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以太坊钓鱼诈骗检测研究综述
1
作者 吴国栋 黄苗苗 +1 位作者 谢东辰 李景霞 《小型微型计算机系统》 北大核心 2026年第4期960-973,共14页
以太坊是一个全球性的、开源的和去中心化的区块链平台,近年来以太坊上的钓鱼诈骗事件频发,不仅造成用户资产损失,还影响区块链的健康发展.有效检测出以太坊上的钓鱼诈骗,对保护用户资产安全以及维护区块链平台生态健康等方面具有重要意... 以太坊是一个全球性的、开源的和去中心化的区块链平台,近年来以太坊上的钓鱼诈骗事件频发,不仅造成用户资产损失,还影响区块链的健康发展.有效检测出以太坊上的钓鱼诈骗,对保护用户资产安全以及维护区块链平台生态健康等方面具有重要意义.本文基于不同检测方法的数据表示视角,从非图结构、图结构以及非图结构与图结构相结合三方面对已有以太坊钓鱼诈骗检测研究进行深入探讨,分析了本领域现有研究取得的进展与不足.在此基础上,总结了以太坊钓鱼诈骗检测研究常用的数据集及主要评价指标;同时指出了现有以太坊钓鱼诈骗检测研究存在的数据不平衡、资源消耗高和检测实时性不足等问题;最后展望了本领域未来主要研究方向. 展开更多
关键词 以太坊 钓鱼诈骗 检测 非图 图 图神经网络
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非空间配准的多模态目标检测决策融合策略
2
作者 张荣 姚亮 +3 位作者 张奕欣 王翌骏 张传一 刘凡 《中国图象图形学报》 北大核心 2026年第2期541-555,共15页
目的 多模态目标检测通过融合红外与可见光等多源传感器数据,有效提升了模型在复杂环境下的检测精度与鲁棒性。然而,现有方法普遍基于严格配准的多模态数据开展研究,不能直接适配实际应用中不同模态相机得到的非空间配准图像,在图像输... 目的 多模态目标检测通过融合红外与可见光等多源传感器数据,有效提升了模型在复杂环境下的检测精度与鲁棒性。然而,现有方法普遍基于严格配准的多模态数据开展研究,不能直接适配实际应用中不同模态相机得到的非空间配准图像,在图像输入算法前仍需完成配准,这损失了实时性和灵活性。为此,提出一种非空间配准条件下的多模态目标检测任务,并设计了一种非空间配准的多模态目标检测决策融合方法。在数据层面,利用3种公共数据集模拟双光载荷拍摄得到的非空间配准图像对,在不引入额外标注成本的前提下,为新的任务提供了基准数据。在算法层面,设计了一种基于图结构的非空间配准决策融合方法。方法 首先,根据不同模态检测器的检测结果构建带权有向图,实现不同模态目标的图结构化表示;接着,利用图结构中目标间的相对位置关系,实现跨模态目标的自适应匹配;最终,对匹配成功的目标进行决策融合,并设计了模态迁移策略以实现多模态信息的高效互补。结果 在3个数据集上的实验结果表明,本文方法在非空间配准场景下较单模态检测器实现了最大10.03%的漏检率降幅。同时,该方法在配准数据集上同样适用,相较于多光谱行人检测Transformer(multi spectral pedestrian detection Transformer,MS-DETR)、动态自适应多光谱检测Transformer(dynamic adaptive multispectral detection Transformer,DAMSDet)等先进多模态目标检测方法,检测准确率提升了6.8%。结论 本文所提出的非空间配准多模态目标检测决策融合方法,能够很好地适应存在空间差异的实际场景,并且相比其他先进的多模态目标检测模型,有更高的准确率和鲁棒性。相关的代码与数据集将在此仓库公开:https://github.com/1e12Leon/ProbDet。 展开更多
关键词 目标检测 多模态目标检测 有向图 决策融合 非空间配准
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基于指令调优与LLM的非独立同分布加密流量分类方法
3
作者 陈光 李炳龙 于世龙 《信息工程大学学报》 2026年第1期97-104,共8页
针对实际网络环境中流量数据呈现出显著的非独立同分布(Non-IID)特性,提出一种融合大语言模型(LLM)与指令调优的分类方法。该方法借助LLM对结构化数据的理解能力来实现加密流量分类,通过将流量数据转换为图结构以显式表征流间逻辑关联,... 针对实际网络环境中流量数据呈现出显著的非独立同分布(Non-IID)特性,提出一种融合大语言模型(LLM)与指令调优的分类方法。该方法借助LLM对结构化数据的理解能力来实现加密流量分类,通过将流量数据转换为图结构以显式表征流间逻辑关联,并在此基础上构建两阶段训练框架。首先,图结构指令调优使LLM掌握流量图语义理解能力;其次,流量任务指令调优将LLM的推理能力引导至分类任务。二者形成能力递进的协同关系。在USTC-TFC2016与CIC-IDS-2017数据集上的实验显示,该方法宏平均F1分数分别达到0.945和0.968,较主流基线模型提升显著。结果证明,该方法能够有效学习流量图中的复杂依赖关系,其分层学习机制为处理非独立同分布流量数据提供可行路径。 展开更多
关键词 加密流量分类 非独立同分布 大语言模型 指令调优 图结构
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基于知识图谱和大模型的非智能传感器的实体发现方法
4
作者 何金栋 及宇轩 +4 位作者 陈天赐 许恒铭 耿技 曹明生 梁员宁 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期354-360,共7页
在工业物联网(IoT)领域,设备实体发现构成了设备管理的关键组成部分。相较于智能传感器,非智能传感器由于缺少内在的通信协议,它们的发现过程尤为复杂,这让高效且准确地识别非智能设备成为亟待解决的技术难题。因此,提出一种基于知识图... 在工业物联网(IoT)领域,设备实体发现构成了设备管理的关键组成部分。相较于智能传感器,非智能传感器由于缺少内在的通信协议,它们的发现过程尤为复杂,这让高效且准确地识别非智能设备成为亟待解决的技术难题。因此,提出一种基于知识图谱和大模型的非智能传感器识别方法。首先,通过提取非智能传感器的属性值,构建三层知识图谱;其次,从知识图谱中提取传感器的特征向量;最后,将特征向量信息输入大模型中进行微调,并通过系列实验优化,得到最佳模型微调参数。实验结果表明,在公开的IoT传感器数据集SensorData上,所提方法的识别准确率高达96.2%,显著提升了识别效率。 展开更多
关键词 物联网 知识图谱 大模型 微调 非智能传感器 实体发现
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耕地“非粮化”调查监测成果知识图谱构建与应用研究
5
作者 董宽林 郑晓莉 +1 位作者 周吾珍 慎利 《自然资源信息化》 2026年第1期9-16,共8页
耕地“非粮化”一直是粮食安全不可回避的重大问题。第三次全国国土调查及2023年度全国国土变更调查已经获取部分耕地“非粮化”相关数据,但这些数据仍未经过系统性整合,无法融合地理和专业知识并推理产生高价值的知识性输出,使政府在... 耕地“非粮化”一直是粮食安全不可回避的重大问题。第三次全国国土调查及2023年度全国国土变更调查已经获取部分耕地“非粮化”相关数据,但这些数据仍未经过系统性整合,无法融合地理和专业知识并推理产生高价值的知识性输出,使政府在面临海量数据时难以作出最佳判断和决策。本文针对这一问题提出了耕地“非粮化”调查监测成果知识图谱的构建流程和技术框架,旨在为耕地“非粮化”防护提供综合性高质量服务。采用RoBERTa-BiLSTM-CRF深度学习算法对多源异构的各类耕地“非粮化”调查监测数据进行知识抽取,得到耕地“非粮化”业务知识,并据此构建耕地“非粮化”知识系统;以RoBERTa模型为基础开发知识问答系统,实现可交互、高效率、高精度的自然语言问答和分析,实现耕地“非粮化”调查监测成果知识图谱构建与应用;对耕地“非粮化”本体自动化构建、知识抽取、高度自动化完善和更新知识库进行了总结与展望。 展开更多
关键词 知识图谱 耕地 “非粮化” 实体抽取 文本分类 RoBERTa
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基于GNN的配网不停电作业安全监测与预警方法研究
6
作者 徐赵 张威 胡海洋 《通信电源技术》 2026年第3期213-215,共3页
配网不停电作业进程中面临通信状态复杂、风险之间存在强关联性的挑战,而传统监测手段难以描绘出全局安全特征。为解决这些问题,提出一种基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的配网不停电作业安全监测与预警方法。该方法将不停电... 配网不停电作业进程中面临通信状态复杂、风险之间存在强关联性的挑战,而传统监测手段难以描绘出全局安全特征。为解决这些问题,提出一种基于图神经网络(Graph Neural Network,GNN)的配网不停电作业安全监测与预警方法。该方法将不停电作业的通信拓扑作为建模对象,融合多源通信状态数据,对作业过程中的通信安全状态嵌入进行学习,进而实现对作业风险等级的判别以及分级预警。工程应用结果显示,所提方法能够有效提升不停电作业通信风险识别的准确性和预警的及时性。 展开更多
关键词 图神经网络(GNN) 配网不停电作业 安全监测与预警
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几类联图的边魔幻全标号
7
作者 李敬文 黄聪 +1 位作者 孙亮晶 高鑫 《南开大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期11-18,共8页
优化了边幻和全标号的传统解空间判断是否符合标号规则的方式,提出了一种用于确定边幻和标号的算法.利用这一算法,可以获得在有限点范围内所有非同构图的边幻和全标号并以递归搜索的方式对其进行验证.通过对这些结果进行详细分析和研究... 优化了边幻和全标号的传统解空间判断是否符合标号规则的方式,提出了一种用于确定边幻和标号的算法.利用这一算法,可以获得在有限点范围内所有非同构图的边幻和全标号并以递归搜索的方式对其进行验证.通过对这些结果进行详细分析和研究,观察有限点内连通图的标号规律,递推延伸出能描述无限点的关于路图、圈图、星图、轮图的联图和棱柱图的边幻和全标号的规律,总结出一些相关的定理,并对其进行了数学证明. 展开更多
关键词 连通图 边魔幻标号 联图 非同构图
原文传递
基于图神经网络的地下水位动态模拟模型
8
作者 许明家 孙龙 +1 位作者 李爽 鲁程鹏 《水文》 北大核心 2025年第1期30-36,共7页
地下水位的模拟精度在可持续的地下水资源利用和管理中起着重要的作用。机器学习方法可以捕获输入变量和目标变量之间的非线性关系,在地下水位模拟中得到了广泛的应用。然而,传统的机器学习方法没有考虑站与站之间的空间关系。本文使用... 地下水位的模拟精度在可持续的地下水资源利用和管理中起着重要的作用。机器学习方法可以捕获输入变量和目标变量之间的非线性关系,在地下水位模拟中得到了广泛的应用。然而,传统的机器学习方法没有考虑站与站之间的空间关系。本文使用图神经网络(GNN)模拟地下水位动态变化,以地下水水位监测站为节点,通过邻接矩阵连接节点;选择河北省典型漏斗区的监测数据对模型进行应用和评价。与三个对照模型:随机森林(RF)、支持向量机(SVR)和多层感知机(MLP)相比,所提出的模型在所定义的评估指标方面均表现更好。此外,所提出的模型可同时模拟建模系统中所有监测站的地下水位变化,相比单站模型具有更高的数据利用率。 展开更多
关键词 地下水位模拟 图神经网络 非平稳 时间序列
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多视图聚类研究综述
9
作者 丁世飞 韦修喜 +1 位作者 梅炎斌 黄华娟 《计算机学报》 北大核心 2025年第11期2523-2560,共38页
随着互联网、社交网络和医学图像等多元化数据源的日益增多,传统的单视图聚类方法难以处理来自各种视图的海量数据。因此,关于多视图数据上的聚类问题变得越来越重要。本文以多视图聚类(Multi-view clustering,MVC)为对象,对多视图聚类... 随着互联网、社交网络和医学图像等多元化数据源的日益增多,传统的单视图聚类方法难以处理来自各种视图的海量数据。因此,关于多视图数据上的聚类问题变得越来越重要。本文以多视图聚类(Multi-view clustering,MVC)为对象,对多视图聚类常用的技术框架和方法进行综述。首先对多视图聚类技术框架进行分析和归类,并根据其技术特点将其分为三大类:基于启发式的MVC、基于判别式的MVC和基于生成式的MVC;其次,分别重点介绍这三种技术框架的常见方法,包括非负矩阵分解、子空间聚类、图学习、张量学习、深度嵌入聚类、对比学习、变分自动编码器和生成对抗网络;最后比较和分析现有的多视图聚类在不同数据集上的性能,总结该领域所面临的挑战,并对发展前景进行展望。 展开更多
关键词 多视图聚类 非负矩阵分解 图学习 对比学习 变分自编码器
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奇素数与平方因子乘积群的4度Cayley图的正规性
10
作者 王丽 林丽青 《河南科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期88-93,M0007,M0008,共8页
群G关于子集S(S■G\{1})的Cayley图X:=Cay(G,S)称为正规的,如果G的右正则表示在Aut(X)中是正规的。图的全自同构群是刻画图对称性的一个重要指标。Cayley图作为具有高度对称性的图,Cayley图的正规性可以很好的反映出图的全自同构群,从... 群G关于子集S(S■G\{1})的Cayley图X:=Cay(G,S)称为正规的,如果G的右正则表示在Aut(X)中是正规的。图的全自同构群是刻画图对称性的一个重要指标。Cayley图作为具有高度对称性的图,Cayley图的正规性可以很好的反映出图的全自同构群,从而来刻画图的对称性,研究所有pq 2阶群的连通4度Cayley图,其中p,q是素数且p>q>5,并得到这样的Cayley图都是正规的。 展开更多
关键词 有限群 非交换群 CAYLEY图 正规性
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长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测研究 被引量：3
11
作者 张红 伊敏 +2 位作者 张玺君 李扬 张鹏程 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第7期2249-2262,共14页
针对交通流长期趋势性与非平稳性不易有效建模,以及交通流的隐藏动态时空特征难以捕捉的问题,该文提出一种基于长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测模型(ADGformer)。其中,长期门控卷积层通过掩码子序列Transforme... 针对交通流长期趋势性与非平稳性不易有效建模,以及交通流的隐藏动态时空特征难以捕捉的问题,该文提出一种基于长期Transformer和自适应傅里叶变换的动态图卷积交通流预测模型(ADGformer)。其中,长期门控卷积层通过掩码子序列Transformer从长历史序列中学习压缩的、上下文信息丰富的子序列表示,并利用膨胀门控卷积从子序列的时间表示中有效捕捉交通流的长期趋势特征。并设计一种动态图构造器生成动态可学习图,并利用可学习动态图卷积对节点间潜在的和时变的空间依赖关系进行建模以有效捕获交通流的动态隐藏空间特征。其次,自适应频谱块利用傅里叶变换来增强特征表示并捕获长短期的交互作用,同时通过自适应阈值处理来降低交通流的非平稳性。实验结果表明,所提ADGformer模型具有较好的预测性能。 展开更多
关键词 交通流预测 动态图卷积 长期Transformer 傅里叶变换 非平稳性
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新质生产力驱动的非计算机专业计算机基础课程教学改革研究 被引量：1
12
作者 秦娥 李卫锋 雷艳静 《计算机教育》 2025年第8期215-219,共5页
针对非计算机专业计算机基础课程教学发展面临的挑战,从新质生产力的三元驱动结构入手,分析驱动计算机基础课程教学改革的5个方面,根据非计算机专业学生的学习需求和特点,提出具体改革措施,目的是通过教学改革探索更加适合非计算机专业... 针对非计算机专业计算机基础课程教学发展面临的挑战,从新质生产力的三元驱动结构入手,分析驱动计算机基础课程教学改革的5个方面,根据非计算机专业学生的学习需求和特点,提出具体改革措施,目的是通过教学改革探索更加适合非计算机专业学生的教学模式和方法,提高教学效果和学习质量,并为新质生产力在高校的发展提供动力源泉。 展开更多
关键词 新质生产力 三元驱动 非计算机专业 基础课程 知识图谱 教学改革
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基于彩色图像特征提取及融合的非侵入式负荷识别
13
作者 魏广芬 李谊林 +3 位作者 KUZENGURIRA T.Tapiwa 赵航 胡春华 张玉猛 《电网技术》 北大核心 2025年第11期4854-4864,I0144-I0147,共15页
非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)技术可以有效监测和分析电器负荷设备的能耗及运行状态,其成本低、实用性强,具有广泛的应用前景。为有效提升基于图像特征的非侵入式负荷识别方法的识别效果,该文提出了一种新颖的... 非侵入式负荷监测(non-intrusive load monitoring,NILM)技术可以有效监测和分析电器负荷设备的能耗及运行状态,其成本低、实用性强,具有广泛的应用前景。为有效提升基于图像特征的非侵入式负荷识别方法的识别效果,该文提出了一种新颖的3种NILM灰度图像特征提取及融合方法,分别通过加权递归图、格拉姆角场和马尔可夫转移场提取稳态电流周期性和相似性等重复模式特征、时间依赖性和相关性等静态特征及全局趋势和局部趋势等动态特征,得到3个NILM灰度图像矩阵,将其对应构建为彩色图像的红绿蓝3个颜色通道,从而融合为含有丰富负荷特征的彩色特征图像。进一步针对彩色特征图像处理复杂度提升的问题,提出了一种参数量更少、迭代速度更快同时保持高准确率的卷积神经网络负荷识别模型,有效降低了彩色图像分析模型的复杂度。与当前NILM领域的典型新型算法对比,该文所提负荷识别方法在多个高频数据集的识别精度均取得最优。 展开更多
关键词 非侵入式负荷监测 负荷识别 加权递归图 马尔可夫变迁场 格拉姆角场 图像特征
原文传递
一种CNN-LSTM轮速估计辅助的车辆组合导航方法
14
作者 申玉桂 吕品 +1 位作者 袁诚 王炳清 《导航定位学报》 北大核心 2025年第6期107-116,共10页
针对在全球卫星导航系统(GNSS)卫星拒止情况下,缺乏轮速里程计配置的车辆其惯性导航系统(INS)的误差累积严重影响导航精度的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)模型的车辆轮速估计方法:构建基于车辆轮速估计的CNN-LST... 针对在全球卫星导航系统(GNSS)卫星拒止情况下,缺乏轮速里程计配置的车辆其惯性导航系统(INS)的误差累积严重影响导航精度的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)-长短期记忆(LSTM)模型的车辆轮速估计方法:构建基于车辆轮速估计的CNN-LSTM网络模型,并设计网络的输入输出;然后通过惯性测量单元(IMU)输出信息与上一时刻轮速信息估计当前时刻车辆轮速,并结合车辆运动学非完整性约束(NHC)构建基于车体速度的INS/速度量测因子图模型,对车辆导航状态量进行优化。实验结果表明,与CNN、LSTM网络估计算法相比,所提算法在不同运动状态下的轮速估计精度更高;与传统LSTM导航系速度估计算法、位置估计算法相比,所提算法在不同运动状态下的水平定位精度更高。 展开更多
关键词 车载组合导航 卫星拒止 神经网络 因子图 非完整性约束(NHC)
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基于图着色拍卖的非平稳环境无人机群频谱共享技术
15
作者 唐海培 白子轩 +3 位作者 孙文韬 石嘉 李赞 林云 《无线电工程》 2025年第4期815-822,共8页
随着现代信息化环境的复杂化和无人机的广泛应用,无人机数量迅速增加,但在对抗激烈的电磁环境下,可用频谱资源有限,且己方可用频谱资源呈现非平稳动态变化,使得无人机间用频冲突加剧,导致通信链路稳定性下降。提出了一种结合图着色与拍... 随着现代信息化环境的复杂化和无人机的广泛应用,无人机数量迅速增加,但在对抗激烈的电磁环境下,可用频谱资源有限,且己方可用频谱资源呈现非平稳动态变化,使得无人机间用频冲突加剧,导致通信链路稳定性下降。提出了一种结合图着色与拍卖竞价算法的决策机制,将无人机群间的复杂干扰关系转化为图着色问题,获得了平台间互扰最小化的极大独立集,通过拍卖算法进一步优化了子集间各无人机的频谱资源分配,实现了实时智能的频谱共享。在仿真实验中,通过排队论模型对可用频谱资源受限的非平稳环境进行了模拟,实验结果表明,提出的算法在不同无人机数量下,频谱分配性能始终优于图着色频谱分配算法以及Greedy算法,特别是在20架无人机时,频谱分配效益提升了50%以上,用频冲突率下降了80%。 展开更多
关键词 非平稳电磁环境 图着色 拍卖算法 频谱共享
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水下机器人减阻设计研究进展 被引量：1
16
作者 包海默 安轩昂 +1 位作者 宋梅萍 胡晓惠 《机械设计》 北大核心 2025年第3期163-172,共10页
水下机器人在其作业过程中会受到较大的流体阻力影响,减阻设计作为影响工作效率的重要因素始终广受关注,但对该领域发展现状的系统研究尚有不足。通过文献计量方法对CNKI和WOS数据库中相关文献进行发文趋势、研究机构、研究内容与关键... 水下机器人在其作业过程中会受到较大的流体阻力影响,减阻设计作为影响工作效率的重要因素始终广受关注,但对该领域发展现状的系统研究尚有不足。通过文献计量方法对CNKI和WOS数据库中相关文献进行发文趋势、研究机构、研究内容与关键词进行分析梳理,总结水下机器人外形减阻、表面材料减阻和系统功能减阻3个热点研究方向。系统阐述了外形减阻研究的形态仿生法和工程优化法,表面材料减阻研究的智能材料法和仿生材料法,系统功能减阻研究的模块设计法和计算机模拟法。结果表明:水下机器人减阻设计在延长设备水下运行时间和减小能耗方面优势明显,未来研究的重点主要聚焦于外观设计仿形化、材料研究微智化和功能实现融合化等前沿方向。研究结果可为针对水下机器人减阻技术的发展和系统设计优化提供一定的理论参考。 展开更多
关键词 水下机器人 知识图谱 外形减阻 非光滑表面减阻 系统功能减阻
原文传递
基于线图的双深度非负矩阵分解链路预测模型
17
作者 郑淑兰 陈晓云 《福州大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期253-260,共8页
提出一种基于线图的双深度非负矩阵分解(LDNMF)模型.首先引入线图来描述边与边的关系,其次对线图邻接矩阵和原邻接矩阵在相同基空间上进行深度非负矩阵分解,最后以分解后的重构邻接矩阵作为缺失链路预测的概率矩阵.在10个真实网络数据... 提出一种基于线图的双深度非负矩阵分解(LDNMF)模型.首先引入线图来描述边与边的关系,其次对线图邻接矩阵和原邻接矩阵在相同基空间上进行深度非负矩阵分解,最后以分解后的重构邻接矩阵作为缺失链路预测的概率矩阵.在10个真实网络数据集上进行缺失链路预测实验,结果表明,LDNMF模型比其他模型在受试者工作特征曲线下面积提升0.01%~2.43%,在精度上提升0.02%~2.20%,说明了引入线图的有效性. 展开更多
关键词 链路预测 深度非负矩阵分解 线图 图正则
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丛代数换位图具有非离开面性的■-系统证明
18
作者 任艳栏 谢云丽 《山东大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第5期79-86,92,共9页
利用丛代数中的变异映射和Bongartz余完备化映射与相应■-系统中的变异映射和Bongartz余完备化映射的相容性及■-系统上的组合结果构造所需的投射,从而证明任意丛代数的换位图具有非离开面性。
关键词 丛代数 非离开面性 ■-系统 换位图
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面向人类智能与人工智能融合的矿产资源预测新范式 被引量：4
19
作者 成秋明 《地学前缘》 北大核心 2025年第4期1-19,共19页
矿产资源是支撑社会经济发展的关键物质基础,其形成和分布受控于地球深部过程与浅表环境的复杂相互作用。随着全球矿产资源需求持续增长,传统矿产资源预测方法在覆盖区、深部隐伏矿及非传统找矿区域的应用面临巨大挑战。近年来,大数据... 矿产资源是支撑社会经济发展的关键物质基础,其形成和分布受控于地球深部过程与浅表环境的复杂相互作用。随着全球矿产资源需求持续增长,传统矿产资源预测方法在覆盖区、深部隐伏矿及非传统找矿区域的应用面临巨大挑战。近年来,大数据和人工智能(AI)技术的快速发展为矿产资源研究提供了重要机遇,为矿产资源预测与评价提供了变革性的技术手段。本文系统梳理了矿产资源预测的理论演进历程,深入探讨了大数据与AI赋能的矿产资源预测新范式,包括“矿床”概念的拓展、地球系统-成矿系统-勘查系统-预测评价系统的多系统关联建模、地质调查数据与科研长尾数据的智能集成,以及人类智能(HI)与人工智能(AI)的深度融合。通过作者团队近年来完成的覆盖区矿产综合预测、深部矿产资源定量预测及全球斑岩铜矿知识图谱构建等研究项目的典型案例解剖,展示了非线性理论与AI技术在解决矿产资源预测关键科学问题中的创新应用。在此基础上,文章展望了未来数据驱动与智能协同将彻底改变矿产资源预测范式,显著提升矿产资源预测的精度和效率,推动矿产资源预测从传统经验模式向智能化、定量化方向转变,为新一轮找矿突破战略行动提供重要的理论和技术支撑。 展开更多
关键词 大数据 大模型 人工智能 矿产资源预测 非线性理论 知识图谱 深部与覆盖区找矿
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无迭代图胶囊网络的遥感场景分类
20
作者 杨顺 边小勇 陈希 《计算机应用》 北大核心 2025年第1期247-252,共6页
目前大多数胶囊网络方法通过改进迭代路由的方式提高分类精度,而忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担。虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络,但是精度不佳。针对以上问题,提出无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先,利用... 目前大多数胶囊网络方法通过改进迭代路由的方式提高分类精度,而忽略了迭代路由本身复杂的计算量带来的负担。虽然有方法采用无迭代的路由训练胶囊网络,但是精度不佳。针对以上问题,提出无迭代路由图胶囊网络的场景分类模型。首先,利用简单卷积层提取输入图像的初始特征;接着,提出通道和胶囊间双融合的全局注意力模块,通过依次进行通道和胶囊之间的注意力生成全局权重系数来加权高级胶囊特征,使加权后的高级胶囊特征更具判别性,以突出重要的胶囊,从而提高分类性能;同时,引入能计算图像间相似性的等变正则化项,以建模胶囊网络的显式等变性,从而潜在地提升网络性能;最后,基于边界损失和等变损失的组合损失函数训练整个网络,以得到富于判别性的分类模型。在多个基准场景数据集上的实验结果验证了所提方法的有效性和效率。实验结果表明,所提方法在加拿大高级研究所的10类图像数据集(CIFAR-10)上的分类准确率达到90.38%,与动态路由胶囊网络(DRCaps)方法相比,提高了15.74个百分点;并且在仿射手写数字图像(AffNIST)数据集和航空影像数据集(AID)上,分别取得了98.21%和86.96%的分类准确率。可见,所提方法有效提高了场景分类性能。 展开更多
关键词 遥感场景分类 图胶囊网络 无迭代路由 等变正则化
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