. A local adaptive variable-grid method is used to discretize the model. Sensitivity tests demonstrate that the method is stable and FTFs can be tracked continuously. The FTFs and soil tempera- ture at the Qinghai-Tibet Plateau D66 site are simulated hourly from September 1, 1997 to September 22, 1998. The results show that the incorporated model performs much better in the soil temperature simulation than the original thermal diffusion equation, showing potential applications of the method in land-surface process modeling. 展开更多
关键词 freeze and thaw algorithm frost and thaw front （FTF） sensitivity test,thermal diffusion equation
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一种结合CDD模型和Criminisi算法的图像修复算法 认领 引用 被引量：19
12
作者 江平 张锦 《图学学报》 CSCD 北大核心 2014年第5期741-746,共6页
针对既含有大块缺失信息又含有划痕的图像,结合CDD模型和Criminisi算法的优点,提出一种新的修复算法。算法先采用可以强化细节的自适应直方图均衡化操作来扩大图像的动态范围,后利用形态学算子分离出待修复图像中的划痕区域与大块区域,... 针对既含有大块缺失信息又含有划痕的图像,结合CDD模型和Criminisi算法的优点,提出一种新的修复算法。算法先采用可以强化细节的自适应直方图均衡化操作来扩大图像的动态范围,后利用形态学算子分离出待修复图像中的划痕区域与大块区域,接着用CDD模型对划痕进行修复,再用改进优先级的Criminisi算法进行后续修复,最后把修复后的图像对应于缺失区域的像素填补到待修复图像的区域中。实验结果表明,改进后的算法克服了现有算法可能存在的偏差延续问题,使图像修复的结果更加符合人们的视觉效果。 展开更多
关键词 CDD模型 Criminisi算法 图像修复 自适应直方图均衡化 形态学算子
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无线自组织网络状态信息高效扩散建模仿真 认领 引用
13
作者 贾梦瑶 顾韶竹 +3 位作者 王俊涵 王登昊 许都 章小宁 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第7期1887-1900,共14页
为解决传统基于洪泛的状态扩散机制存在通信开销显著、实时响应能力受限等问题,提出了基于区域划分与信息压缩的高效扩散算法。融合地理距离与链路质量的多维特征聚类方法,通过加权欧氏距离与K-means算法实现高内聚性网络分区;设计代表... 为解决传统基于洪泛的状态扩散机制存在通信开销显著、实时响应能力受限等问题,提出了基于区域划分与信息压缩的高效扩散算法。融合地理距离与链路质量的多维特征聚类方法,通过加权欧氏距离与K-means算法实现高内聚性网络分区;设计代表节点动态选择机制,结合节点链路质量及地理中心性进行综合评分,实现区域信息的高效压缩与聚合传输。仿真结果表明:该算法明显降低了状态信息在无线自组织网络中传输的冗余通信开销,提升了扩散效率,为动态无线自组织网络的仿真建模与态势生成提供了可复用的算法模型与性能评估框架。 展开更多
关键词 无线自组织网络 网络状态感知 信息扩散 聚类算法
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2024年云南永胜ML5.1震群发震断层和成因探讨 认领 引用
14
作者 杨云存 姜金钟 +3 位作者 刘克骧 王华柳 孙自刚 李秋凤 《地震学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期287-304,共18页
基于云南省区域数字化地震监测台网宽频带地震波形与区域速度模型,综合运用双差重定位方法和CAP方法对2024年云南省丽江市永胜县ML5.1震群进行重定位及震源机制解反演,并结合流体扩散模型、衰减参数p值、b值及区域构造背景对震群的... 基于云南省区域数字化地震监测台网宽频带地震波形与区域速度模型,综合运用双差重定位方法和CAP方法对2024年云南省丽江市永胜县ML5.1震群进行重定位及震源机制解反演,并结合流体扩散模型、衰减参数p值、b值及区域构造背景对震群的特征及成因进行综合分析。结果显示:该震群在空间上沿NW和NE走向形成了长约27 km、宽约10 km的长方形条带,震源深度主要集中于8—14 km;受区域NNW向主压应力的作用,震源机制以左旋走滑为主(节面Ⅱ的走向为28°±2°,滑动角为-13°±5°),兼具正断分量,与程海—宾川断裂深部走滑段的力学性质高度吻合。2024年永胜ML5.1震群的b值为0.66±0.03,显著低于区域背景b值(0.83±0.01),结合衰减参数p=1.572以及ML3.0—4.0小震群NE向迁移特征,揭示了震源区处于高应力累积状态,该区域存在发生中强地震的潜在危险性。 展开更多
关键词 震群 双差重定位方法 CAP方法 流体扩散模型 b值
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CSD和CDD结合下的最优遥感特征指数集构建及其在湿地信息提取中的应用 认领 引用 被引量：1
15
作者 赵栋梁 郭超凡 +2 位作者 吴东丽 高星琪 郭逍宇 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1092-1105,共14页
依托中分辨率成像光谱仪完整的数据序列和丰富的光谱信息,遥感特征指数在湿地生态系统发展变化的状态、趋向和规律研究方面发挥着不可替代的优势。传统类间距离判别的遥感特征指数选取中常存在过分依赖数据统计特征、入选指数与目标地... 依托中分辨率成像光谱仪完整的数据序列和丰富的光谱信息,遥感特征指数在湿地生态系统发展变化的状态、趋向和规律研究方面发挥着不可替代的优势。传统类间距离判别的遥感特征指数选取中常存在过分依赖数据统计特征、入选指数与目标地类间生态学意义不明确、分类模型普适性差等局限性。基于此,本研究以河北省白洋淀湿地自然保护区为例,提出类可分离性距离判别(Class Separation Discrimination,CSD)与类间距离判别(Class Distance Discrimination,CDD)相结合的方法构建最优遥感特征指数集,并采用QUEST算法和马氏距离判别法构建分类决策树模型用于白洋淀湿地信息的提取研究,尝试克服传统类间距离指数选取中的不足。结果表明:运用CSD和CDD相结合的方法所选取的遥感特征指数在研究区湿地信息提取过程中的总体分类精度达到了91.32%,Kappa系数0.88,较传统的分类与回归树(Classification and Regression Tree,CART)方法,分类精度提高了1.67%;其次选取的最优指数与待提取的湿地类型均具有明确的生态学意义,如挺水植物在立地干湿交替条件下的潴育化过程决定了氧化铁比率IO可成功的将混分的耕地和挺水植物进一步分离;进一步将基于研究区2017年OLI影像构建的CSD和CDD相结合方法与CART方法的模型分别应用于研究区2019年OLI影像进行分类,基于CSD和CDD相结合方法构建的模型分类总体精度和Kappa系数分别为:86.97%、0.83,基于CART方法构建的模型无法满足分类需求,研究结果较好地证明了基于CSD和CDD相结合方法构建的模型在年际之间具有良好的适用性和稳定性。总之,CSD和CDD相结合的方法在不降低湿地信息提取精度的基础上,有效避免了传统遥感特征指数选择方法的局限性,提高了分类模型的普适性,是遥感特征指数选择算法和决策树相结合在湿地信息提取方面的有益尝试。 展开更多
关键词 遥感特征指数 马氏距离 QUEST算法 马氏距离判别法 湿地 CART算法 CSD CDD
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Ant colony algorithm based on genetic method for continuous optimization problem 认领 引用 被引量：1
16
作者 朱经纬 蒙培生 王乘 《Journal of Shanghai University(English Edition)》 2007年第6期597-602,共6页
A new algorithm is presented by using the ant colony algorithm based on genetic method （ACG） to solve the continuous optimization problem. Each component has a seed set. The seed in the set has the value of componen... A new algorithm is presented by using the ant colony algorithm based on genetic method （ACG） to solve the continuous optimization problem. Each component has a seed set. The seed in the set has the value of component, trail information and fitness. The ant chooses a seed from the seed set with the possibility determined by trail information and fitness of the seed. The genetic method is used to form new solutions from the solutions got by the ants. Best solutions are selected to update the seeds in the sets and trail information of the seeds. In updating the trail information, a diffusion function is used to achieve the diffuseness of trail information. The new algorithm is tested with 8 different benchmark functions. 展开更多
关键词 ant colony algorithm genetic method diffusion function continuous optimization problem.
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基于上下文故事适配器和最优帧选择的故事可视化算法 认领 引用
17
作者 汪强 饶堃 +1 位作者 江爱文 王明文 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2026年第3期172-182,共11页
扩散模型在文本到图像生成方面的卓越能力推动了故事可视化的发展。尽管当前的文本到图像模型能够生成高质量的图像,但大多数只能生成单独的、与上下文无关的图像。故事可视化的最新进展表明,现有方法在生成角色的准确性和跨故事帧的角... 扩散模型在文本到图像生成方面的卓越能力推动了故事可视化的发展。尽管当前的文本到图像模型能够生成高质量的图像,但大多数只能生成单独的、与上下文无关的图像。故事可视化的最新进展表明,现有方法在生成角色的准确性和跨故事帧的角色一致性方面仍然表现不佳。为了解决这个问题,该文通过引入整个故事文本作为上下文信息以及当前帧文本,在扩散模型SDXL的基础上提出了上下文故事适配器(Story-Adapter),可以有效地提高生成的故事帧内的角色准确性和不同帧之间的内容、风格一致性。此外,为了进一步提高故事帧的生成质量,该文设计了最优故事帧选择算法,能够从多个重复生成的故事帧组合中自动选择最合理的故事帧组合。在两个具有挑战性的公共数据集(FlintstonesSV和PororoSV)上的定量和定性实验表明,与最先进的主流方法相比,该方法具有更优越的性能。 展开更多
关键词 故事可视化 文本到图像生成 扩散模型 故事适配器 帧选择算法
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自动驾驶轨迹规划综述 认领 引用
18
作者 李程翔 胡海霄 +3 位作者 郭大波 陈荣敏 吴宏坤 袁畅 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2026年第3期719-744,共26页
自动驾驶技术是交通领域重要的前沿技术,其发展对交通安全和效率具有变革性意义。本文试图从传统算法、强化学习和模仿学习3个方面介绍自动驾驶轨迹规划领域的前沿成果,对主要相关文献进行了梳理。首先,介绍了目前较为主流的自动驾驶框... 自动驾驶技术是交通领域重要的前沿技术,其发展对交通安全和效率具有变革性意义。本文试图从传统算法、强化学习和模仿学习3个方面介绍自动驾驶轨迹规划领域的前沿成果,对主要相关文献进行了梳理。首先,介绍了目前较为主流的自动驾驶框架:模块化和端到端,并论述了轨迹规划在两种框架中的使用;其次,对传统算法在轨迹规划中的最新运用进行梳理;在此基础上,总结了混合传统算法的发展方向;对当下较为新颖的强化学习和模仿学习路径规划算法进行总结,列举了针对强化学习算法中安全性不足和样本效率低等核心问题提出的众多典型解决方案,如虚拟仿真驾驶平台、终身学习等;同时总结了模仿学习的改进措施,如引入自学习、元学习等;还对如今热门的视觉语言模型和视觉语言动作模型路径规划进行了分析,阐述强化学习在其中的作用;概述了以扩散模型结合强化学习的未来发展趋势,以及世界模型在自动驾驶中的运用;最后分析了高质量自动驾驶存在的挑战。本文旨在通过系统的梳理,凝练出自动驾驶轨迹规划领域中存在的挑战以及发展趋势,期望为后续研究者提供研究方向及参考。 展开更多
关键词 自动驾驶 轨迹规划 传统规划算法 强化学习(RL) 模仿学习(IL) 视觉语言动作模型 扩散模型(DM) 世界模型
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基于PINN的河渠突发性水污染溯源研究 认领 引用
19
作者 赵渊 李银林 +3 位作者 赵乐豪 王家彪 黄磊 吕超寅 《人民长江》 北大核心 2026年第8期89-98,121,共10页
突发性水污染事件呈现出突发性强、扩散模式更加复杂等特点,这类事件通常会给水生态系统带来负面影响,因此开展污染物的快速精准溯源并对其做出科学的应急处置意义重大。传统的污染溯源方法通常面临计算负载过大、效率不高的难题,为此... 突发性水污染事件呈现出突发性强、扩散模式更加复杂等特点,这类事件通常会给水生态系统带来负面影响,因此开展污染物的快速精准溯源并对其做出科学的应急处置意义重大。传统的污染溯源方法通常面临计算负载过大、效率不高的难题,为此引入人工智能融合模型,借助机器学习提取河渠污染物时空变化特征,结合污染物输运扩散物理方程,提出了一种基于PINN算法的河渠突发性水污染事件高效溯源方法。把所提出的方法应用于典型河道案例中,对比了3种参数化溯源方案。结果显示:①3种方案均可有效识别出污染源的排放强度、排放位置及排放时间,其中源项与数值解方案的反演相对误差基本控制在3%以内,溯源精度高。②引入时空多尺度傅里叶特征镶嵌(ST-mFF)后改进的PINN模型显著减少了参数收敛所需的迭代次数,由30000次减小到10000次,且污染源参数的相对误差均减小到6%以内,进一步提升了计算效率和精度。③该模型表现出极强的稳健性,在15%的高斯白噪声干扰下,反演结果依然稳定精确,误差保持在15%以内。依据研究结果,PINN运用于河渠突发性水污染溯源计算,即便在监测数据较少的情况下,依旧可保持良好的精度和稳健性。研究成果可为河渠污染溯源反问题的求解提供一种新的思路。 展开更多
关键词 突发水污染 污染溯源 PINN算法 机器学习 污染物输运扩散物理方程
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CHARACTERISTIC GALERKIN METHOD FOR CONVECTION-DIFFUSION EQUATIONS AND IMPLICIT ALGORITHM USING PRECISE INTEGRATION 认领 引用 被引量：3
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作者 李锡夔 武文华 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS 1999年第4期371-382,共12页
This paper presents a finite element procedure for solving transient, multidimensional convection-diffusion equations. The procedure is based on the characteristic Galerkin method with an implicit algorithm using prec... This paper presents a finite element procedure for solving transient, multidimensional convection-diffusion equations. The procedure is based on the characteristic Galerkin method with an implicit algorithm using precise integration method. With the operator splitting procedure, the precise integration method is introduced to determine the material derivative in the convection-diffusion equation, consequently, the physical quantities of material points. An implicit algorithm with a combination of both the precise and the traditional numerical integration procedures in time domain in the Lagrange coordinates for the characteristic Galerkin method is formulated. The stability analysis of the algorithm shows that the unconditional stability of present implicit algorithm is enhanced as compared with that of the traditional implicit numerical integration procedure. The numerical results validate the presented method in solving convection-diffusion equations. As compared with SUPG method and explicit characteristic Galerkin method, the present method gives the results with higher accuracy and better stability. 展开更多
关键词 convection-diffusion equation characteristic Galerkin method finite element procedure precise integration implicit algorithm
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