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2025年 38卷 10期 刊出日期 2025-10-25 论文与报告 研究与应用   论文与报告 861 基于无负采样和权重去相关对比网络的图无关聚类 白盛兴, 张玉红, 周鹏, 吴信东 现有的对比深度图聚类方法严重依赖输入图的同配性假设,在异配图中容易引发负采样假阴性与特征冗余的问题,导致聚类性能下降.为此,文中提出基于无负采样与权重去相关对比网络的图无关聚类方法（Negative-Free and Weight-Decorrelated Contrastive Network for Graph-Agnostic Clustering, NFWD）.首先,利用节点属性相似性构建特征图作为补充视图,通过拉普拉斯平滑滤波与共享参数的多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）分别获得特征图和原始图的节点表示,缓解同配性假设的原始图依赖.然后,针对异配图类冲突导致的负采样假阴性问题,基于自适应融合的节点表示获取聚类信息,构建簇中心节点表示,设计有效解决此问题的节点级与簇级双重特征对比的无负采样策略.最后,对MLP的权重矩阵施加正交约束,主动抑制冗余特征产生.在6个基准图数据集上的实验表明NFWD在图无关场景中的高效性与鲁棒性. 2025 Vol. 38 (10): 861-875 [摘要] ( 60 ) [HTML 1KB] [PDF 1890KB] ( 46 ) 876 鼠脑内嗅-海马结构启发的移动机器人仿生路径积分模型 廖诣深, 于贺捷, 于乃功, 王成华, 付舒斐 路径积分被认为是哺乳动物实现空间导航的关键神经机制之一,为此,文中提出鼠脑内嗅-海马结构启发的移动机器人仿生路径积分模型（Bionic Path Integration Model for Mobile Robots Inspired by Entorhinal-Hippocampal Structure of Rat Brain, EHPI）,为移动机器人在无外部基准定位环境下的自主定位提供一种高效且具有生物学可解释性的解决方案.EHPI以自运动线索为输入,完整模拟Theta细胞、网格细胞、位置细胞与边界细胞等空间细胞的层级信息处理过程.首先,将机器人实时速度、方向与海马Theta细胞耦合,产生连续的动态积分信号.然后,构建多层网格神经板,模拟不同尺度与方向的网格细胞群,采用在线竞争性Hebb学习实时调整连接权重,动态筛选并输出当前相位一致的网格信号.最后,位置细胞同步融合上述动态积分信号与网格信号,形成稳定的单峰放电野,并利用边界细胞检测当前编码区域边界以触发周期性重置,实现任意尺度空间中的稳定位置表征.实验表明,EHPI在生理学轨迹仿真实验和室外机器人长距离实验中平均绝对误差较小,定位性能较优. 2025 Vol. 38 (10): 876-892 [摘要] ( 22 ) [HTML 1KB] [PDF 5925KB] ( 33 ) 893 基于小波变换增强引导的扩散序列推荐模型 周夕, 夏鸿斌, 王晓锋 条件化扩散序列推荐模型大都直接从用户历史交互序列中提取指导信号,导致生成信号容易受到噪声干扰,无法提供足够的上下文信息,从而限制模型的生成能力.针对上述问题,文中提出基于小波变换增强引导的扩散序列推荐模型（Wavelet-Enhanced Guidance for Diffusion-Based Sequential Recommendation, WEG4Rec）.首先,设计多兴趣学习模块,利用小波变换获得历史交互嵌入的多频段划分结果,在此基础上,采用自适应维度投影模块与线性注意力学习模块,生成多粒度兴趣嵌入.然后,使用多粒度兴趣嵌入指导扩散模型的反向还原过程.最后,利用多任务学习模块联合优化推荐模型.在四个真实数据集上的大量实验表明WEG4Rec性能较优. 2025 Vol. 38 (10): 893-910 [摘要] ( 30 ) [HTML 1KB] [PDF 1248KB] ( 25 ) 研究与应用 911 基于全孔径估计的轻量化无监督多曝光光场图像融合 李玉龙, 陈晔曜, 金充充, 蒋刚毅 多曝光光场图像融合是克服光场相机成像动态范围有限的有效途径之一,但受限于光场的高维结构,现有方法难以高效处理多曝光光场图像.因此,文中提出基于全孔径估计的轻量化无监督多曝光光场图像融合方法.首先,从中心子孔径图像中提取代表性的场景信息,减轻完整光场图像输入带来的沉重计算负担.然后,设计全孔径权重估计模块,挖掘光场角度信息,获取完整光场图像的融合权重.该模块利用边界子孔径图像与中心子孔径图像之间的差异变化,在特征空间中构建完整的权重图.最后,将权重图与源图像相乘,生成融合的光场图像.实验表明,文中方法可生成具有高对比度和细致纹理的光场图像,并保留良好的角度一致性.此外,文中方法在定量和定性对比中均取得较优性能,同时可降低计算负担. 2025 Vol. 38 (10): 911-924 [摘要] ( 26 ) [HTML 1KB] [PDF 8690KB] ( 37 ) 925 基于大语言模型增强和协同信息融合的序列推荐方法 查龙宝, 黄琪, 王明文, 周骏祥, 罗文兵 现有序列推荐方法未能充分挖掘项目属性语义信息且存在语义空间迁移不匹配的问题,导致对长尾物品推荐能力不足.为此,文中提出融合大模型语义增强信息和协同信息融合的序列推荐方法（Large Language Model Enhancement and Collaborative Information Fusion for Sequential Recommendation, LLM-CFSR）.首先,通过属性级数据增强与对比微调技术,利用大语言模型生成细粒度语义嵌入,捕捉长尾物品的深层语义关联.然后,设计双视图融合机制,分别从语义视图与协同视图两方面对用户偏好进行联合建模.最后,引入交叉注意力机制,实现嵌入层、序列层与预测层的多层次信息融合,促进语义信息与协同信号的深度交互.在Yelp、Amazon Fashion、Amazon Beauty数据集上的实验表明,LLM-CFSR对于整体推荐性能和长尾物品推荐性能都有所提升. 2025 Vol. 38 (10): 925-937 [摘要] ( 33 ) [HTML 1KB] [PDF 906KB] ( 25 ) 938 基于干净标签的人脸识别模型后门水印方法 闫兴, 李云 人脸识别模型高度依赖大量敏感生物特征,面临显著的安全与版权风险.人脸识别模型后门水印技术虽广泛应用于模型版权验证,但现有方法多依赖“脏标签”策略植入水印,破坏数据语义一致性,容易被现有后门检测机制识别,限制实际部署.针对上述问题,文中提出基于干净标签的人脸识别模型后门水印方法（Clean-Label Backdoor Watermarking for Face Recognition Models, CBW2F）,在无需修改任何样本标签的条件下,实现高隐蔽性与高鲁棒性的水印嵌入.首先,对部分样本施加人类视觉不可感知的对抗扰动,弱化方法对原始显著特征的依赖,促使其关注并记忆嵌入的后门触发模式.然后,引入结构化且视觉自然的彩虹滤镜作为触发器,通过与扰动的协同作用,在保持原有识别性能的同时实现有效的水印嵌入.实验表明,CBW2F能有效规避基于标签一致性的后门检测,并在多种水印去除攻击下仍保持较强的鲁棒性,多项指标值较优,可为人脸识别模型版权保护提供可行方案. 2025 Vol. 38 (10): 938-948 [摘要] ( 30 ) [HTML 1KB] [PDF 1859KB] ( 28 ) 949 基于注意力优化对抗训练的中-缅神经机器翻译模型 赖华, 李衍铎, 张思琦, 李英, 余正涛, 毛存礼, 黄于欣 在对抗训练中过度引入噪声会导致神经机器翻译模型鲁棒性降低.为此,文中提出基于注意力优化对抗训练的中-缅神经机器翻译模型.在训练阶段,利用白盒对抗攻击,生成基于梯度方向的扰动样本,并引入混合注意力权重筛选策略,优先对翻译质量影响较大的词汇施加扰动,从而在不增加噪声比例的情况下提升扰动的针对性.在预测阶段,结合相对熵损失函数,有效缩小噪声分布与干净分布的差距,兼顾模型对噪声的鲁棒性与对干净数据的拟合能力.以缅→中翻译为主要实验对象,并在越→中和英→法任务上进行延伸验证实验,结果表明文中模型的BLEU指标有一定提升. 2025 Vol. 38 (10): 949-959 [摘要] ( 28 ) [HTML 1KB] [PDF 1118KB] ( 39 )

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