一种模拟绝热量子计算的适应度地形探索算法

1

作者 杨国松 王鹏 尹鑫钰 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1330-1336,共7页

将优化问题抽象成目标函数后,目标函数和启发式优化算法的匹配程度决定了优化求解的效率.为反映目标函数的优化特征并指导优化算法及其参数的选择,本文模拟绝热量子计算中的多基态演化,提出了一种适应度地形探索算法.根据基态波函数倾... 将优化问题抽象成目标函数后,目标函数和启发式优化算法的匹配程度决定了优化求解的效率.为反映目标函数的优化特征并指导优化算法及其参数的选择,本文模拟绝热量子计算中的多基态演化,提出了一种适应度地形探索算法.根据基态波函数倾向于向势能较小处收敛且收敛程度受量子效应强度影响的特性,用目标函数编码势能场后算法引入了一个量子效应递减的多基态演化过程,用其持续收敛的基态波函数簇反映目标函数的适应度地形.根据量子路径积分,算法由尺度递减的扩散蒙特卡罗(diffusion Monte Carlo,DMC)实现.实验表明算法综合直观地反映了适应度地形的众多特征,所得信息能直接指导后续优化,其计算模式和启发式优化相似,无需引入其他计算,这为适应度地形研究引入了新的视角. 展开更多

关键词 适应度地形 启发式优化 绝热量子计算 浸渐量子计算 基态演化 扩散蒙特卡罗 量子退火

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基于深度强化学习的IRS辅助无线传感网充电策略研究 被引量：1

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作者 白义倩 刘韬 +1 位作者 杨晋 张亮 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第1期11-16,共6页

无线可充电传感器网络(WRSNs)广泛应用于许多领域,然而,传感器节点的电池容量有限阻碍了其发展。借助无线能量传输技术,引入智能反射面(IRS)对传感器节点进行无线充电已成为延长WRSNs寿命的一项有前景的技术。但在大规模WRSNs环境中,传... 无线可充电传感器网络(WRSNs)广泛应用于许多领域,然而,传感器节点的电池容量有限阻碍了其发展。借助无线能量传输技术,引入智能反射面(IRS)对传感器节点进行无线充电已成为延长WRSNs寿命的一项有前景的技术。但在大规模WRSNs环境中,传统强化学习方法会遇到维度灾难而导致学习效率低下,于是提出了一种无模型深度强化学习(DRL)的WRSNs能量传输方案。首先,研究如何对IRS的相位偏移进行优化,来补充传感器能量供应的问题,使得目标节点处的接收功率最大化;基于上述相移优化,在WRSNs中以IRS作为智能体,结合传感器实时状态,设计基于DRL的高效充电算法,采用不同的双网络结构解决传统DRL算法会存在的过估计问题,克服大规模网络下强化学习计算量过大和学习效率下降的问题。仿真结果表明:该算法能够达到显著降低节点失效率并最大程度地延长WRSNs生命周期的目的。 展开更多

关键词 无线传感器网络 智能反射面 相位偏移优化 深度强化学习 双网络结构

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融合语义信息与深层特征的井盖安全检测算法

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作者 张亮 刘韬 +1 位作者 杨晋 白义倩 《激光杂志》 北大核心 2025年第7期77-85,共9页

针对井盖多样性大和环境复杂性高导致的检测精度不足以及实际应用中实时性要求高的问题,提出了一种基于Swin Transformer优化的改进SSD算法,该算法通过低分辨率图像进行检测并且可以克服传统的卷积神经网络在不断卷积、池化的过程中造... 针对井盖多样性大和环境复杂性高导致的检测精度不足以及实际应用中实时性要求高的问题,提出了一种基于Swin Transformer优化的改进SSD算法,该算法通过低分辨率图像进行检测并且可以克服传统的卷积神经网络在不断卷积、池化的过程中造成的图像全局语义信息丢失的问题。首先,提出了Patch Convolution模块用以解决Swin Transformer中的Patch Merging模块下采样时造成的空间信息丢失的问题,增强网络对于图像语义信息的捕捉能力。其次,结合CNN网络,构建了残差注意力卷积模块用以提取高维特征,提升模型的精度和识别能力。此外,提出了Feature Fusion特征融合模块来加强语义信息与深层特征的融合。最后,采用K-means算法重新聚类Anchor的尺寸以提高模型的泛化能力和鲁棒性。实验结果表明,提出的改进SSD算法在测试集上精度达到了84%且单张图像的平均推理时间为0.027 s。该算法可对井盖状态进行快速精准的识别。 展开更多

关键词 语义信息 深层特征 特征融合 井盖检测

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基于边缘计算的进化多目标优化图像隐写算法 被引量：8

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作者 丁旭阳 谢盈 张小松 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期2260-2270,共11页

边缘计算解决了终端因计算资源有限而不能运行复杂应用的弊端,在实际应用中可以支持计算资源受限的终端实现基于图像隐写的隐蔽通信.提出了一种适用于边缘计算场景的进化多目标优化图像隐写算法,首先将优化隐写不可察觉性和隐写安全性... 边缘计算解决了终端因计算资源有限而不能运行复杂应用的弊端,在实际应用中可以支持计算资源受限的终端实现基于图像隐写的隐蔽通信.提出了一种适用于边缘计算场景的进化多目标优化图像隐写算法,首先将优化隐写不可察觉性和隐写安全性作为目标函数,给出了图像隐写的形式化定义;其次通过多个定向和非定向的高通滤波器对图像进行预处理,得到叠加的滤波残差作为秘密信息嵌入的候选位置;然后利用遗传算法中的基因操作,在候选位置中逐代寻找适应度高的个体以得到进化多目标优化问题的最优解;最后,在最优解对应的像素位置实现秘密信息的嵌入.通过和现有算法的仿真对比分析结果表明:提出的算法能够很好地保持图像质量,具有较好的抵抗隐写分析的能力. 展开更多

关键词 边缘计算 图像隐写 隐写分析 遗传算法 多目标优化问题

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基于特征提取和Stacking集成学习的软件缺陷预测 被引量：1

5

作者 崔梦天 吴克奇 Mariani M S 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期25-29,48,共6页

针对缺陷数据的相关性较高以及单一的分类算法存在泛化性不高的问题,提出一种软件缺陷预测模型KSSDP(KPCA Stacking Software Defect Prediction)。采用核主成分分析(KPCA)对缺陷数据集进行特征提取,使用混合采样SMOTEENN方法解决缺陷... 针对缺陷数据的相关性较高以及单一的分类算法存在泛化性不高的问题,提出一种软件缺陷预测模型KSSDP(KPCA Stacking Software Defect Prediction)。采用核主成分分析(KPCA)对缺陷数据集进行特征提取,使用混合采样SMOTEENN方法解决缺陷数据集的类不平衡问题,使用K-Means算法对缺陷数据集进行聚类以剔除异常值,使用Stacking集成学习构建KSSDP集成预测模型并进行仿真实验,结果表明该模型比基模型、主流集成模型和深度学习模型的性能更好。 展开更多

关键词 核主成分分析 特征提取 KSSDP模型 集成学习 软件缺陷预测

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基于改进连续时间动态系统的模拟SAT求解器 被引量：2

6

作者 赵海军 陈华月 崔梦天 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期200-205,共6页

针对布尔可满足性问题的高效求解进行了研究。首先,通过对k-SAT问题和基于耦合常微分方程形式的确定性连续时间动态系统的分析,提出了一种基于时延信息形式的改进连续时间动态系统方程,以保持集中搜索特性;然后,提出了实现该系统方程的... 针对布尔可满足性问题的高效求解进行了研究。首先,通过对k-SAT问题和基于耦合常微分方程形式的确定性连续时间动态系统的分析,提出了一种基于时延信息形式的改进连续时间动态系统方程,以保持集中搜索特性;然后,提出了实现该系统方程的三个主要组件即信号动态电路、辅助变量电路和数字验证电路的模拟设计。在信号动态电路的设计中,设计了一种获得更高性能、更小面积和更低功耗的模拟硬件形式;在提出的辅助变量电路和数字验证电路的模拟硬件设计中,实现了避免梯度下降搜索陷入无解和确定给定问题的解是否已经找到的目标;同时提出了降低面积和功耗的可替代辅助变量电路的两种设计方案。仿真实验结果表明,提出的新的模拟SAT求解器不仅是有效的,而且相比于单一软件算法实现的SAT求解器和其他硬件类SAT求解器具有更高的加速性能和更低的功耗。 展开更多

关键词 布尔可满足性问题 连续时间动态系统 模拟设计 辅助变量 数字验证 加速性能

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婴儿情感识别综述 被引量：2

7

作者 才让卓玛 刘鹏飞 马光祥 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第19期32-45,共14页

婴儿情感在塑造婴儿的认知和自我意识中扮演着关键角色,对婴儿成长具有至关重要的影响。目前婴儿情感研究领域,面临婴儿情感数据集不足、情感量化标准不统一,以及情感识别的准确性受限等问题。因此,如何有效地识别婴儿情感已成为该领域... 婴儿情感在塑造婴儿的认知和自我意识中扮演着关键角色,对婴儿成长具有至关重要的影响。目前婴儿情感研究领域,面临婴儿情感数据集不足、情感量化标准不统一,以及情感识别的准确性受限等问题。因此,如何有效地识别婴儿情感已成为该领域当前研究的核心难题。通过梳理当前婴儿情感识别领域的研究现状,从婴儿情感数据集、婴儿情感表示模型以及婴儿情感识别方法等方面对婴儿情感识别研究进行了分析与总结。列举并介绍了当前可用的公开数据集。总结并分析了常见婴儿情感模型,以及不同模态下的婴儿情感识别方法。概括该领域当前存在的问题以及探讨未来的研究方向,旨在为进一步的研究提供方向。 展开更多

关键词 婴儿情感 情感数据集 婴儿情感表示模型 婴儿情感识别

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智能家居网络下基于多因子的认证密钥协商方案

8

作者 张敏 冯永强 +1 位作者 许春香 张建华 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2024年第1期133-142,共10页

智能家居网络通过物联网技术将智能设备相连,用户可以远程查看和控制家居设备,但信息在不安全的公共网络上传输将面临各种网络威胁,因此研究和设计安全高效且符合智能家居网络的认证密钥协商协议非常必要。2020年,WAZID等人针对智能家... 智能家居网络通过物联网技术将智能设备相连,用户可以远程查看和控制家居设备,但信息在不安全的公共网络上传输将面临各种网络威胁,因此研究和设计安全高效且符合智能家居网络的认证密钥协商协议非常必要。2020年,WAZID等人针对智能家居网络提出轻量级认证密钥协商方案(Wazid-Das方案),经过安全性分析和证明后发现,该方案过于依赖智能家居网关节点(Gateway Node,GWN),系统健壮性不高;该方案将用户和设备密钥存储在GWN中,但GWN面临特权攻击和各种外部网络攻击,并不绝对安全,且没有考虑用户的访问控制。文章在Wazid-Das方案的基础上针对智能家居网络提出一种基于切比雪夫映射(Chebyshev Chaotic Map)和安全略图(Secure Sketch)的多因子认证密钥协商方案。安全性证明和仿真实验结果表明,该方案虽然计算开销有所增加,但安全性显著提高,且通信开销大幅降低。 展开更多

关键词 智能家居 安全略图 多因子认证 切比雪夫映射 密钥协商

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一种基于FPGA的FTN-VLC系统设计与测试

9

作者 曹明华 王效兵 +3 位作者 陈鹏宇 张家玮 周洪涛 张悦 《光通信技术》 北大核心 2024年第2期1-6,共6页

为了提升可见光通信(VLC)系统的传输速率和频谱利用率,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)超奈奎斯特(FTN)-VLC系统。该系统主要由FPGA、数/模(D/A)转换器、低通滤波器、雪崩二极管、电流/电压(I/V)转换器和电压比较器组成。对系统... 为了提升可见光通信(VLC)系统的传输速率和频谱利用率,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)超奈奎斯特(FTN)-VLC系统。该系统主要由FPGA、数/模(D/A)转换器、低通滤波器、雪崩二极管、电流/电压(I/V)转换器和电压比较器组成。对系统的软件和硬件进行了仿真分析和性能测试。仿真与测试结果表明:当传输距离为0.5 m时,系统的数据传输速率可达10 Mb/s,频谱利用率较同等条件下的奈奎斯特光通信系统提升了18.25%。 展开更多

关键词 可见光通信 超奈奎斯特 现场可编程门阵列

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基于区块链的无人机网络跨域身份认证研究 被引量：2

10

作者 张楦杰 张敏 +1 位作者 刘韬 张宇航 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期1959-1964,共6页

传统的无人机跨域身份认证的方案大多依赖公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)。该模型高度依赖于可信第三方,易造成单点故障且认证效率低下。据此,提出基于区块链的无人机网络跨域身份认证协议方案,该方案不但可以有效实现无... 传统的无人机跨域身份认证的方案大多依赖公钥基础设施(public key infrastructure,PKI)。该模型高度依赖于可信第三方,易造成单点故障且认证效率低下。据此,提出基于区块链的无人机网络跨域身份认证协议方案,该方案不但可以有效实现无人机的跨域认证,且可以改善传统基于PKI模型面临的诸多安全问题。同时,为了实现无人机网络跨域认证的隐私保护,提出了可实现无人机跨域身份认证身份标识的匿名化的方法。安全性分析与仿真实验的结果表明,该方案不但可抵御常见网络攻击,在认证效率和时间开销上也有明显提升。 展开更多

关键词 公钥基础设施 无人机网络 可信第三方 区块链 跨域身份认证 隐私保护

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基于知识粗糙熵的快速属性约简算法 被引量：2

11

作者 王小雪 殷锋 杨雅雯 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期488-492,共5页

针对基于正域的属性约简算法在约简过程中存在重复计算属性相对重要度从而导致算法效率低的问题,从属性度量和搜索策略的角度提出基于知识粗糙熵的快速属性约简算法。首先,在决策信息系统中通过引入知识距离提出知识粗糙熵以度量知识的... 针对基于正域的属性约简算法在约简过程中存在重复计算属性相对重要度从而导致算法效率低的问题,从属性度量和搜索策略的角度提出基于知识粗糙熵的快速属性约简算法。首先,在决策信息系统中通过引入知识距离提出知识粗糙熵以度量知识的粗糙程度;其次,利用知识粗糙熵作为属性显著度的评价标准来评估单个属性的重要程度;最后,利用属性重要度对所有条件属性进行排序,且通过属性依赖度删除冗余属性,从而实现快速约简。在六个公开数据集上将所提算法与其他三种算法在运行效率和分类精度上进行对比实验。结果表明,该算法的运行效率比其他三种算法分别提高了83.24%,28.77%和59.92%;在三种分类器中,分类精度分别平均提高了0.83%、0.63%和1.37%。因此,所提算法在保证分类性能的同时,能以更快的速度获得约简。 展开更多

关键词 粗糙集 属性约简 知识距离 属性重要度

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基于优化算法量子动力学框架的势垒估计准则

12

作者 陈雅琴 王鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1180-1186,共7页

量子动力学框架(QDF)是在优化算法量子动力学模型下得到的具有代表性和普遍意义的优化算法的基本迭代过程,差解接受是避免优化算法陷入局部最优、解决算法早熟问题的一种重要机制。为了在QDF中引入差解接受机制,以量子动力学模型为基础... 量子动力学框架(QDF)是在优化算法量子动力学模型下得到的具有代表性和普遍意义的优化算法的基本迭代过程,差解接受是避免优化算法陷入局部最优、解决算法早熟问题的一种重要机制。为了在QDF中引入差解接受机制,以量子动力学模型为基础将差解视为粒子运动过程中遇到的势垒,利用量子隧道效应中的透射系数计算粒子穿透该势垒的概率,从而得到量子动力学模型下的差解接受准则:势垒估计准则(PBEC)。PBEC与势垒高度和宽度、粒子的质量均有关系,比经典的Metropolis接受准则更能全面地估计优化算法采样时遇到差解时的行为。实验结果表明,基于PBEC的QDF算法相较于基于Metropolis接受准则的QDF算法,在求解函数过程中算法跳出局部最优的能力更强、搜索效率更高,表明PBEC在量子优化算法中是一种可行且有效的差解接受机制。 展开更多

关键词 优化算法 差解接受机制 透射系数 势垒估计准则 Metropolis接受准则

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基于测距与GNSS信息融合的车联网协同定位技术 被引量：3

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作者 屈小媚 王世法 +3 位作者 谭屈山 黄海峰 焦育威 魏川棣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期1722-1727,共6页

为了提高车联网中车辆定位的精度,提出了基于车载雷达测距信息与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)信息融合的车联网协同定位方法。该方法使用极大似然估计策略建立数学模型,其本质是一个非线性优化问题。将... 为了提高车联网中车辆定位的精度,提出了基于车载雷达测距信息与全球卫星导航系统(global navigation satellite system,GNSS)信息融合的车联网协同定位方法。该方法使用极大似然估计策略建立数学模型,其本质是一个非线性优化问题。将其化简为具有多个二次等式约束的二次规划问题,并给出一种半正定松弛方法,可以高效地近似求解原问题,最后通过特征值分解法进一步改进该近似解。仿真结果表明,该信息融合方法得到的协同定位比线性化加权最小二乘方法的定位精度有显著提高;且能达到基于较大数据集的BP(back propagation)神经网络定位方法的定位精度,但无须事先训练模型,可实现高精度实时定位。 展开更多

关键词 车联网 协同定位 车载雷达测距 半正定松弛

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优化算法中均值信息利用研究

14

作者 王方 王鹏 焦育威 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期49-57,共9页

研究了启发式优化算法中种群向均值点迁移的策略,并发现该策略对于提升算法性能具有重要影响,同时具备物理和数学含义.通过极大似然估计方法对基态波函数进行参数估计,建立了量子系统达到基态时最优解概率密度函数与种群均值点之间的联... 研究了启发式优化算法中种群向均值点迁移的策略,并发现该策略对于提升算法性能具有重要影响,同时具备物理和数学含义.通过极大似然估计方法对基态波函数进行参数估计,建立了量子系统达到基态时最优解概率密度函数与种群均值点之间的联系,并从动力学的角度解释了种群均值点的物理意义.通过在几种经典优化算法上添加利用均值点位置信息的操作,在CEC2013测试集与摄像机布局优化的工程应用上进行对照实验,实验结果表明合理利用均值点位置信息可以有效提升算法的性能. 展开更多

关键词 量子动力学 优化问题 均值信息 动力学方程 极大似然估计

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区域感知实时人像超分辨率重建网络

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作者 龚柯存 周梦琳 唐东明 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期588-595,共8页

在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子... 在人像超分辨率重建领域,传统方法通常将整幅图像进行统一处理,导致效率低下。为降低模型的推理时延,提出了一种实时超分辨率重建模型RASR。该模型利用门控单元处理低分辨率图像,识别出人像边缘区域;采用分区重建策略,使用不同尺寸的子模型分别针对包含或不包含人像边缘的区域进行重建。实验结果表明:与现有方法相比,RASR模型在4倍上采样重建场景下的推理时延降低了88%,能够更有效地重建高分辨率人像图像。 展开更多

关键词 区域感知 单图像超分辨率 门控单元 通道划分块 深度学习

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Ad Hoc网络和无线传感器网络中连通支配集的分布式构造(英文) 被引量：14

16

作者 郑婵 孙世新 黄天云 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期1053-1066,共14页

Ad hoc网络和无线传感器网络具有广泛的应用,但对于这样自组性的网络须采用分层结构的聚簇来有效管理.通过选择具有支配属性的节点构成虚拟主干以支持路由、广播及覆盖等应用.大部分的研究都集中在高效选择较小的连通支配集.全面阐述了... Ad hoc网络和无线传感器网络具有广泛的应用,但对于这样自组性的网络须采用分层结构的聚簇来有效管理.通过选择具有支配属性的节点构成虚拟主干以支持路由、广播及覆盖等应用.大部分的研究都集中在高效选择较小的连通支配集.全面阐述了连通支配集构造的研究进展,并依据不同的网络假设、设计目标和性能对超过20种连通支配集的构造算法进行分类和总结.指出这一领域的研究方向. 展开更多

关键词 连通支配集 性能比率 移动AD HOC网络 无线传感器网络

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无人机网络中基于多因子的认证密钥协商协议研究 被引量：9

17

作者 张敏 许春香 张建华 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2022年第9期21-30,共10页

随着无人机技术的发展,无人机网络日益普及,无人机网络安全也越来越受到人们的关注。解决无人机网络的安全问题,研究和设计安全、高效且轻量级的认证密钥协商协议至关重要。2021年,HUSSAIN等人提出一种基于椭圆曲线加密算法的无人机网... 随着无人机技术的发展,无人机网络日益普及,无人机网络安全也越来越受到人们的关注。解决无人机网络的安全问题,研究和设计安全、高效且轻量级的认证密钥协商协议至关重要。2021年,HUSSAIN等人提出一种基于椭圆曲线加密算法的无人机网络认证密钥协商协议,但该协议存在无人机伪装攻击、会话密钥泄露等安全问题。基于此,文章提出一种基于多因子的认证密钥协商协议,利用安全概略算法和椭圆曲线加密算法解决HUSSAIN等人协议的安全威胁,且可实现访问控制。安全分析、安全证明及仿真实验表明,该协议的计算开销和通信开销虽然略有增长,但安全性更高。 展开更多

关键词 无人机网络 安全概略 认证密钥协商 多因子身份认证

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量子视角下的智能优化算法综述 被引量：14

18

作者 王鹏 王方 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期2-15,共14页

近年来,量子科技的发展突飞猛进,成为继云计算、大数据、人工智能、区块链技术之后的又一种新兴战略性技术,其中量子理论在智能优化领域的应用被证明是较为成功和富有前景的。该文从量子力学的视角综述了当前智能优化算法的研究进展。... 近年来,量子科技的发展突飞猛进,成为继云计算、大数据、人工智能、区块链技术之后的又一种新兴战略性技术,其中量子理论在智能优化领域的应用被证明是较为成功和富有前景的。该文从量子力学的视角综述了当前智能优化算法的研究进展。将量子力学在智能优化算法中的应用分成了两个方面:1)将量子理论中的量子比特、量子门等概念应用于构造智能优化算法的相关研究,这些工作通过在智能优化算法中实现量子特性从而获得算法性能的提升;2)利用薛定谔方程、波函数、叠加态等概念对智能优化算法进行建模,建立了智能优化算法的量子化描述方式,为利用量子力学对智能优化算法进行分析和研究提供了新的范式。量子理论在优化算法中的应用现状表明:建立在薛定谔方程上的智能优化算法理论具有完备的数学理论框架,并能导出优化算法的核心迭代操作,有望为优化算法建立统一数学物理模型。 展开更多

关键词 扩散蒙特卡罗 智能优化算法 量子动力学 薛定谔方程 波函数

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基于改进图正则项的自编码器特征学习算法 被引量：2

19

作者 吴文彬 周伟 唐东明 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期485-490,共6页

传统的图正则化方法使用欧氏距离度量样本空间的相似度,并不能准确考察复杂数据集的邻域信息,容易导致模型在复杂形状数据和非凸数据集中的泛化性能下降。提出一种改进的图正则算法,使用等距特征映射保留样本空间的邻域信息,帮助模型进... 传统的图正则化方法使用欧氏距离度量样本空间的相似度,并不能准确考察复杂数据集的邻域信息,容易导致模型在复杂形状数据和非凸数据集中的泛化性能下降。提出一种改进的图正则算法,使用等距特征映射保留样本空间的邻域信息,帮助模型进行流形学习,同时结合使用KL约束进一步使得数据表示的外部结构变得光滑,从而捕获到更稀疏和高级的特征表示。在MNIST和YaleB等数据集上的实验结果表明,相比于流行的几种特征提取算法,该算法能够提取到更有意义和稳健的特征。在分类任务和聚类任务上具有优势,同时具有更好的抗干扰性能。 展开更多

关键词 特征表示 图正则 流形学习 自编码器 KL散度 鲁棒性 无监督学习

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6G网络安全与隐私保护的研究现状及展望 被引量：3

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作者 李玲 朱立东 李卫榜 《信息安全研究》 CSCD 2023年第9期822-831,共10页

5G网络部署的规模不断增长,虽然与4G相比优势明显,但是局限性也逐渐显现,这也促使针对6G网络技术开展研究.6G网络的复杂性和应用的多样性使得其安全问题更加突出,加上6G网络框架和相关技术很大程度上处于概念状态,其安全和隐私问题当前... 5G网络部署的规模不断增长,虽然与4G相比优势明显,但是局限性也逐渐显现,这也促使针对6G网络技术开展研究.6G网络的复杂性和应用的多样性使得其安全问题更加突出,加上6G网络框架和相关技术很大程度上处于概念状态,其安全和隐私问题当前仍处于探索阶段.对6G安全和隐私研究现状进行分析,指出6G面临的安全挑战,从物理层安全、人工智能(AI)、分布式账本技术(distributed ledger technology,DLT)、边缘计算等方面讨论了6G的潜在安全解决方案,最后对未来研究趋势进行了展望. 展开更多

关键词 6G 网络安全 隐私保护 人工智能安全 信息安全

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