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面向新工科的“数据挖掘”课程创新体系探索与实践

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高等工程教育研究 2025年第1期 68-74页

作者：冯林李子豪韩鸿宇李晓宁四川师范大学计算机科学学院

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“... 详细信息

针对大数据、人工智能、数字经济等新质生产力对数据挖掘人才的需求，建立了以“知识&应用创新能力&素质(Knowledge&application Innovation Abilities&Qualities, KIAQ)”为核心价值的“数据挖掘”课程体系，形成了具有新工科特点的“数据挖掘”知识结构。多年的课程实施结果表明，新的课程创新体系较好地解决了传统教学方法存在的问题，有效实现了课程目标。

关键词：新工科数据挖掘创新能力教学改革实践教学

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CARFB:即插即用的目标检测模块

计算机科学与探索 2025年第1期19卷 223-236页

作者：杨梅君姚若侠谢娟英陕西师范大学计算机科学学院西安710119

针对坐标注意力(CA)在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征,以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况,提出了CARFB(coordinate attention and receptive field block)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大... 详细信息

针对坐标注意力(CA)在水平和垂直方向特征的平均池化可能丢失目标显著特征,以及使用二维普通卷积对小目标特征学习不足的情况,提出了CARFB(coordinate attention and receptive field block)模块。该模块将CA的平均池化修改为平均+最大池化,以保留输入特征在水平和垂直方向的显著和细节信息;利用RFB具有不同大小感受野的优势,在水平和垂直方向分别使用RFB模块代替CA的融合特征统一卷积,以同时提取不同大小目标的特征;引入包含不同大小卷积核和步长的CBS模块,替换CA的二维普通卷积,进一步提取水平和垂直方向的特征,得到重新加权的输出特征。CARFB模块在水平和垂直方向保存目标位置信息,利用不同感受野提取不同大小目标的强辨别性特征,从而具有更强的特征学习能力。为了验证提出的即插即用模块CARFB的性能,将其嵌入ObjectBox目标检测框架,得到ObjectBox-CARFB模型;用CARFB模块替换RFBnet中的RFB模块,得到CARFBnet目标检测模型。MSCOCO数据集的实验测试表明,ObjectBox-CARFB模型的性能得到全面提升,尤其对小目标的检测性能提升突出;PASCALVOC和MSCOCO数据集的实验结果表明,CARFBnet300和CARFBnet512的目标检测能力分别优于原始RFBnet300和RFBnet512模型,并优于其他同系列对比模型。提出的CARFB模块具有更强的特征学习能力,对不同尺度目标均能取得较好的检测效果,特别是在小目标检测方面,效果提升显著。提出的CARFB模块可以嵌入到任何一个卷积神经网络,能保存更多的目标信息,具有更强的特征学习能力和更高的网络性能,对不同尺度目标均能取得较好的检测效果,尤其对小目标的检测效果提升显著。

关键词：目标检测感受野模块(RFB) 坐标注意力小目标深度学习

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知识点表征强化的知识追踪模型

计算机应用研究 2025年第1期42卷 86-92页

作者：张凯张慧玲王泽琛王雪方洋洋长江大学计算机科学学院湖北荆州434000

知识追踪模型主要使用监督学习范式建模给定题目信息条件下的作答结果概率分布,无法根据新的题目信息即时调整模型,最终影响了预测效果。针对这一问题,融合强化学习范式,提出知识点表征强化的知识追踪模型,主要包括基础网络、价值网络... 详细信息

知识追踪模型主要使用监督学习范式建模给定题目信息条件下的作答结果概率分布,无法根据新的题目信息即时调整模型,最终影响了预测效果。针对这一问题,融合强化学习范式,提出知识点表征强化的知识追踪模型,主要包括基础网络、价值网络和策略网络三个部分。基础网络建模题目与知识点表征,价值网络计算题目价值及时间差分误差,策略网络优化预测结果。通过五个基线模型在三个数据集上的实验表明,该模型在AUC和ACC上表现优异,特别是在ASSISTments2009数据集上,AUC提升6.83%~14.34%,ACC提升11.39%~19.74%。进一步地,该模型表示质量较基线模型提高2.59%,还通过消融实验验证了强化学习框架的有效性。最后,将所提模型应用于三门真实课程的学习行为数据以预测学习者的表现,与基线模型的对比结果说明了所提模型在实际场景中的可用性。

关键词：知识追踪知识点图神经网络强化学习

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基于存档的多目标鱼鹰优化算法

数学的实践与认识 2025年

作者：李奕轩田云娜延安大学数学与计算机科学学院

针对鱼鹰优化算法无法求解多目标优化问题,提出一种多目标鱼鹰优化算法.首先引入存档机制存储非支配解,促进算法的收敛;然后使用精英个体选择机制从存档中选择最优鱼鹰个体;最后使用自适应差分t分布变异增强算法的全局搜索能力.将所提... 详细信息

针对鱼鹰优化算法无法求解多目标优化问题,提出一种多目标鱼鹰优化算法.首先引入存档机制存储非支配解,促进算法的收敛;然后使用精英个体选择机制从存档中选择最优鱼鹰个体;最后使用自适应差分t分布变异增强算法的全局搜索能力.将所提算法与其他5种算法在CEC2020多模态多目标测试集中15个函数上进行测试,实验结果表明,所提算法得到的帕累托最优解集具有良好的多样性和收敛性.此外,通过焊接梁设计问题的实验对比分析,验证了所提算法在实际应用中的有效性和实用性.

关键词：鱼鹰优化算法存档机制拥挤度差分t分布变异焊接梁设计问题

具有向量值支付的3级动态博弈模型及弱合作均衡的存在性

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数学的实践与认识 2025年

作者：亢兵兵管涛李楠宋奇庆山西师范大学数学与计算机科学学院

将经典的效用型主从博弈扩展为向量值三阶段动态博弈,给出三阶段动态博弈的一般描述形式,建立向量值支付型的三阶段动态合作博弈模型,引入合作均衡的概念,对无限局中人的三阶段动态博弈定义一种弱合作均衡,研究均衡瓦解、合作均衡和弱... 详细信息

将经典的效用型主从博弈扩展为向量值三阶段动态博弈,给出三阶段动态博弈的一般描述形式,建立向量值支付型的三阶段动态合作博弈模型,引入合作均衡的概念,对无限局中人的三阶段动态博弈定义一种弱合作均衡,研究均衡瓦解、合作均衡和弱合作均衡的特性,最后利用集值分析和拓扑方法,证明博弈的弱合作均衡的存在性.文章的模型和得到的结果扩展了主从博弈理论,研究表明新的模型并非原模型的简单推广,得到的结果包括了现有文献结果,也为未来多阶段主从博弈的合作均衡的研究提供了可能.

关键词：主从博弈 3级动态博弈向量值支付弱合作均衡 α-核

带有记忆项的双曲型Cahn-Hilliard方程时间依赖拉回吸引子的存在性

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应用数学 2025年第1期38卷 130-142页

作者：曹宇宇姜金平刘丹延安大学数学与计算机科学学院陕西延安716000

本文研究具有惯性项和记忆项的Cahn-Hilliard方程在时间依赖速度传播作用下解的长时间行为.通过采用渐近先验估计和压缩函数的方法,得到了在时间依赖空间中,具有惯性项和记忆项的Cahn-Hilliard方程的拉回吸引子的存在性.

关键词： Cahn-Hilliard方程记忆项时间依赖拉回吸引子压缩函数

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区块链共识机制与改进算法研究进展

计算机应用 2025年

作者：高威刘丽华和斌涛邓方安陕西理工大学数学与计算机科学学院

共识机制是区块链技术的核心，共识算法则是实现这一机制的具体技术手段，它确保区块链数据库的一致性和正确性，对区块链的安全性、可扩展性和吞吐量等系统性能至关重要。因此，首先，从区块链技术的底层存储的角度，将共识算法分为链... 详细信息

共识机制是区块链技术的核心，共识算法则是实现这一机制的具体技术手段，它确保区块链数据库的一致性和正确性，对区块链的安全性、可扩展性和吞吐量等系统性能至关重要。因此，首先，从区块链技术的底层存储的角度，将共识算法分为链式和图式两类，对不同类型的共识算法的工作原理、优化策略以及典型代表性算法进行分类综述。其次，针对区块链的复杂应用背景，分别全面梳理链式结构和图式结构共识算法的主流改进算法，给出共识算法的发展主线，特别是在安全性方面进行深入的比较，指出它们存在的优缺点和可能面临的安全风险。最后，从安全性、可扩展性、公平性和激励策略等多个维度，深入讨论当前区块链共识算法面临的挑战，并展望其发展趋势，为研究者提供理论参考。

关键词：区块链共识算法分布式系统拜占庭容错链式存储结构图式存储结构

离散型多线性极大算子及其分数次情形的端点正则性

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中国科学:数学 2025年

作者：张代清刘风福建理工大学计算机科学与数学学院山东科技大学数学与系统科学学院

本文研究了由凸集或各边平行于坐标轴的方体所生成的离散型多线性极大算子及其分数次情形的端点正则性,证明了上述各类极大函数的导数有界性与连续性.

关键词：离散型多线性极大算子分数次情形凸集正则性有界性与连续性

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基于双子图和注意力机制的知识图谱补全方法

计算机应用研究 2025年第1期42卷 93-99页

作者：周粤范永胜桑彬彬周岩重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331

针对现有的知识图谱补全方法捕获知识图谱结构信息能力不足的问题,提出了一种基于双子图和注意力机制以获取全局结构信息完成知识图谱自动补全的模型。该模型首先分别构建以实体和关系为中心的双子图,来分别捕获实体邻域信息和关系结构... 详细信息

针对现有的知识图谱补全方法捕获知识图谱结构信息能力不足的问题,提出了一种基于双子图和注意力机制以获取全局结构信息完成知识图谱自动补全的模型。该模型首先分别构建以实体和关系为中心的双子图,来分别捕获实体邻域信息和关系结构的潜在有用信息,并将双子图形成的信息输入到编码器中以更好地更新实体和关系结构信息;然后,利用注意力机制自适应地学习更新后实体和关系之间的重要交互特征;最后,将包含全局结构信息的特征向量输入到解码器中,通过一个评分函数,对输入的特征边进行打分预测,最终使用预测结果来完成知识图谱补全任务。与基线方法的性能相比,该方法在FB15K-237和NELL995数据集上的MRR和hits@10评测指标分别取得了5.1、8.8和3.4、2.2百分点的显著提升,同时在WN18RR数据集上,这两个指标也分别提高了0.1和1.9百分点。实验结果表明,所建立模型采用的结构能有效捕获知识图谱全局结构信息,进而显著增强模型的表达能力和预测性能。

关键词：知识图谱补全双子图注意力机制编码器解码器