• 基于群体智能算法的3D无线传感器网络覆盖优化性能比较：综述

  摘要随着无线传感器网络技术的快速发展，该技术在环境监测、智能家居以及工业物联网等多个领域展现出广阔的应用前景。然而，WSN的监测精度与效率在很大程度上取决于传感器节点的最佳部署方式。为二维环境设计的传统覆盖优化方法在复杂的三维空间中往往不够适用，因为在这种环境中会出现覆盖盲区以及

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• AdvCritic：让大语言模型像人类一样感知对抗性扰动

  摘要：深度神经网络仍然极易受到对抗性样本的攻击，这使得已部署的系统面临严重的安全风险。现有的检测防御方法存在根本性缺陷：它们会记住针对特定攻击的统计模式，一旦遇到未见过的威胁就会失效；而最先进的大型多模态模型由于对难以察觉的对抗性扰动缺乏敏感性，其性能仅接近随机水平（AUROC≤

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• WHCD-DETR：一种考虑频率特性的跨尺度扩散架构，用于端到端的无人机小目标检测

  摘要：尽管基于深度学习的检测器在计算机视觉领域取得了显著进展，但航空图像中的小目标检测仍面临诸多挑战，如细粒度目标信息丢失以及跨尺度交互效率不足等问题。为解决这些难题，本文提出了WHCD-DETR，该框架通过优化端到端的Transformer结构来保留细粒度细节，提升跨尺度交互的

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• 基于物理引导的数据插补的约束-优先级多目标参数优化，用于航空发动机复杂表面的稳健减材制造

  摘要：航空发动机复杂表面的轮廓参数优化直接决定了减材制造过程的精度与稳健性，而这正是确保发动机性能的核心环节。然而，现有的制造工艺受到高维参数不足、质量映射中强烈的非线性特征以及理论精度与工程稳健性之间固有矛盾的制约。为解决这些问题，本文提出了一种级联优化框架。首先，构建一种具有

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• BWNet：一种用于红外小目标检测中层次化特征交互的桥接W形网络

  摘要：红外小目标检测面临诸多挑战，这是因为目标尺寸本就较小，且结构特征不明显。传统卷积神经网络在初始层对噪声敏感，而在深层则无法捕捉细节；而Transformer和Mamba模型虽然性能更好，但复杂度极高。为解决轻量设计与检测精度之间的平衡问题，我们提出了一种桥接型W形网络（BW

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• CTP-CLIP：一种用于弱监督语义分割的聚类文本提示框架

  摘要基于对比语言-图像预训练的图像级弱监督语义分割方法虽能减少对密集像素级标注的需求，但仍面临三重挑战：类别级提示无法提供足够的层次化语义信息，类激活映射的优化往往难以适应不同训练阶段，而基于冻结的CLIP视觉特征的解码器也缺乏自适应的多级融合机制。为解决这些问题，我们提出了CT

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• 混合时序图模型在多智能体多模态轨迹预测中的应用

  摘要：多智能体轨迹预测对于自动驾驶、移动机器人导航以及智能交通系统而言至关重要。尽管现有方法已取得显著进展，但在保持高计算效率的同时实现精确的多模态轨迹预测方面仍面临挑战。为解决这些问题，本文提出HTG-MMTP，一种用于多智能体多模态轨迹预测的混合时序图框架。具体而言，该框架设

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• 基于物理增强的联邦持续学习在旋转机械故障诊断中的应用

  摘要旋转机械的故障诊断越来越依赖于分布式振动数据，但由于隐私限制，这些数据无法集中处理。联邦学习能够实现隐私保护下的协作，但在实际应用中，系统需不断适应新的故障类型和变化的运行条件，这往往会导致灾难性遗忘和负面迁移现象。我们提出了物理增强型联邦持续学习（PA-FCL），这是一种基

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• 基于扩散的瑕疵先验与统计调制技术，实现高保真人脸修图

  抽象：面部修图旨在去除面部瑕疵，同时保留自然的皮肤纹理。其中的关键挑战在于精准定位瑕疵，并进行细致的修图处理，避免过度平滑。现有的方法通常依赖端到端的图像转换网络，直接从训练数据中学习瑕疵去除模式。然而，由于对纹理先验的建模不足，这些方法往往会产生过度平滑的结果，且在面对具有多样

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

• 具有时变延迟和分布式延迟的分数阶四元数值神经网络在时间尺度上的投影同步

  摘要：本研究探讨了一类具有时变延迟和分布延迟特性的分数阶四元数值神经网络。在网络模型不可分离的情况下，本文提出了一种新的控制律，并通过构建李亚普诺夫-克拉索夫斯基函数并运用矩阵不等式技术，得出了以四元数值线性矩阵不等式表示的充分条件，从而确保了所研究神经网络的投影同步。通过数值算

  来源：Neurocomputing

  时间：2026-08-07

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