计算机应用研究

2026年02期

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规则引擎的方法与技术进展综述 摘要：规则引擎作为实现自动化决策和推理的重要技术，近年来在核心方法与技术进展方面取得了显著突破，并已广泛应用于网络安全、物联网、金融风控、智能制造等多个领域。但目前仍缺乏从规则引擎的优化和改进方面进行全面综述的工作。以网络安全为典型应用场景...
基于深度学习的小样本图像分类方法综述 摘要：针对训练资源受限与部署环境要求日益严格的问题，小样本图像分类方法因其能够利用少量标注数据训练出高精度分类模型，已成为深度学习领域的研究热点。对基于深度学习的小样本图像分类算法进行系统梳理,阐述其基本流程与评价指标。根据方法特点,将现有...

基于统一对齐与多阶段融合机制的多模态情感分析模型 摘要：针对多模态情感分析中模态异构、贡献动态与语义抽象不足等问题,提出一种三阶段闭环融合模型MIFA,路径包含“统一对齐-动态融合调控-高阶语义抽象”。方法上，首先以统一语义对齐实现异构模态在共享空间的一致表达;继而通过上下文门控与通道调制...
基于全局-局部交互与对比学习的多模态对话情感识别 摘要：为解决多模态对话情感识别中模态融合缺乏全局引导、跨模态语义对齐困难及模态学习不平衡的问题,提出一种基于全局-局部交互与对比学习的情感识别方法。该方法通过全局语义中枢引导模态间的深度交互,实现自适应注意力分配与特征融合;构建文本-音频-...
基于超图学习与成对跨模态融合的多模态对话情绪识别 摘要：针对目前多模态对话情绪识别模型中各模态间的交互信息和多元对话关系利用不充分等问题，提出一种基于超图学习与成对跨模态融合的多模态对话情绪识别模型。该模型的超图学习模块以话语表征作为节点，设计包含多模态与时序信息的两种不同类型超边形成超图...
融合语音多层次特征的情绪识别算法 摘要：针对语音情感识别中语音信息利用不充分的问题，提出了一种融合语音多层次特征的语音情绪识别模型MFTA（multi-levelfeature based temporal atention network）。该模型能够处理语音的多种特征，...
基于多尺度双重注意力与多模态融合的心电图分类模型 摘要：心电图作为反映心脏电活动的重要生理信号，是临床诊断心律失常等心血管疾病的重要依据。针对现有心电图分类方法在处理不同采样率数据时泛化能力不足的问题,提出了一种基于多尺度双重注意力与多模态融合的心电图分类模型。该模型引入自适应膨胀率学习机...
结构文本驱动的小样本专业图像检测方法 摘要：针对专业图像检测中良品样本占比过高、异常样本稀缺以及视觉-语言预训练模型在垂直领域表现受限的问题，提出一种结构化文本驱动的专业图像检测方法。首先，通过抖动变换与宫格增强扩充有限异常样本，并结合区域级对齐的结构化文本提升样本“智力密度”...

基于分级信息素的无人机集群协同搜索算法 摘要：针对无人机(UAV)集群协同搜索算法中灵活性不足、重要目标搜索效率差等问题,提出一种基于分级信息素的无人机集群协同搜索(HP-CS)算法。首先，面向复杂任务场景构建多维度的环境模型、目标模型等，通过精细化建模有效还原真实任务场景的关键...
基于深度学习-动态蚁群融合算法的船载多无人机协同路径规划 摘要：为提升船载多无人机在港口动态环境下执行污染物监测任务的路径优化能力与调度效率，提出了一种基于深度学习-动态蚁群融合算法的路径规划方法。该方法首先针对装载船、待监测船舶及无人机在动态环境中协同移动的复杂性，构建了考虑动态移动基站和监测时...
多策略协同扩展的变步长CDBA-RRT机器人路径规划算法 摘要：针对传统RRT\*算法在进行路径规划时存在效率低下以及路径质量不高等问题，提出一种改进算法CDBA-RRT\*（cooperative dynamic Bi-APF-RRT\*）。该方法维护两棵双向搜索树并采用多策略协同扩展。首先构建...
基于Q-learning的专家权重优化与多级共识反馈决策 摘要：针对动态复杂多属性决策环境下大规模异构专家群体共识达成效率低、权重分配不精准的问题，提出一种基于Q-leaming的权重优化与多级共识反馈方法，旨在提升共识水平与决策质量。该方法通过将专家权重动态调整建模为马尔可夫决策过程,利用Q-l...
基于异构图与会话图的知识追踪 摘要：针对知识追踪任务中习题间语义关联性与知识拓扑结构建模不足，及个体学习过程动态认知演化缺乏细粒度表征的问题,提出了一种基于异构图与会话图的联合建模框架 HSKT（heterogeneous graph and sessiongraph-...
基于BART的渐进式信息融合情感对话生成 摘要：针对目前情感对话生成模型引入外部知识时未能充分发挥知识对情感分类的辅助作用，且存在知识提取冗余等问题，提出基于BART的渐进式信息融合的情感对话生成模型。模型编解码基于BART框架，通过情感分类和对话生成两阶段逐步筛选相关知识，并与上...
基于局部敏感哈希聚类的双通道自编码器-协同过滤混合推荐算法 摘要：针对推荐系统中存在的数据稀疏性与冷启动问题，提出了一种基于局部敏感哈希聚类的双通道自编码器-协同过滤混合推荐算法。该方法首先利用LSH技术对用户进行高效聚类以降低计算开销,继而通过设计双通道自编码器结构，同步提取用户评分行为与电影类型...
多模糊 β 覆盖粗糙集的属性约简方法 摘要：针对经典模糊 β 覆盖粗糙集存在的下近似无法确保包含于上近似中以及将模糊 β 覆盖拓展为多模糊 β 覆盖后，统一的阈值 β 难以适应不同数据分布等问题，引入多尺度阈值方法，结合模糊 β 邻域，提出了一种基于多模糊 β 覆盖粗糙集的约简...
基于孪生Transformer的业务流程异常检测方法 摘要：业务流程异常检测对于风险管理和流程优化至关重要，业务流程复杂的动态性使事件日志的异常模式识别困难。现有无监督方法缺乏对事件间深层语义的捕获，且模型训练易受噪声影响。鉴于此，提出了一种融合了语义信息和序列信息的基于孪生Transform...
一种基于矩阵记忆长短期记忆网络的行人轨迹预测算法 摘要：针对行人轨迹预测中存在的时序特征建模不足、多尺度融合缺乏明确区分以及多任务训练不稳定等问题,提出一种基于矩阵记忆长短期记忆网络(matrix long short-term memory,mLSTM)的纯时序预测算法。该算法构建以mL...
面向运动伤害预警的多源融合与因果推断方法 摘要：近年来，如何基于多模态可穿戴传感器数据实现运动伤害的主动预测，成为运动医学与人工智能交叉领域的研究热点。针对现有方法在模态交互建模、泛化能力及机制层次可解释性方面的不足，提出了一种集成自监督建模、动态模态融合、因果推断与可解释性分析于...
基于时间序列增强与人机协同的语言型可持续群决策方法 摘要：语言型多属性群决策方法是复杂系统可持续评估的重要工具，当前研究存在动态建模能力不足与主客观数据割裂问题。从有效获取序列多周期动态模式、平衡主客观数据影响出发，提出一种基于时间序列增强与人机协同的语言型可持续群决策方法。首先，针对语言型...
基于多尺度卷积和局部到全局Trnsformer的石质文物表面粗糙度定量评价模型 摘要：表面粗糙度的测量对石质文物的保护与研究至关重要。针对岩石表面粗糙度测量中轮廓线粗糙度的定量评价,现有方法依赖于人工设计特征量，难以全面捕捉表面细节特征的问题,将深度学习方法引入表面轮廓线粗糙度定量评价，提出基于多尺度卷积和局部到全局T...
基于双延迟深度确定性策略梯度算法的多智能体计算卸载研究 摘要：针对如何在不可预测的任务分布和时变的环境状态中，实施低时延、低能耗的计算卸载问题,设计了一种车联网中基于多智能体的双延迟深度确定性策略梯度计算卸载算法。该方法综合考虑多智能体车辆的位置、连接时间、通信资源及可用计算资源，建立车联网计算...
基于知识蒸馏与类间关系的异构性缓解方法 摘要：模型异构性源于不同客户端的架构差异，阻碍了联邦学习中的有效知识共享，而通信开销则源于模型更新过程中频繁的参数传输，限制了联邦学习的可扩展性和效率。针对这些挑战，提出了一种基于知识蒸馏与类间关系的联邦学习框架FedKIC。FedKIC引...

基于多尺度时频融合与复合注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测 摘要：针对传统方法在复杂工况下特征表征能力不足、长短期时序依赖关系建模困难等问题,提出了一种基于多尺度时频融合与复合注意力机制(multi-scale time-frequency fusion and composite atention...
基于动态协同预测器的分布式随机离散事件系统的可靠故障预测 摘要：针对现有分布式离散事件系统(discrete event system,DES)故障预测方法普遍基于“事件可观测性固定”且“所有局部站点信息永不丢失”的假设，难以适应实际中事件可观测性随系统状态变化以及部分局部预测信息因网络拥塞等原因...
文本流中路线图在线抽取模型 摘要：将文本流所包含的用户空间转移信息转换为路线图，为用户提供直观的路线与经验展示。首先，提出基于大模型的时空事件抽取模型，构建路线知识体系与抽取模板，构建微调数据集应用于模型微调;然后,提出基于大模型的文本分段模型,构建文本划分模板和微调...
基于多维度特征融合与边语义增强的代码漏洞检测方法 摘要：针对图驱动的代码漏洞检测方法中存在的图结构臃肿、局部与全局特征割裂及边语义信息缺失的问题,提出一种基于多维度特征融合与边语义增强的静态检测方法。首先，设计分层图融合策略，通过融合抽象语法树与程序依赖图，构建轻量化程序语义图，有效减少图...

无人机辅助的车载自组织网络中自适应双模式路由协议 摘要：针对无人机辅助的车载自组织网络的动态性和节点分布不均匀问题,提出了一种自适应双模式路由协议,以应对基础设施覆盖范围有限情况下网络中端到端可靠传输的挑战。自适应双模式路由协议包含一种改进的基于密度的带噪声应用空间聚类方法，用于车辆节点实...
基于强化学习的无线通信网络智能干扰策略方法 摘要：随着现代军事体系对认知能力和干扰决策技术的需求日益增长，针对具备感知和决策能力的通信装备及作战网络的干扰方法面临严峻挑战。针对传统干扰决策方案在非合作场景下的局限性，提出了一种基于强化学习的干扰决策方法。所提方法采用多臂赌博机上置信界...

基于Takens-Transformer与GCN的DDoS攻击检测 摘要：针对现有分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测适应性弱、计算成本高的问题,提出基于时间延迟嵌入和图卷积网络的Transformer模型（TDE-TGCN）。该模型利用Takens定理将网络流量建模为动力学系统，通过时间延迟嵌入揭示DDoS...
基于定理证明的UML多视图模型良构一致性验证方法 摘要：针对复杂系统中UML多视图模型良构一致性验证的难题，提出了一种融合结构映射与定理证明的双层验证框架，以系统性地解决跨视图语义交织与结构耦合引发的建模质量风险。该方法通过结构映射验证算法（SMIVA）自动抽取3种视图模型间的结构匹配关系...
一种雾计算辅助的工业物联网四方高效认证协议 摘要：针对工业物联网逐步向云-雾-端协同架构演进过程中传感器设备面临的窃听、窜改、捕获等攻击威胁及敏感数据泄露问题,提出一种雾辅助下四方分段差异化认证与密钥协商协议。该协议依据云服务器、雾节点、用户端与传感器设备在计算与存储能力上的差异性，...
面向SDN流表多模态感知与DRL协同防御DDoS方法 摘要：软件定义网络(SDN)的集中化控制架构在提升管理效率的同时，面临分布式拒绝服务(DDoS)攻击风险。针对传统检测方法难以应对大规模动态流量中的隐蔽攻击行为，且易误封短时高并发正常流量的问题，提出一种基于多模态深度强化学习的DDoS防御...

基于ViT变换双流架构的人脸图像鉴别算法 摘要：双流特征架构是一种有效的伪造图像鉴别方法架构，通过混合不同类型特征以增强模型的鉴别能力。在这种架构的基础下，提出了一种新的基于ViT变换双流架构的伪造人脸图像鉴别算法，可以解决人脸图像局部纹理的细粒度特征不精确和真伪人脸图像的高级语义...
空间特征和高频特征融合的轻量级人脸伪造检测 摘要：现有基于vision Transformer(ViT)的人脸伪造检测方法计算复杂度高，轻量化的算法很难捕捉到细微的伪造痕迹导致检测精度低。针对轻量化模型检测效率低的问题，设计高频分量提取模块和空频交叉融合模块，并与轻量级的卷积加法自注...
多模态融合与球面采样的层级式位姿估计 摘要：六自由度位姿估计作为三维空间感知的关键技术，广泛应用于机器人抓取、自动驾驶和智能制造等领域。针对RGB-D图像的六自由度估计，如何深度融合RGB图像的语义信息和深度图像的几何信息仍是一大挑战。现有方法大多采用双流网络或特征拼接策略，采...
一种增密3D高斯的室内实景三维重建方法 摘要：针对复杂室内场景中经典三维重建方法存在细节表征不足、边缘模糊、混叠伪影等问题,提出一种基于三维高斯溅射(3DGS)的复杂室内场景三维重建算法。首先提出前置点云增密网络对运动结构恢复的稀疏点云进行增密补全，构建高分辨率的增强3D高斯辐射...
基于改进TransUnet的多模块协同脑肿瘤MRI分割方法 摘要：针对脑肿瘤MRI图像分割中多尺度特征提取能力受限、边界模糊及模态差异导致的空间-语义割裂问题,提出一种改进的脑肿瘤分割模型CDSTransUnet。首先，设计交叉引导多尺度注意力交互模块(CMAM），通过动态通道注意力与可变形空间注意...