面向非计算机专业的人工智能导论课程建设与探索 被引量：25

1

作者 刘江 章晓庆 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2022年第1期46-51,共6页

人工智能是计算机专业学生了解计算机理论和技术的核心课程。近年来,随着人工智能技术的广泛应用,非计算机专业的学生出于个人兴趣以及学科交叉的需要,对了解和使用人工智能技术也有了强烈的要求。为顺应时代发展的要求,南方科技大学计... 人工智能是计算机专业学生了解计算机理论和技术的核心课程。近年来,随着人工智能技术的广泛应用,非计算机专业的学生出于个人兴趣以及学科交叉的需要,对了解和使用人工智能技术也有了强烈的要求。为顺应时代发展的要求,南方科技大学计算机科学与工程系开设了面向全校特别是非计算机专业学生的人工智能导论课程。人工智能导论课程不仅需要进一步激发非计算机专业学生对人工智能学习的兴趣,也要引导和提高学生应用人工智能技术进行学科交叉的应用创新能力。经过反复论证及几年的实践,南方科技大学提出并优化了一套基于“AI”+“AI+”(“人工智能算法”+“人工智能技术在特定行业的特定应用”)的教学内容设计,以及一套尊重学生各自专业兴趣的能够让学生自主选择“个性化”课程项目的教学方法。在人工智能技术不断更新的时代,可为其他课程教学和交叉学科人才培养提供参考和借鉴。 展开更多

关键词 人工智能导论 教学改革 非计算机专业 “AI”+“AI+” 个性化

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大模型在软件缺陷检测与修复的应用发展综述

2

作者 香佳宏 徐霄阳 +3 位作者 孔繁初 彭湃 张钊 张煜群 《软件学报》 北大核心 2025年第4期1489-1529,共41页

随着信息化的深入,大量应用程序的开发和功能迭代不可避免引入软件缺陷,并潜在地对程序可靠性和安全性造成了严重的威胁.检测与修复软件漏洞,已经成为开发者维护软件质量必要的任务,同时也是沉重的负担.对此,软件工程的研究者在过去的... 随着信息化的深入,大量应用程序的开发和功能迭代不可避免引入软件缺陷,并潜在地对程序可靠性和安全性造成了严重的威胁.检测与修复软件漏洞,已经成为开发者维护软件质量必要的任务,同时也是沉重的负担.对此,软件工程的研究者在过去的数十年中提出大量相关技术,帮助开发者解决缺陷相关问题.然而这些技术都面对着一些严峻的挑战,在工业实践落地上鲜有进展.大模型,如代码大模型CodeX和对话大模型ChatGPT,通过在海量数据集上进行训练,能够捕捉代码中的复杂模式和结构,处理大量上下文信息并灵活地适应各种任务,以其优秀的性能吸引了大量研究人员的关注.在诸多软件工程任务中,基于大模型的技术展现出显著的优势,有望解决不同领域过去所面对的关键挑战.因此,尝试对目前已经存在基于大模型相关成熟技术的3个缺陷检测领域:深度学习库的缺陷检测、GUI自动化测试、测试用例的自动生成,与软件缺陷修复的成熟领域:缺陷自动化修复,进行分析和探究,在阐述其发展脉络的同时对不同技术流派的特性和挑战进行深入的探讨.最后,基于对已有研究的分析,总结这些领域和技术所面临的关键挑战及对未来研究的启示. 展开更多

关键词 大模型 缺陷检测 深度学习库缺陷检测 测试用例自动生成 GUI自动化测试 缺陷自动修复

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基于数据驱动模型的宽温域下GAP基固体推进剂动态压缩力学行为预测

3

作者 王潜龙 张益铭 +5 位作者 钱滢宇 王灏森 郭明昊 黄长武 王冉 武毅 《推进技术》 北大核心 2025年第8期210-221,共12页

本文通过使用改进的分离式霍普金森压杆试验系统,开展了聚叠氮缩水甘油醚(GAP)基固体推进剂在低温域-50℃至25℃、宽应变率(2000~6000s^(-1))条件下的压缩力学行为研究。以获得的应力应变曲线为样本,构建了使用随机梯度下降(SGD),遗传算... 本文通过使用改进的分离式霍普金森压杆试验系统,开展了聚叠氮缩水甘油醚(GAP)基固体推进剂在低温域-50℃至25℃、宽应变率(2000~6000s^(-1))条件下的压缩力学行为研究。以获得的应力应变曲线为样本,构建了使用随机梯度下降(SGD),遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)训练的多层感知机(MLP)网络模型和科尔莫戈洛夫-阿诺德(KAN)网络模型,对推进剂的压缩力学性能进行预测。结果表明,GAP基推进剂的非线性力学行为具有温度、应变率相关性。随着温度的降低,推进剂应力历史呈现20℃时的4段式、-30℃的3段式和-50℃的2段式;推进剂屈服阶段弹性模量增大,屈服段逐渐减小,初始段弹性模量增大,且其升高速率随着温度的降低而变快;低温下应变率对推进剂本构关系的影响较常温更为显著;本工作构建的KAN网络相较于MLP网络能够更加准确地预测推进剂的力学性能变化,在内推测试集和外推测试集中对于工程应力的平均预测误差分别为6.02%和2.89%,KAN模型为GAP基高能固体推进剂宽低温域力学行为预测提供了有效的方法。 展开更多

关键词 GAP基固体推进剂 低温力学行为 数据驱动 多层感知机 KAN模型

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智能沙盘地理教学演示系统 被引量：6

4

作者 纪显俐 丁宇龙 杨双华 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2816-2828,共13页

在Unity3D平台上,将增强现实技术和相关地理知识点相结合,设计并实现一个智能沙盘地理教学演示系统。该系统具备深度数据处理、投影矩阵变换、地形渲染、流体模拟、物理特性、沿坡添加游戏对象、日照角变化、手势交互等功能,能够根据实... 在Unity3D平台上,将增强现实技术和相关地理知识点相结合,设计并实现一个智能沙盘地理教学演示系统。该系统具备深度数据处理、投影矩阵变换、地形渲染、流体模拟、物理特性、沿坡添加游戏对象、日照角变化、手势交互等功能,能够根据实体沙盘的变化实时渲染虚拟地形和场景。学生在投影校正、添加游戏对象、季节切换、天气特效、灾害模拟等多个场景下与系统实现互动,学习等高线、地形地势、日照角等知识点内容。 展开更多

关键词 增强现实技术 沙盘 UNITY3D 地理教学 KINECT

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可信执行环境:现状与展望 被引量：7

5

作者 张锋巍 周雷 +2 位作者 张一鸣 任明德 邓韵杰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期243-260,共18页

当前在云服务、移动社交网络下用户普遍追求隐私保护、安全计算,从而推动了隐私计算、机密计算等领域的快速发展.可信执行环境(trusted execution environment,TEE)作为机密计算服务中重要的技术基础已经广泛部署到各类计算平台中.目前,... 当前在云服务、移动社交网络下用户普遍追求隐私保护、安全计算,从而推动了隐私计算、机密计算等领域的快速发展.可信执行环境(trusted execution environment,TEE)作为机密计算服务中重要的技术基础已经广泛部署到各类计算平台中.目前,以Intel,Arm等为代表的设备制造商采用软硬件隔离机制,推出了多类实用TEE技术并不断迭代更新,从功能上更加方便设备管理者、普通用户使用安全服务.研究人员则根据不同的系统架构和应用需求,优化TEE模型,扩大可信应用领域并提升其工作效率.全面分析主流系统架构(包括x86、Arm、RISC-V、异构计算单元)中TEE技术发展路线、技术特点包括基础硬件设施设计、软件接口定义、安全边界等,挖掘TEE技术可行的应用场景.同时,分析各类TEE技术面临的挑战,探讨TEE技术局限性以及自身面临的安全风险如侧信道攻击等.在此基础上,从安全性、功能性等方面总结各类TEE技术优缺点,并提出TEE技术未来的发展思路. 展开更多

关键词 可信执行环境 操作系统架构 内存隔离 处理器模式 安全性验证

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GPU加速的演化算法求解多目标流水车间调度问题 被引量：2

6

作者 姜涛 梁振宇 +1 位作者 程然 金耀初 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1364-1371,共8页

智能制造和环境可持续性研究中,多目标调度问题对于协调生产效率、成本管理与环境保护之间的平衡具有至关重要的意义,但现有基于CPU的调度解决方案在处理大规模生产任务时仍面临效率和时效性的限制,而GPU的并行计算能力可为优化大规模... 智能制造和环境可持续性研究中,多目标调度问题对于协调生产效率、成本管理与环境保护之间的平衡具有至关重要的意义,但现有基于CPU的调度解决方案在处理大规模生产任务时仍面临效率和时效性的限制,而GPU的并行计算能力可为优化大规模流水车间调度问题提供新的解决途径。针对多目标零等待流水车间调度问题(NWFSP),以同时最小化最大完成时间和总能耗(TEC)为优化目标,构建了混合整数线性规划模型(MILP)表征该调度问题,并提出一种基于GPU加速的张量化演化算法(Tensor-GPU-NSGA-Ⅱ)求解该问题。Tensor-GPU-NSGA-Ⅱ的主要创新在于对NWFSP关于最小化最大完成时间和TEC的计算过程的张量化处理,并提出了一种基于GPU的并行种群更新方法。实验结果表明,在500工件和20机器的问题规模下,Tensor-GPU-NSGA-Ⅱ在计算效率上相较于传统NSGA-Ⅱ算法取得了9761.75的加速比;且随着种群规模的增加,它的加速性能有显著提升。 展开更多

关键词 智能制造 多目标优化 流水车间调度 GPU加速 张量化方法

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面向白内障识别的临床特征校准注意力网络 被引量：1

7

作者 章晓庆 肖尊杰 +3 位作者 赵宇航 巫晓 东田理沙 刘江 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期321-330,共10页

近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型已经被广泛用于年龄相关性白内障自动分类任务,然而,鲜有研究工作将年龄相关性白内障的临床先验知识注入卷积神经网络架构设计中,以此来提高年龄相关性白内障的分类效果和改... 近年来,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型已经被广泛用于年龄相关性白内障自动分类任务,然而,鲜有研究工作将年龄相关性白内障的临床先验知识注入卷积神经网络架构设计中,以此来提高年龄相关性白内障的分类效果和改善模型决策过程的可解释性。提出了一种临床特征校准注意力网络(clinical feature recalibration attention network,CFANet)模型用于自动识别年龄相关性白内障严重级别。在CFANet中,设计了一个简单且有效的临床特征校准注意力模块(clinical feature recalibration attention block,CFA),其不仅能对不同临床特征类型进行自适应地加权融合,还通过门控操作符来突出重要通道和抑制不重要通道。在一个核性白内障的眼前节光学相干断层成像影像(anterior segment optical coherence tomography,AS-OCT)数据集和一个公开眼科影像数据集上进行了充分实验,实验结果表明,相较于squeeze-and-excitation network(SENet)、efficient channel network(ECANet)、style-based recalibration module(SRM),CFANet在AS-OCT数据集上的分类准确率至少提升了3.54个百分点,同时在公开的眼科影像数据集上的分类结果比先进的神经网络模型和已发表的研究工作提升了1个百分点以上。此外,还通过可视化方法分析临床特征的权重分布和通道的注意力权重分布来提高该文模型决策过程的可解释性。 展开更多

关键词 年龄相关性白内障分类 眼前节光学相干断层成像 临床特征校准注意力模块 可解释性 卷积神经网络 可视化

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机会约束的多选择背包问题的遗传算法求解

8

作者 李炫锋 刘晟材 唐珂 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第5期1378-1385,共8页

机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA... 机会约束的多选择背包问题(CCMCKP)是一类具有重要应用价值的NP难组合优化问题,但目前还缺乏关于该问题求解方法的专门研究。为此,提出首个CCMCKP的求解框架,并基于该框架构建了两种求解方法:基于动态规划的RA-DP和基于遗传算法的RA-IGA。RA-DP是精确求解方法,具有最优性保证,但是在可接受的时间(1 h)内仅能求解小规模问题样例;相较而言,RA-IGA是近似求解方法,具有更好的可扩放性。仿真实验结果验证了所提求解方法的性能:在小规模问题样例上,RA-DP和RA-IGA都可以找到最优解;在中大规模问题样例上,RA-IGA表现出了比RA-DP显著更高的求解效率,它总是可以在给定时间(1 h)内快速获得可行解。在CCMCKP的后续研究中,RA-DP和RA-IGA可作为基准对比方法,而实验工作中所构建的测试样例集可作为该问题的标准测试集。 展开更多

关键词 组合优化问题 机会约束的多选择背包问题 遗传算法 动态规划 精确算法 近似算法

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空间数据智能:概念、技术与挑战 被引量：19

9

作者 宋轩 高云君 +2 位作者 李勇 关庆锋 孟小峰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期255-263,共9页

随着空间数据体量的持续增长,空间数据所蕴含的价值巨大.传统的数据感知存储技术和处理分析方法已然不能充分挖掘海量空间数据的价值.因此,空间数据智能,一个专注于海量空间数据的研究与应用的多学科交叉的领域,正扮演着越来越重要的角... 随着空间数据体量的持续增长,空间数据所蕴含的价值巨大.传统的数据感知存储技术和处理分析方法已然不能充分挖掘海量空间数据的价值.因此,空间数据智能,一个专注于海量空间数据的研究与应用的多学科交叉的领域,正扮演着越来越重要的角色.介绍了空间数据智能的概念、空间数据智能领域所面临的技术挑战及空间数据智能的关键技术,同时介绍了空间数据智能在社会生活中的典型应用场景,最后对空间数据智能研究的发展做出了展望. 展开更多

关键词 空间数据智能 空间数据 时空数据库 空间感知 时空数据分析 数据安全

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群体智能优化算法 被引量：19

10

作者 程适 王锐 +3 位作者 伍国华 郭一楠 马连博 史玉回 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第6期1-2,共2页

0引言群体智能(swarm intelligence)的核心思想就是若干个简单个体构成一个群体,通过合作、竞争、交互与学习等机制表现出高级和复杂的功能,在缺少局部信息和模型的情况下,仍能够完成复杂问题的求[1]。.其求解过程为对求解变量进行随机... 0引言群体智能(swarm intelligence)的核心思想就是若干个简单个体构成一个群体,通过合作、竞争、交互与学习等机制表现出高级和复杂的功能,在缺少局部信息和模型的情况下,仍能够完成复杂问题的求[1]。.其求解过程为对求解变量进行随机初始化,经过迭代求解,计算目标函数的输出值.群体智能优化算法不依赖于梯度信息,对待求解问题无连续、可导等要求,使得该类算法既适应连续型数值优化,也适应离散型组合优化. 展开更多

关键词 群体智能优化算法 求解过程 局部信息 迭代求解 梯度信息 目标函数 数值优化 组合优化

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一种基于改进ResU-Net的角膜神经分割算法 被引量：9

11

作者 郝华颖 赵昆 +3 位作者 苏攀 张辉 赵一天 刘江 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期217-223,共7页

角膜神经图像的自动分割对于糖尿病神经病变等疾病的诊断与筛查至关重要。针对由于角膜神经图像存在对比度低且包含非神经结构而造成分割效率较低的问题,在ResU-Net结构基础上引入多尺度残差、注意力机制、多尺度图像输入与多层损失函... 角膜神经图像的自动分割对于糖尿病神经病变等疾病的诊断与筛查至关重要。针对由于角膜神经图像存在对比度低且包含非神经结构而造成分割效率较低的问题,在ResU-Net结构基础上引入多尺度残差、注意力机制、多尺度图像输入与多层损失函数输出模块,提出一种基于注意力机制的角膜神经分割算法。多尺度残差模块通过在残差模块中加入多尺度表征信息以提高卷积层提取多尺度特征的能力,而注意力机制模块在双重注意力作用下,利用网络对编码器与解码器中的目标特征进行权重优化,使得在增强图像目标区域特征的同时抑制背景及噪声区域,并采用多尺度图像输入与多层函数输出模块以监督网络中每一层的特征学习。实验结果表明,与主流分割算法相比,该算法的分割效果更优,且曲线下面积与敏感度分别可达到0.990和0.880。 展开更多

关键词 角膜神经 多尺度残差 注意力机制 ResU-Net结构 Dice系数损失函数

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基于眼前节相干光断层扫描成像的核性白内障分类算法 被引量：5

12

作者 章晓庆 方建生 +5 位作者 肖尊杰 陈浜 Risa HIGASHITA 陈婉 袁进 刘江 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第3期204-210,共7页

白内障是导致视觉损害和致盲的主要眼病,眼前节光学相干断层成像技术(Anterior Segment Optical Coherence Tomography,AS-OCT)具有非接触、高分辨率、检查快速、客观定量化测量等特点,在临床上已经被广泛应用于眼病的诊断。目前缺乏基... 白内障是导致视觉损害和致盲的主要眼病,眼前节光学相干断层成像技术(Anterior Segment Optical Coherence Tomography,AS-OCT)具有非接触、高分辨率、检查快速、客观定量化测量等特点,在临床上已经被广泛应用于眼病的诊断。目前缺乏基于眼前节OCT图像的核性白内障分类研究工作,为此提出了一种基于眼前节OCT图像的核性白内障分类算法。首先,利用自适应阈值方法、边缘检测Canny算法和手工校正相结合的方式从眼前节OCT图像中提取晶状体的核性区域;然后,基于图像强度和直方图的特征统计方法提取18个像素特征,并应用皮尔逊相关系数方法分析提取像素特征与核性白内障严重程度之间的相关性;最后,利用随机森林算法构建分类模型,从而得到核性白内障分类结果。在一个眼前节OCT图像数据集上的实验结果表明,所提算法对核性白内障严重程度的分类准确率和召回率分别达到了75.53%和74.04%,具有作为核性白内障临床诊断的定量分析参考工具的潜力。 展开更多

关键词 白内障 眼前节光学相干断层成像 晶状体 核性区域 机器学习 随机森林

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时间敏感网络下的一种新型灵活门控机制 被引量：4

13

作者 林佳烁 李伟超 +6 位作者 成剑 詹双平 冯景斌 王涛 黄倩怡 唐博 汪漪 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1553-1562,共10页

时间敏感网络流调度算法通常需要生成大量的门控事件。这超出了网络设备的能力,使得调度算法难以在实际网络中部署。针对此问题,提出一种新型灵活门控机制,通过放松实时业务流与尽力而为业务流严格隔离的约束,允许部分节点对实时业务流... 时间敏感网络流调度算法通常需要生成大量的门控事件。这超出了网络设备的能力,使得调度算法难以在实际网络中部署。针对此问题,提出一种新型灵活门控机制,通过放松实时业务流与尽力而为业务流严格隔离的约束,允许部分节点对实时业务流不启用门控机制。该机制允许灵活地选择在各个网络设备端口对各实时业务流使能门控,能够将调度实时业务流所需的门控事件最多减少91.6%,其甚至允许实时业务传输路径上存在不支持门控调度的网络设备,实现与普通网络的混合组网。 展开更多

关键词 时间敏感网络 确定性网络传输 流量调度 灵活门控 门控列表

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人工智能未来发展前景 被引量：21

14

作者 唐珂 《人民论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第2期24-25,共2页

人工智能技术无论是在核心技术,还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破,人工智能技术的发展将主要以"AI+X"(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现,并不意... 人工智能技术无论是在核心技术,还是典型应用上都已出现爆发式的进展。随着平台、算法、交互方式的不断更新和突破,人工智能技术的发展将主要以"AI+X"(为某一具体产业或行业)的形态得以呈现。所有这些智能系统的出现,并不意味着对应行业或职业的消亡,而仅仅意味着职业模式的部分改变。 展开更多

关键词 人工智能 发展前景 核心技术

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为什么人工智能人才培养这么难? 被引量：6

15

作者 姚新 《中国大学教学》 CSSCI 北大核心 2020年第7期25-29,共5页

当代高校的本科生处在一个“知识爆炸”的时代,在有限的四年时间中,需要学习大量的公共基础课、专业基础课和专业核心课。同时,为培养德智体美劳全面发展的高水平人才,一些人文素养课、思想政治课、英语课和体育等课程也是必不可少的。... 当代高校的本科生处在一个“知识爆炸”的时代,在有限的四年时间中,需要学习大量的公共基础课、专业基础课和专业核心课。同时,为培养德智体美劳全面发展的高水平人才,一些人文素养课、思想政治课、英语课和体育等课程也是必不可少的。这些课程占据了学生的许多学习时间。然而,人才培养的挑战,不止在于基础知识的学习。知识固然重要,自学能力和有效获取新知识的能力更重要,能力培养是人才培养的关键。 展开更多

关键词 本科计算机 人工智能 人才培养 新工科

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迁移学习下的火箭发动机参数异常检测策略 被引量：6

16

作者 张晨曦 唐曙 唐珂 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第9期2774-2780,共7页

在火箭飞行时的参数异常检测中,传统红线法的漏报率和误报率较高,专家系统法的维护成本过高,而机器学习受制于数据集规模难以训练模型,因此提出了分别基于实例和基于模型的两种迁移策略。为了对YF-77新型发动机的关键参数氧泵转速进行... 在火箭飞行时的参数异常检测中,传统红线法的漏报率和误报率较高,专家系统法的维护成本过高,而机器学习受制于数据集规模难以训练模型,因此提出了分别基于实例和基于模型的两种迁移策略。为了对YF-77新型发动机的关键参数氧泵转速进行实时监测,在分析具有相同构造原理的YF-75与YF-77氢氧发动机的参数组成和数据特点后,处理领域差异,构建特征空间,并筛选特征向量。对YF-75向YF-77分别进行了实例和模型的迁移,并进行了实验验证。对比无迁移的k最近邻(kNN)与支持向量机(SVM)方法,迁移训练后的模型的漏报率从最高58.33%降至最低12.25%,误报率从最高60.83%降至最低13.53%。实验结果验证了两型发动机之间信息的可迁移性,以及迁移学习在航天领域工程实践中应用的可能性。 展开更多

关键词 航天测控 火箭发动机 参数异常检测 迁移学习 数据处理

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数据驱动的发展式头脑风暴优化算法综述 被引量：8

17

作者 程适 陈俊风 +1 位作者 孙奕菲 史玉回 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2018年第3期22-28,共7页

头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法是一种新兴的群体智能优化方法,以众人集思广益解决问题为原型,抽取其中解决问题的模式,将其抽象为智能优化算法.介绍了头脑风暴优化算法的优化算子和基本原理,在对基本头脑风暴优化算... 头脑风暴优化(brain storm optimization,BSO)算法是一种新兴的群体智能优化方法,以众人集思广益解决问题为原型,抽取其中解决问题的模式,将其抽象为智能优化算法.介绍了头脑风暴优化算法的优化算子和基本原理,在对基本头脑风暴优化算法和目标空间中的头脑风暴优化算法比较的基础上,对头脑风暴优化算法的研究现状,包括群体多样性、求解不同类型问题和实际应用的研究现状进行了全面的综述.最后对头脑风暴优化算法有待进一步研究的问题进行了展望. 展开更多

关键词 头脑风暴优化算法 发展式群体智能 收敛操作 发散操作

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面向非线性方程组的学习型头脑风暴优化算法 被引量：4

18

作者 程适 王雪萍 +1 位作者 刘悦 史玉回 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第7期47-54,共8页

求解非线性方程组的难点是在一次运行中获取问题的多个根,常规求解方法难以同时满足解的精度和解的数量要求。提出一种基于知识学习的目标空间头脑风暴优化(LBSOOS)算法,通过将非线性方程组问题建模为多模态优化问题进行求解,在求解过... 求解非线性方程组的难点是在一次运行中获取问题的多个根,常规求解方法难以同时满足解的精度和解的数量要求。提出一种基于知识学习的目标空间头脑风暴优化(LBSOOS)算法,通过将非线性方程组问题建模为多模态优化问题进行求解,在求解过程融合算法的求解特性和待求解问题的领域知识,采用求解问题学习和求解算法学习两种学习方式解决求解精度和解集合多样性的冲突。从算法层面改进算子的学习方式,将随机解的扰动算子替换为最差解的解间学习,提高算法的整体寻优能力。通过对多模态问题进行分析,在算法中增加额外的档案集,保证输出解集合的多样性。将LBSOOS算法与5种群体智能优化算法在7个非线性方程组问题上进行性能测试,实验结果表明,LBSOOS算法在保证求解精度的条件下,在绝大多数测试问题上的求解多样性优于BSO、BSOOS、PIO等对比算法。 展开更多

关键词 群体智能 头脑风暴优化算法 探索与利用 非线性方程组 多模态优化

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基于分解的演化多目标优化算法综述 被引量：4

19

作者 高卫峰 刘玲玲 +1 位作者 王振坤 公茂果 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第10期4743-4771,共29页

基于分解的演化多目标优化算法(MOEA/D)的基本思想是将一个多目标优化问题转化成一系列子问题(单目标或者多目标)来进行优化求解.自2007年提出以来, MOEA/D受到了国内外学者的广泛关注,已经成为最具代表性的演化多目标优化算法之一.总... 基于分解的演化多目标优化算法(MOEA/D)的基本思想是将一个多目标优化问题转化成一系列子问题(单目标或者多目标)来进行优化求解.自2007年提出以来, MOEA/D受到了国内外学者的广泛关注,已经成为最具代表性的演化多目标优化算法之一.总结过去13年中关于MOEA/D的一些研究进展,具体内容包括:(1)关于MOEA/D的算法改进;(2) MOEA/D在超多目标优化问题及约束优化问题上的研究;(3) MOEA/D在一些实际问题上的应用.然后,实验对比几个具有代表性的MOEA/D改进算法.最后,指出一些MOEA/D未来的研究方向. 展开更多

关键词 多目标优化 演化算法 分解 MOEA/D

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人工智能在青光眼诊断中的研究进展 被引量：8

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作者 杨丽丹 李青蒨 +4 位作者 陈倩茵 马红婕 东田理沙 林迪 林晨 《眼科新进展》 CAS 北大核心 2023年第6期500-504,共5页

近年来,随着以深度学习(DL)为代表的人工智能(AI)技术发展,为眼科领域带来了新的研究手段,提高了眼科疾病的筛查和诊断水平。目前,AI对糖尿病视网膜病变、白内障、早产儿视网膜病变、角膜炎等多种疾病的诊断效率较高。在青光眼方面,AI... 近年来,随着以深度学习(DL)为代表的人工智能(AI)技术发展,为眼科领域带来了新的研究手段,提高了眼科疾病的筛查和诊断水平。目前,AI对糖尿病视网膜病变、白内障、早产儿视网膜病变、角膜炎等多种疾病的诊断效率较高。在青光眼方面,AI可用于分析眼底彩色照相、光学相干断层扫描(OCT)、视野等多模态影像综合评估结构及功能改变,从而提高青光眼的诊断水平。本文主要对AI在青光眼诊断中的研究进展进行综述,探讨其优势和现阶段的局限性。 展开更多

关键词 青光眼 人工智能 深度学习

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