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异构舰载机舰面保障作业动态并行调度

航空学报 2025年

作者：陈旭东陈琦琦罗祎喆王佳宝徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院智能集群系统教育部工程研究中心国家超级计算郑州中心

针对航母舰载机舰面保障作业被抽象为柔性流水车间调度问题后多项作业（工件）难以并行处理的问题，以及现有研究在处理异构舰载机保障作业协同调度方面的局限性，提出了一种决策模型中央调度模块与深度强化学习决策模型相结合的动态并... 详细信息

针对航母舰载机舰面保障作业被抽象为柔性流水车间调度问题后多项作业（工件）难以并行处理的问题，以及现有研究在处理异构舰载机保障作业协同调度方面的局限性，提出了一种决策模型中央调度模块与深度强化学习决策模型相结合的动态并行调度方法。首先将并行的舰载机保障作业时间序列等效转化为串行的逻辑序列，使其适配于柔性流水车间调度问题模型的同时保证作业并行执行的特征；然后基于逻辑序列构建作业调度决策的马尔可夫模型，结合有人机和无人机的作业流程差异，分别为其设计并训练决策模型；同时设计决策模型中央调度模块对两类决策模型进行统一管理，统筹全局阵位、资源、舰载机等态势信息，并下发至各决策模型以对其进行有效协同。最后仿真对比实验显示，相较于以遗传算法为代表的优化计算调度方法，所提算法可在牺牲微小调度性能的情况下大幅提升决策实时性，兼顾了舰载机出动时间和调度方法产出时间，更适用于强实时、高动态环境下的舰载机快速出动任务。

关键词：舰载机舰面保障调度优化柔性车间调度深度强化学习

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舰载机保障作业自适应批量匹配决策方法

航空学报 2025年第1期46卷 284-300页

作者：刘广王华林友芳贺硕李亚飞徐明亮北京交通大学计算机科学与技术学院北京100091 交通数据分析与挖掘北京市重点实验室北京100044 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 智能集群系统教育部工程研究中心郑州450001 国家超级计算郑州中心郑州450001

衡量航空母舰作战性能的关键指标是舰载机出动架次率,其高低取决于舰载机的保障阵位匹配策略。现有工作主要采用序列匹配和批量匹配方法为舰载机匹配保障阵位,但均存在一定的局限性,难以兼顾保障作业阵位匹配的实时性和质量。面对复杂... 详细信息

衡量航空母舰作战性能的关键指标是舰载机出动架次率,其高低取决于舰载机的保障阵位匹配策略。现有工作主要采用序列匹配和批量匹配方法为舰载机匹配保障阵位,但均存在一定的局限性,难以兼顾保障作业阵位匹配的实时性和质量。面对复杂时变的作业环境,确定合理的保障作业匹配策略变得十分困难。因此,在批量匹配方法的基础上,提出了一种新的舰载机保障作业自适应批量匹配决策方法。首先,通过构建多维环境状态编码的强化学习方法求解较优的时间窗划分策略。然后,在每个时间窗内应用高效率的批量匹配算法,以求解保障作业与保障阵位的最佳匹配方案。基于公开的尼米兹号航母数据进行的多组模拟实验结果表明,本文方法能够有效应对保障环境的动态变化,在满足实时性需求的前提下能够快速求解出高质量的保障作业阵位分配方案。

关键词：舰载机航空保障实时调度强化学习自适应决策

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基于概率分布的无服务器计算弹性伸缩算法

计算机研究与发展 2025年第2期62卷 503-516页

作者：李威李光辉赵庆林代成龙陈思江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 澳门科技大学计算机科学与工程学院中国澳门999078

在容器技术和微服务框架的普及背景下,无服务器计算为开发者提供了一种无需关注服务器操作以及硬件资源管理的云计算范式.与此同时,无服务器计算通过弹性扩缩容实时地适应动态负载变化,能够有效降低请求响应延时并且减少服务成本,满足... 详细信息

在容器技术和微服务框架的普及背景下,无服务器计算为开发者提供了一种无需关注服务器操作以及硬件资源管理的云计算范式.与此同时,无服务器计算通过弹性扩缩容实时地适应动态负载变化,能够有效降低请求响应延时并且减少服务成本,满足了客户对于云服务成本按需付费的需求.然而,无服务器计算中面临着弹性扩缩容需求导致的冷启动延迟问题.提前预热函数实例能够有效地降低冷启动发生频率和延时.然而,在云环境中流量突发问题极大地增加了预测预热函数实例数的难度.针对上述挑战,提出了一种基于概率分布的弹性伸缩算法(probability distribution based auto-scaling algorithm,PDBAA),利用监控指标历史数据预测未来请求的概率分布,以最小化请求响应延时为目的计算预热函数实例的最佳数量,并且PDBAA能够有效地结合深度学习技术的强大预测功能进一步提升性能.在Knative框架中,通过NASA和WSAL数据集对算法进行了验证,仿真实验表明,相比于Knative弹性伸缩算法以及其他预测算法,所提出的算法弹性性能提升了31%以上,平均响应时间降低了16%以上,能够更好地解决流量突发问题,有效地降低了无服务器计算请求的响应延时.

关键词：无服务器计算函数即服务冷启动延时弹性伸缩深度学习

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基于轻量残差网络的高效半色调算法

浙江大学学报(工学版) 2025年第1期59卷 62-69,212页

作者：刘登峰陈世海郭文静柴志雷江南大学人工智能与计算机学院江苏无锡214122 康养智能化技术教育部工程研究中心江苏无锡214122

为了解决图像半色调中处理速度慢以及半色调效果不佳的问题,提出基于轻量型残差卷积神经网络(CNN)的高效半色调算法.为了解决原始CNN平坦性退化问题,引入噪声补偿块,为模型提供抖动依赖.为了进一步提升模型性能,在损失函数中引入蓝噪声... 详细信息

为了解决图像半色调中处理速度慢以及半色调效果不佳的问题,提出基于轻量型残差卷积神经网络(CNN)的高效半色调算法.为了解决原始CNN平坦性退化问题,引入噪声补偿块,为模型提供抖动依赖.为了进一步提升模型性能,在损失函数中引入蓝噪声损失;在半色调常值灰度图像时,抑制低频分量,优化高频区域的各向异性.实验结果表明,对比现有深度半色调方法,所提算法的参数量下降96.77%,在VOC测试集中结构相似性(SSIM)提升8.17%,峰值信噪比(PSNR)提升0.1333 dB,半色调图像具有蓝噪声特性,处理速度提升57.28%.

关键词：残差网络半色调蓝噪声特性深度学习模型轻量化

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融入夸张表征的中文反讽识别方法

数据分析与知识发现 2025年第02期 1-11页

作者：李书羽朱广丽李嘉伟段文杰周若彤张顺香安徽理工大学计算机科学与工程学院合肥综合性国家科学中心人工智能研究院淮南师范学院计算机学院

【目的】为解决中文反讽短文本中存在的特征稀疏问题，提出一种融入夸张表征的中文反讽识别方法，挖掘短文本中的夸张表征以提升中文反讽识别准确率。【方法】通过点互信息和语义相似度计算分别获取与反讽领域相关的共现词对集、感叹词... 详细信息

【目的】为解决中文反讽短文本中存在的特征稀疏问题，提出一种融入夸张表征的中文反讽识别方法，挖掘短文本中的夸张表征以提升中文反讽识别准确率。【方法】通过点互信息和语义相似度计算分别获取与反讽领域相关的共现词对集、感叹词集与程度副词集，合并上述词集构建夸张表征词典；然后，通过正则表达式匹配反讽文本得到特殊标点符号序列并经独热编码获得特殊标点符号特征，采用RoBERTa-wwm-ext模型获取文本语义特征，利用WoBERT模型将夸张表征词典内的词及词对转化为动态词向量，获取夸张表征；最后，改进多头注意力机制，同时关注文本语义特征、夸张表征以及特殊标点符号特征，经Softmax函数得到识别结果。【结果】将公开的Ciron和ChineseSarcasm-Corpus数据集合并后进行实验，本文方法准确率达81.49%,F1值达81.24%。【局限】构建的夸张表征词典依赖语料质量，泛化能力有限。【结论】本文方法通过挖掘中文反讽短文本中存在的夸张表征，结合文本语义信息，能有效丰富文本语义表示，提升中文反讽识别的准确率。

关键词：中文反讽领域词典夸张表征 RoBERTa-wwm-ext 多头注意力机制

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一种基于TVM的自动调度搜索优化方法

计算机科学 2025年第3期52卷 268-276页

作者：韩林王一帆李嘉楠高伟郑州大学国家超级计算郑州中心郑州450001 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001

随着人工智能的迅猛发展,新型算子与硬件不断涌现,算子库的开发和维护面临着巨大的挑战,仅仅依靠手工优化已无法满足AI模型性能提升的需求。Ansor是一种基于TVM的算子自动调度技术,可以针对不同的后端搜索深度学习模型或算子的最佳调度... 详细信息

随着人工智能的迅猛发展,新型算子与硬件不断涌现,算子库的开发和维护面临着巨大的挑战,仅仅依靠手工优化已无法满足AI模型性能提升的需求。Ansor是一种基于TVM的算子自动调度技术,可以针对不同的后端搜索深度学习模型或算子的最佳调度方案,生成高性能代码而无需用户手动定义模板,但其巨大的搜索空间造成了搜索效率低下的问题。因此,提出了两种优化方案:1)基于强化学习的算法实现最佳性能草图的选择;2)基于机器学习模型的突变规则预测。两种优化方案旨在缩短最佳调度方案的搜索时间,快速生成高性能的算子。为评估优化方案的有效性,对Resnet-50等3种模型和conv2d等3种算子进行测试与评估。结果显示,优化后的Ansor只用70%~75%的搜索时间就可以生成性能与之前相同甚至更优的目标程序,并且在最佳迭代次数下,目标程序的推理速度最高可提升5%。

关键词：自动调度 TVM编译器搜索速度优化机器学习强化学习深度学习模型

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一种便携、低成本乳酸测量系统(英文)

Journal of Measurement Science and Instrumentation 2025年

作者：王晴晴潘玉余传信王妍延张凯凯刘升淮北师范大学计算机科学与技术学院认知行为智能计算与应用工程研究中心(淮北)

乳酸作为代谢产物，在医学诊断、运动生理学和食品科学等领域扮演重要角色。传统的乳酸检测技术通常配备昂贵且笨重的仪器。本文开发了一种便携式、低成本的乳酸测量系统，包括可独立检测的硬件电路和用户友好的嵌入式软件、电脑及手机... 详细信息

乳酸作为代谢产物，在医学诊断、运动生理学和食品科学等领域扮演重要角色。传统的乳酸检测技术通常配备昂贵且笨重的仪器。本文开发了一种便携式、低成本的乳酸测量系统，包括可独立检测的硬件电路和用户友好的嵌入式软件、电脑及手机应用程序。实验验证了装置电路检测电流相对误差低于1%，电化学性能通过对[Fe（CN）6]3-/[Fe（CN）6]4-溶液的测量，与台式电化学工作站CHI660E进行比较，得到了近乎一致的CA曲线。使用修饰的两种（ELS和NLS）乳酸传感器对乳酸进行CA测试，在0.1 -20 mmol/L的浓度范围内，乳酸浓度与稳态电流均呈现良好的线性关系，相关系数(R2)大于0.99，且重复性良好，体现了所研制装置的可靠性。本研究开发的乳酸测量系统在提供优异的检测性能和可靠性的同时，实现了便携性和低成本，为乳酸测量提供了一种新的解决方法。

关键词：乳酸测量便携式设备嵌入式开发乳酸传感器电化学分析

SDENet:基于多尺度注意力质量感知的合成缺陷数据评价网络

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图学学报 2025年第1期46卷 94-103页

作者：卢洋陈林慧姜晓恒徐明亮郑州大学计算机与人工智能学院河南郑州450001 智能集群系统教育部工程研究中心河南郑州450001 国家超级计算郑州中心河南郑州450001

通过对数据扩增方式合成的缺陷数据进行质量评估,有助于实现缺陷数据高质量扩充,进而缓解缺陷数据不足导致的检测模型性能不佳问题。针对现有质量评价算法在评估合成缺陷数据质量时更关注数据的失真特性而忽略了对数据缺陷属性考量的问... 详细信息

通过对数据扩增方式合成的缺陷数据进行质量评估,有助于实现缺陷数据高质量扩充,进而缓解缺陷数据不足导致的检测模型性能不佳问题。针对现有质量评价算法在评估合成缺陷数据质量时更关注数据的失真特性而忽略了对数据缺陷属性考量的问题,提出一种基于注意力特征增强(AFE)和多尺度注意力质量感知(MAQP)的模型SDENet,综合考虑数据的失真特性和缺陷属性进行质量评价。首先,AFE通过双分支池化操作提高模型对不同尺寸、位置缺陷的泛化能力,并结合注意力机制增强模型对特征的表达。其次,MAQP对AFE增强后的特征进行向量化与融合处理,以更好地感知合成缺陷数据质量。最后,对融合后的特征进行质量评估,得到最终的评估分数。在构建的合成道路裂缝缺陷数据集上进行实验,结果表明,SDENet模型在RMSE,RMAE,PLCC和SROCC指标上均取得最优结果,比次优模型依次提升10.7%,5.0%,1.8%和1.8%,验证了模型的有效性。在失真数据集TID2013上,SDENet模型也取得较有竞争的结果,在PLCC和SROCC指标上依次达到0.902和0.876。

关键词：注意力机制特征增强特征融合合成缺陷数据质量评价

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融合语义与属性特征的跨架构漏洞检测

计算机科学与探索 2025年第3期19卷 787-801页

作者：李坤李斌朱文静周清雷郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 河南省网络密码技术重点实验室郑州450001 国家超级计算郑州中心郑州450001

二进制漏洞检测在程序安全领域有着重要的作用,为应对大规模的漏洞检测任务,越来越多的神经网络技术被应用到跨架构漏洞检测中,这些技术显著提高了漏洞检测的准确率,但是现有方法仍然面临提取到的信息单一、不能进行跨架构漏洞检测等问... 详细信息

二进制漏洞检测在程序安全领域有着重要的作用,为应对大规模的漏洞检测任务,越来越多的神经网络技术被应用到跨架构漏洞检测中,这些技术显著提高了漏洞检测的准确率,但是现有方法仍然面临提取到的信息单一、不能进行跨架构漏洞检测等问题。提出了一种融合语义与属性特征的跨架构漏洞检测方法。使用二进制函数的汇编代码和属性控制流图作为输入,提取基本块中所有汇编代码的语义信息,将基本块级的语义信息与属性特征信息进行特征融合,生成139维的基本块级向量表示,以此来更全面地表示函数的语义和属性信息。使用基于卷积神经网络的孪生网络模型生成函数级的嵌入向量,以此来提取不同基本块中不同空间层次结构的特征并减少神经网络的参数量,通过计算函数级嵌入向量的距离来判断待检测的两个二进制函数是否相似。在进行跨架构漏洞检测时,只需要输入二进制文件中的函数和已知漏洞函数的汇编代码和属性控制流图即可完成漏洞检测。实验结果表明,该方法检测的准确率为95.64%,AUC(area under curve)值为0.9969,与现有方法相比,准确率可以提升0.26~7.04个百分点,AUC可以提升0.11~1.59个百分点,在真实环境的漏洞检测中表现优异。

关键词：漏洞检测神经网络跨架构特征融合函数级