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带学习过程的随机K最近邻算法

吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 209-220页

作者：付忠良陈晓清任伟姚宇中国科学院大学成都计算机应用研究所成都610299

针对传统K最近邻(KNN)算法没有学习过程,进行分类预测时需要遍历全部学习样本、时效性差且对k值敏感的缺点,本文提出了两种带学习过程的随机KNN算法(RKNN),包括对样本Bootstrap抽样的SRKNN算法和对样本特征Bootstrap抽样的ARKNN算法,均... 详细信息

针对传统K最近邻(KNN)算法没有学习过程,进行分类预测时需要遍历全部学习样本、时效性差且对k值敏感的缺点,本文提出了两种带学习过程的随机KNN算法(RKNN),包括对样本Bootstrap抽样的SRKNN算法和对样本特征Bootstrap抽样的ARKNN算法,均属于Bagging集成学习,学习多个简单KNN后投票输出结果。算法对样本的特征进行组合得到组合特征,简单KNN基于组合特征得到。重点研究了如何选取特征的最优组合系数,得到了取得最好分类精度时的特征最优组合系数选取规则和公式。RKNN算法在构造简单KNN时引入学习,分类时不再遍历全部学习样本而只需要用二分查找法即可,其分类时间复杂度比传统KNN算法分类时间复杂度低一个数量级。RKNN算法的分类精度比传统KNN算法的分类精度有大幅提升,解决了使用KNN算法难以选取k值的问题。理论分析和实验结果均验证了本文RKNN算法的有效性。

关键词：机器学习 KNN算法随机KNN Bagging集成学习 AdaBoost

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软件中代码注释质量问题研究综述

软件学报 2024年第2期35卷 513-531页

作者：王潮徐卫伟周明辉北京大学计算机学院北京100871

代码注释作为辅助软件开发群体协作的关键机制,被开发者所广泛使用以提升开发效率.然而,由于代码注释并不直接影响软件运行,使其常被开发者忽视,导致出现代码注释质量问题,进而影响开发效率.代码注释中存在的质量问题会影响开发者理解... 详细信息

代码注释作为辅助软件开发群体协作的关键机制,被开发者所广泛使用以提升开发效率.然而,由于代码注释并不直接影响软件运行,使其常被开发者忽视,导致出现代码注释质量问题,进而影响开发效率.代码注释中存在的质量问题会影响开发者理解相关代码,甚至可能产生误解从而引入代码缺陷,因此这一问题受到研究者的广泛关注.采用系统文献调研,对近年来国内外学者在代码注释质量问题上的研究工作进行系统的分析.从代码注释质量的评价维度、度量指标以及提升策略这3个方面总结研究现状,并提出当前研究所存在的不足、挑战及建议.

关键词：代码注释软件文档自然语言处理机器学习

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集成光波导相控阵列中心偏检测方法

吉林大学学报（工学版） 2024年第4期54卷 1099-1104页

作者：严朝军吴迪三峡大学计算机与信息学院宜昌443002 三峡大学电子与通信研究所宜昌443002

针对光波导在成像过程中阵列中心易发生偏移现象,其相控阵列的中心偏检测精度较低的问题,提出一种集成光波导相控阵列中心偏检测方法。利用光束传输法对集成光波导的光波场展开模型,根据光栅衍射理论分析集成光波导的扫描特性。当相控... 详细信息

针对光波导在成像过程中阵列中心易发生偏移现象,其相控阵列的中心偏检测精度较低的问题,提出一种集成光波导相控阵列中心偏检测方法。利用光束传输法对集成光波导的光波场展开模型,根据光栅衍射理论分析集成光波导的扫描特性。当相控阵列中心处于偏离状态时,相控阵列面之间在集成光波导中处于不平行状态,在光学自准直法的基础上结合集成光波导的扫描特性,计算相控阵列在集成光波导中的平行度,获得相控阵列面在x方向和y方向中的平行度,以此为依据检测集成光波导相控阵列中心的偏离程度。实验结果表明:本文方法在x方向和y方向中的检测误差为0.001 mm和0.002 mm,检测结果与实际结果相符,证明所提方法具有较高的检测精度。

关键词：集成光波导相控阵列光栅衍射理论光束传输法光学自准直法阵列中心偏检测

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多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建

计算机辅助设计与图形学学报 2024年第3期36卷 357-367页

作者：徐明亮王政王华鲁爱国郑州大学计算机与人工智能学院郑州450000 中国船舶集团第709研究所武汉430070

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数... 详细信息

针对现有公开的航母舰面保障作业视频数据碎片化、相机角度多变、像素质量低下等问题,提出一种多源视频数据驱动的舰面保障作业三维重建方法.该方法首先对视频中对象轨迹方向进行预测,并采用联合外观和方向相似度的跟踪方法实现视频数据的多目标轨迹跟踪;然后基于跟踪结果,依次采用相似度关联、特征轨迹分割、轨迹聚类提取多源数据中的保障作业对象并进行关联与融合;最后对融合得到的轨迹进行逼真三维重建.在MOT20数据集和舰面保障作业公开视频数据上,实验和用户调研数据的t检验结果表明,采用所提方法有99.5%的把握得到可信的舰面保障作业三维重建效果.

关键词：舰面保障作业多目标轨迹跟踪轨迹关联与融合三维重建

兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习

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计算机学报 2024年第4期47卷 924-946页

作者：李敏肖迪陈律君重庆大学计算机学院重庆400044

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加... 详细信息

近年来,由于联邦学习中的通信参数(或梯度)会给参与方本地敏感数据带来重大的隐私泄露风险,联邦学习隐私保护引起了广泛的关注.然而,梯度交换频繁、数据分布异构、参与方本地硬件资源受限等一系列不可避免的因素给联邦学习隐私保护增加了挑战难度.为了以一种统一的方式同时有效地解决数据隐私、模型效用、通信效率以及参与方数据非独立同分布等四个方面的问题,本文提出了一种新的兼顾通信效率与效用的自适应高斯差分隐私个性化联邦学习(Communication-efficient and Utility-aware Adaptive Gaussian Differential Privacy for Personalized Federated Learning,CUAG-PFL)方法.具体而言,本文提出一种动态层级压缩模型梯度的方案先为通信模型梯度每一层动态生成特定的压缩率,再根据压缩率构造对应的确定性二进制测量矩阵去除梯度冗余信息.随后,通过同时优化裁剪阈值、敏感度和噪声尺度等隐私相关参数来对压缩的模型梯度执行自适应高斯差分隐私操作.此外,本文对CUAG-PFL进行了严格的隐私分析.为了验证CUAG-PFL在隐私、效用、通信效率以及个性化四个方面的优势,本文在CIFAR-10和CIFAR-100两个真实联邦数据集上进行了大量实验模拟、对比和分析,结果表明CUAG-PFL能够提高参与方本地数据隐私性、通信效率和模型效用,同时解决了数据非独立同分布的问题.特别地,即使在隐私预算仅为0.92且上行通信量减少68.6%时,CUAG-PFL因隐私保护和梯度压缩所引起的模型效用损失仅为1.66%.

关键词：自适应高斯差分隐私隐私-效用权衡动态层级压缩通信高效个性化联邦学习隐私计算

一种面向航空母舰甲板运动状态预估的鲁棒学习模型

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自动化学报 2024年第9期50卷 1785-1793页

作者：王可徐明亮李亚飞姜晓恒鲁爱国李鉴郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 武汉数字工程研究所武汉430074

航母甲板在风、浪、流等因素影响下做六自由度不规则运动,影响舰载机着舰精度.航母甲板运动预估与补偿是自动着舰系统的重要功能之一,也是提高舰载机着舰安全性与成功率的关键技术之一.为此,提出一种面向甲板运动预估的鲁棒学习模型,通... 详细信息

航母甲板在风、浪、流等因素影响下做六自由度不规则运动,影响舰载机着舰精度.航母甲板运动预估与补偿是自动着舰系统的重要功能之一,也是提高舰载机着舰安全性与成功率的关键技术之一.为此,提出一种面向甲板运动预估的鲁棒学习模型,通过基本构建单元自适应演化出复杂学习系统.构建单元的训练采用非梯度的伪逆学习策略,提高了训练效率,简化了学习控制超参数调优;构建单元的架构设计采用数据驱动的策略,简化了架构超参数调优;采用图拉普拉斯正则化方法提高了模型对噪声和意外扰动的鲁棒性.通过某型航母在中等海况条件下以典型航速巡航时的仿真实验,验证了所提方法在甲板纵摇、横摇以及垂荡运动预估问题中的有效性及鲁棒性.

关键词：航空母舰甲板运动预估鲁棒性机器学习仿真验证

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一种高精度图像套准系统的设计与实现

印刷与数字媒体技术研究 2024年第2期 145-152页

作者：武博文刘志红樊浩力北京大学王选计算机研究所北京100871

在数字印后工艺生产中,介质传送误差常导致套准困难,通常需要对印刷品进行精确定位。目前,常用的定位方法是在印刷品空白处加入套印标识物,通过检测标识物进行定位。然而,这种方法在图像幅面占据整个印刷品幅面时无法使用。为了解决这... 详细信息

在数字印后工艺生产中,介质传送误差常导致套准困难,通常需要对印刷品进行精确定位。目前,常用的定位方法是在印刷品空白处加入套印标识物,通过检测标识物进行定位。然而,这种方法在图像幅面占据整个印刷品幅面时无法使用。为了解决这一问题,本研究设计并实现了一套高精度智能图像套准系统,在保证图像采集与印刷的实时性与效率的同时,通过利用预先设计好的模板,在实时采集的图像中寻找匹配程度最高的区域,从而在印刷品中未加入套印标识的情况下,仍可实现印刷套准。印刷生产环境中实验结果表明,本方法的准确性和效率等均可满足实际工业生产的需求,具有较高的泛用性与实际的生产应用价值。

关键词：数字印刷数字印后增效图像套准无标记检测技术

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智能数据可视分析技术综述

软件学报 2024年第1期35卷 356-404页

作者：骆昱宇秦雪迪谢宇鹏李国良清华大学计算机科学与技术系北京100084 青海大学计算机技术与应用系青海西宁810016

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.... 详细信息

如何从海量数据中快速有效地挖掘出有价值的信息以更好地指导决策,是大数据分析的重要目标.可视分析是一种重要的大数据分析方法,它利用人类视觉感知特性,使用可视化图表直观呈现复杂数据中蕴含的规律,并支持以人为本的交互式数据分析.然而,可视分析仍然面临着许多挑战,例如数据准备代价高、交互响应高延迟、可视分析高门槛和交互模式效率低.为应对这些挑战,研究者从数据管理、人工智能等视角出发,提出一系列方法以优化可视分析系统的人机协作模式和提高系统的智能化程度.系统性地梳理、分析和总结这些方法,提出智能数据可视分析的基本概念和关键技术框架.然后,在该框架下,综述和分析国内外面向可视分析的数据准备、智能数据可视化、高效可视分析和智能可视分析接口的研究进展.最后,展望智能数据可视分析的未来发展趋势.

关键词：数据可视化可视分析智能数据可视分析数据管理人工智能

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大语言模型评估技术研究进展

数据采集与处理 2024年第3期39卷 502-523页

作者：赵睿卓曲紫畅陈国英王坤龙徐哲炜柯文俊汪鹏北京计算机技术及应用研究所北京100854 东南大学计算机科学与工程学院南京211189

随着大语言模型的广泛应用,针对大语言模型的评估工作变得至关重要。除了大语言模型在下游任务上的表现情况需要评估外,其存在的一些潜在风险更需要评估,例如大语言模型可能违背人类的价值观并且被恶意输入诱导引发安全问题等。本文通... 详细信息

随着大语言模型的广泛应用,针对大语言模型的评估工作变得至关重要。除了大语言模型在下游任务上的表现情况需要评估外,其存在的一些潜在风险更需要评估,例如大语言模型可能违背人类的价值观并且被恶意输入诱导引发安全问题等。本文通过分析传统软件、深度学习模型与大模型的共性与差异,借鉴传统软件测评和深度学习模型评估的指标体系,从大语言模型功能评估、性能评估、对齐评估和安全性评估几个维度对现有工作进行总结,并对大模型的评测基准进行介绍。最后依据现有研究与潜在的机遇和挑战,对大语言模型评估技术方向和发展前景进行了展望。

关键词：大语言模型功能评估性能评估对齐评估安全性评估