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搜索结果: 16-30 共查到计算机科学技术 算法相关记录8496条 . 查询时间(0.661 秒)
动态多目标优化问题(Dynamic multi-objective optimization problems,DMOPs)的目标函数发生变化时,需要采取变化响应策略对种群进行重新初始化,以快速追踪新环境中的最优解集.现有动态多目标优化算法对不同个体、不同维度的决策变量缺乏针对性的变化响应,导致重新初始化效果尚存在较大改进空间.为此,提出一种对不同个体、不同维度的决策变量分别进行自适应变化响应的动...
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...
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...
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...
2023年5月19日,中国科学院上海光学精密机械研究所研究员王俊团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展,相关文章以Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorithms为题发表于《激光与光子学评论》(Laser & Photonics Review...
Using knowledge-driven trajectory prediction is difficult to describe complex reasoning processes, and the use of expert prior knowledge can add too many subjective factors to the judgment process, wh...
多元时间序列(Multivariate time series,MTS)分类是许多领域中的重要问题,准确的分类结果可以有效地帮助决策.当前的MTS分类算法在个体的表征学习阶段难以自动建模多元变量之间复杂的交互关系,并且无法评估分类结果的可信度,这会导致模型性能受限,以及缺乏具备统计意义的可靠性解释.本文提出了一种基于不确定性的多元时间序列分类算法,变分贝叶斯共享图神经网络,即VBSGNN(Vari...
针对众包标记经过标记集成后仍然存在噪声的问题,提出了一种基于自训练的众包标记噪声纠正算法(Self-training-based label noise correction,STLNC).STLNC整体分为3个阶段:第1阶段利用过滤器将带集成标记的众包数据集分为噪声集和干净集.第2阶段利用加权密度峰值聚类算法构建数据集中低密度实例指向高密度实例的空间结构关系.第3阶段首先根据发现的空间结构关系设...
近期,中国科学院上海光学精密机械研究所光芯片集成研发中心王俊研究员团队在基于机器学习算法实现二维材料层数识别和物性检测方面取得进展,相关综述论文以“Thickness Determination of Ultrathin 2D Materials Empowered by Machine Learning Algorithms”为题发表于Laser & Photonics Reviews,并被编辑...
针对水下攻击武器需要明确目标航向以实现最大作战性能的需求,为发挥探测装置斜距多普勒高精神感知的优势,提出基于斜距多普勒的目标航向估计方法。理论分析表明,以侧向激动和工作时间作为可辨识度衡量指标,可保证目标航向的估计精度。仿真分析结果表明,所提方法可满足交接班的使用需求。
针对电力系统大批量数据难以快速查询和共享的问题,本文分析了电力行业采集到的数据特征,结合计算机数据表示及存储方式,设计了一种批量数据的存储结构方案,包含关键数据、差值数据及特殊数据的存储结构,提出了一种基于前值差异存储的数据压缩及恢复算法,并对该算法在时间复杂度和空间复杂度上进行了分析。该算法在不改变现有数据库部署及网络架构的基础上,可以部署应用,同时压缩及恢复速度快、支持数据随传输随压缩及恢复、...
为了提高窃电特征建立和窃电检测的准确性,分析了常用窃电方法的原理,采用ReliefF多元特征选择算法对窃电特征进行优化。本文建立了基于BP神经网络的窃电检测模型,并将优化后的特征作为模型的输入。实验结果表明,利用优化后的特征进行窃电检测的模型具有较好的窃电识别精度。
自监督学习可以为图像聚类算法提供良好的表征,但是当表征和聚类同步学习时会存在一些问题。具体来说,基于对比的自监督学习方法通常需要大量的负样本来使得所有样本的表征分离,但是负样本会带来类别冲突,进而影响下游的聚类性能;反之,基于非对比的自监督学习方法虽然避免了类别冲突问题,但是由于缺少负样本,与聚类任务联合优化时容易造成聚类崩溃。本报告将围绕这两个问题,分别介绍基于语义伪标签和原型对比的图像聚类算法...
运行指标决策问题是实现工业过程运行安全和生产指标优化的关键.考虑到多运行指标决策问题求解的复杂性和工业过程生产条件动态波动引发生产指标状态的不确定性,提出了一种策略异步更新强化学习算法自学习决策运行指标,并给出算法收敛性的理论证明.该算法在随机自适应动态规划框架下,利用样本均值代替计算生产指标状态转移概率矩阵,因此无需要求生产指标状态转移概率矩阵已知.并且通过引入时钟和定义其阈值,采用集中式策略评...

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