• 基于Neo4j对西藏领域本体的存储方法研究

    王飞;易绵竹;谭新;陈永升;向一帆

    基于本体语义理论构建的西藏领域本体定义了一种多属性值对的语义表示框架,建立了语义关联数据模型,将文本中的对象和事件通过语义属性联系起来,可以为多种应用提供支持。该语义表示框架可以表示成多维度的RDF数据,采用传统的关系型数据库存储会带来空间浪费和数据管理困难等问题。在大数据存储技术的推动下,产生了非关系型数据库用以存储复杂关系数据。本文主要研究了将西藏领域本体数据按照节点和边的形式存储在图数据库Neo4j中的方法,使数据库能够更有效地存储语义数据,并提供可视化的查询与处理,与传统的关系型数据库相比提高了操作效率。

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  • 复杂零件点云的高精度鲁棒配准方法

    王素琴;姚奕伸;石敏;朱登明

    点云配准是三维测量中的关键一步,但由于零件点云表面相似特征多,误匹配几率大,导致配准结果难以保证高精度。为此,提出了一种具有高鲁棒性、高精度的点云配准方法。首先使用FPFH特征描述子来计算点云特征向量,产生初始匹配点对集。然后,依据具有旋转平移不变性的精确几何结构特征对初始匹配点对集进行筛选,剔除误匹配点对。最后,利用列文伯格-马夸尔特(L-M)算法计算点云之间的变换矩阵。实验结果表明,与其他方法相比,其配准精度评价指标RMSE降低80%以上,结合精配准方法可进一步将RMSE值降低86%,从结果可看出本文方法配准精度高且具有较高的鲁棒性。

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  • 基于深度学习模型的MOOC视频依赖关系识别方法

    白友恒;肖奎;张;陈智军

    如今,MOOC学习平台上可用的视频资源呈指数级增长,帮助学习者推荐视频学习顺序成为研究热点。MOOC视频依赖关系可以用于MOOC视频排序和先验知识回顾。首先,提出了一种基于词向量和深度学习模型相结合的MOOC视频依赖识别模型;然后,使用该模型预测MOOC视频依赖关系。实验结果表明,BERT-LSTM模型可以从字幕中有效提取更多的隐含语义特征,完成MOOC视频依赖关系识别。在四个领域中,BERT-LSTM的平均F1值比其他模型高6.19%以上。此外,通过特征提取自动识别MOOC依赖关系方法也具有良好的推广性。

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  • 求解Hamilton-Jacobi方程的四阶WENO格式

    程晓晗;封建湖

    提出一种四阶WENO重构,该重构通过非线性权机制在不同模板之间自动切换:在光滑区域选择中心模板从而达到最优的四阶精度;在间断区域选择某一最光滑子模板从而保证间断附近的基本无振荡特性。将其与全局Lax-Friedrichs通量相结合,对半离散格式采用三阶Runge-Kutta方法在时间方向上推进,得到了一种求解Hamilton-Jacobi方程的高阶有限差分格式。数值算例验证了该方法的四阶精度和基本无振荡特性。

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  • 模糊Kripke结构的子模型修复算法

    王辉;石铁柱;钱俊彦;潘海玉

    在模糊模型检测,如果模糊Kripke结构不满足性质规约,模型检测工具会给出模型中违反性质规约的反例,这往往需要设计人员手工修复,会导致效率低下,因此如何对模糊Kripke结构进行自动修复具有极大的研究意义。由此,提出一个基于模糊tableaux方法的子模型修复算法,从而将经典的模型修复算法提升到模糊系统中,使得模糊Kripke结构能够自动修复。通过一个医疗诊断的例子来阐述该算法在实际中的价值。

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  • 云中支持抗合谋攻击的批验证方案

    袁文勇;易铮阁;李瑞峰;杨晓元

    存储数据的完整性问题是云计算安全的重要问题。针对撤销用户与云服务器或者第三方审计机构可能存在的合谋问题,提出一种能够抵抗合谋攻击并且满足数据批验证的方案,可提高存储数据的安全性和验证完整性的效率。方案首先结合虚拟用户思想和代理重签名技术,把撤销用户的签名转化为虚拟用户的签名,以此抵抗撤销用户与CSP的合谋攻击。其次在审计阶段利用随机掩码技术盲化证据,使得TPA即使有撤销用户的合谋,也无法获得当前用户的隐私。方案不仅支持单个数据块的完整性验证,也支持多个数据的批验证,可同时检验多个群用户的审计请求。安全分析表明,该方案能够有效抗合谋攻击,保护用户数据隐私。

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  • 三维片上网络(3D NoC)热感知路由算法研究

    刘玉玲;宋国治

    近年来,堆叠结构的三维片上网络(3D NoC)逐渐兴起,然而,其高集成度导致了大的功率密度和高的系统温度,也可能会导致系统中出现局部过热节点。3D NoC散热不平衡影响着芯片性能和可靠性。提出将改进后的A*算法用于3D NoC热感知路由,A*算法能够保证跨过节流节点找到一条相对最短且最冷路径。显然,在解决系统热问题上有显著的优势。

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  • 多用户多边缘的公平卸载及优化策略研究

    赵梦远;郝万明;杨守义;王芳

    针对物联网设备计算密集和时延敏感的特点,边缘云可为物联网设备提供计算资源,对多个物联网设备在多个边缘云中的计算卸载进行研究。通过优化细粒度的卸载决策,解决时延敏感设备的计算卸载问题,在降低时延的同时考虑用户公平性,即优化物联网设备的时延并最小化其最大用户的任务完成时间。该优化问题是一个混合整数非线性规划问题,为了解决这个NP-hard问题,提出了基于潜在博弈论的分布式算法来降低运算复杂度。仿真结果验证了所提算法的收敛性,而且对公平性有显著提升的同时,对物联网时延影响较小。

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  • 医疗云环境下访问控制增强模型

    陈英杰;沈济南;梁芳;许振武;胡俊鹏

    医疗云平台以数据的整合、交换、共享为目的,构建健康档案数据库、电子病历数据库及公共卫生数据库,提供便捷的云端服务。医疗应用迁移到云端,用户失去了数据的控制权。随着应用场景发生了根本性改变,平台的访问控制模型也需要随之变化,以应对云平台下数据未经授权访问及信息未加密等产生的数据安全威胁。由此,需要将传统的访问控制策略与加密机制结合,保障云环境下数据的安全访问。基于RBAC的访问控制增强模型,实现对系统合法用户的访问控制及授权;同时采用加密方法以确保云平台中数据的机密性。

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  • 基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法

    李海丰;潘梦梦;王怀超;李南莎;雒宇飞;桂仲成

    及时准确地检测机场跑道地下病害对保障飞行安全至关重要,由于机场道面结构层复杂,其电磁波传播环境复杂、噪声强度大,致使地下病害的探地雷达数据特征被严重干扰。为此,提出了一种基于尺度融合的机场跑道地下病害检测算法SF-SSD。首先,在VGG16主干网络上设计具有更宽感受野的RFB模块,抑制了病害周围的噪声干扰,提取到更多原始雷达数据特征;然后,使用尺度融合的方式融合网络浅层特征,获取不同类型病害间的细微差异,形成高辨识度的病害细节纹理特征;最后,根据六种不同分辨率的特征图生成六种尺度先验框进行类别预测和位置回归,通过非极大值抑制的方式筛除冗余的先验框。在真实机场跑道地下病害数据集上进行了测试,并与目前五种经典目标检测算法进行对比。实验结果表明,SF-SSD算法可以较好地从辨识度低、噪声强度大的雷达数据中完成病害自动检测,并取得了最高的平均准确率,达到了82.18%。

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  • 基于改进TextRank的关键句提取方法

    陈梦彤;谷晓燕;刘甜甜

    在进行文本挖掘时,通常根据关键词分析文本,这种方式容易忽略词语之间的关联性,影响文本挖掘的准确性。TextRank算法是提取关键词或者摘要的主要方法,该算法基于网络图考虑了句子间相似性,但是忽略了词语的特征。基于此,提出了一种改进TextRank算法,将相似语句合并后,考虑多种词特征进行关键句选取。首先,计算语句相似度,并且去除文中相似性较高的语句;然后,根据词频、词义、词位置对词语打分,构建有向图;最后,计算语句平均得分进行排序,选出关键句。实验结果表明,改进后的算法准确性优于其他算法,算法的时间复杂度降低,并且解决了关键词对文本描述片面和摘要繁琐的问题。

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  • 基于粒化可拓决策的属性约简算法研究

    王君宇;杨亚锋;赵佳亮;代琪;李丽红

    针对传统属性约简算法利用等价关系计算过程繁琐、运行时间较长的问题,定义能体现属性间相关程度的绝对关联度,提出一种基于粒化可拓决策的属性约简算法。首先,利用K-means聚类算法,对原始数据集进行粒化,得到各簇中心;其次,运用可拓决策理论确定经典域、节域和待评物元,通过计算各簇中属性之间的关联度构建指示矩阵,并计算各属性的指示值;最后,根据指示值,从大到小依次选择属性,实现样本集属性约简。实验结果表明,算法运算速度较快,约简后对数据集分类精度影响小,部分数据集分类精度有所提升,验证了算法的有效性。

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  • 基于特征功能函数的APT样本分类方法

    吕杨琦;王张宜;杨秀璋;宋文纳;彭国军

    APT攻击对网络空间构成严重威胁,APT组织通常会复用恶意功能代码,因此对大量威胁情报进行调研,总结了APT样本的八大类功能,并构建各类功能的静态检测规则提取样本的功能函数,接着标准化处理函数的汇编代码和计算其模糊哈希,构建APT组织的特征功能指纹库,最后根据待分类样本与APT组织指纹库的匹配程度确定样本组织。实验结果表明,所提方法的准确率为92%,能有效实现对APT样本的组织分类和溯源。

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  • 一种高光谱图像加权稀疏子空间聚类算法

    樊娟;邓秀勤;火博丰;王卓薇

    稀疏子空间在基于单稀疏表示系数构建相似矩阵的过程中,并没有充分利用高光谱图像丰富的光谱和空间信息。提出了一种基于弗雷歇距离的加权稀疏子空间聚类算法(FSSC)。该方法充分考虑了高光谱图像丰富的光谱信息以及光谱连续性,利用弗雷歇距离度量像素点光谱曲线间的相似度,并基于稀疏表示矩阵和相似度矩阵建立光谱加权稀疏子空间聚类模型,从而求解更真实的亲和力矩阵,以获得更高的地物分割精度。在两个经典的高光谱图像数据集上的实验结果表明了FSSC算法的有效性。

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  • 程序求精新策略及自动验证方法研究

    左正康;黄志鹏;黄箐;王渊;王昌晶

    传统的程序求精无法求精至可执行程序,且存在验证的可信度低和自动化程度不足的问题。针对上述问题,提出一种较完整的程序求精策略并给出自动验证方法。使用递归定义函数技术刻画问题规约,基于M organ精化规划程序求精至IMP程序并使用验证条件生成器(verification condition generator,VCG)自动生成验证条件,通过Isabelle定理证明器验证IMP程序的正确性,最后开发平台自动生成C++可执行程序。以最长标志基因序列问题为实例进行程序求精和自动验证,检验了所提策略的有效性。该策略提高了算法程序开发的正确性,减轻了传统验证烦琐的工作量。

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  • 面向时政新闻文本的事件标注语料库构建

    王瑞民;叶娅娟;张坤丽;昝红英;韩英杰

    在现有的新闻领域标注语料库研究的基础上,结合时政新闻文本的特点,构建了面向时政新闻文本的事件标注语料库(event annotation corpus for current political news, EACPN)。EACPN从事件元素、人物角色及事件子类别等多个层面对21455篇时政新闻进行标注,涵盖了128523个事件元素和17919个子类别,整体标注一致性达到85.9%。所构建的EACPN为今后的时政新闻文本事件抽取研究和事件知识图谱构建提供了数据基础。

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  • 基于改进YOLOv3的机场停机坪目标检测方法

    王阳;袁国武;瞿睿;周浩;郑东

    提出一种基于YOLOv3的改进算法,用于对进入机场停机坪人员的合法性进行自动识别。首先,结合GhostNet网络对YOLOv3的特征提取网络进行优化,将卷积层和归一化层进行合并,减少了参数量,使得模型在嵌入式设备中完成检测任务;其次,在网络中添加了注意力机制,并采用自底向上与反卷积特征融合的方式提升小目标的检测能力,对损失函数和模型参数进行改进,提升了网络的训练和检测效果。实验结果表明,与原始算法相比,所提方法可以减少模型的参数量,提升模型在复杂环境下的检测效果。

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  • 基于Q学习的智能交通信号灯优化

    宋国治;苏鹏博;刘畅;陈玉格

    利用Q学习发展出的D3QN模型来实现交通信号控制智能体,模型采用离散交通状态编码的状态集,将交叉口处车辆的位置-速度二维矩阵图经过卷积网络层进行特征提取,以捕捉更精确、完整的交叉口信息。分别基于相位切换策略和马尔科夫决策过程型(Markov decision process,MDP)动作策略,利用SUMO交通仿真软件进行模拟训练。结果表明,与传统的定时定序信号灯控制策略相比,相位切换策略下车辆的平均等待时间减少了约45%,而MDP动作策略下减少了约78%。

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  • 基于自步学习的对称非负矩阵分解算法

    王雷;杜亮;周芃;吴鹏

    提出一种基于自步学习的对称非负矩阵分解算法,通过误差驱动的方式使模型更好地区分正常样本与异常样本,进而提高模型的聚类性能。该方法为所有样本赋予了一个可以衡量其难易程度的权重变量,并采用硬加权与软加权两种策略分别对此变量进行约束以保证模型的合理性。在图像、文本等多个数据集上进行聚类分析,实验结果表明了所提算法的有效性。

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  • 基于多源数据的中文产科知识图谱构建

    张坤丽;胡晨馨;宋玉;昝红英;赵悦淑;储文艳

    以产科专业叙词表、临床路径和诊疗规范等为数据来源构建了中文产科知识图谱(Chinese obstetric knowledge graph,COKG)。以产科疾病为核心,依据术语标准及已有主题词表,确立了概念分类体系及关系描述体系,形成了COKG模式层;在Bi-LSTM-CRF和PCNN模型的基础上,通过医学专家的指导对多来源的200余万字非结构化文本进行人工校对,并对多源数据进行知识融合,形成了COKG数据层。所构建的COKG包括2 343种疾病、15249个实体关系,为医疗问答系统和智能辅助诊疗等应用提供结构化的知识支持。

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  • FSDN:基于嵌套U-Net结构的人脸阴影检测模型

    刘佳奇;易积政;陈爱斌

    人脸阴影检测通常作为人脸图像相关任务的预处理步骤避免阴影带来的干扰。提出基于深度学习的人脸阴影检测方案,在解决方案中,首先根据光照和人脸结构信息,对耶鲁人脸数据库中1 600张光照不均匀人脸图像的阴影区域进行标注,构建人脸阴影检测数据集;之后设计基于嵌套U-Net结构和注意力模块的人脸阴影检测网络,嵌套U-Net结构被用于提取图像的高分辨率信息和全局特征,注意力模块被用于融合各个嵌套U-Net的输出,同时抑制低阶子层带来的噪声信息;最后在标注的人脸检测数据集上对网络进行了评估,实验结果表明,所提方法的平均检测错误率比对照组中最优方案降低了14.2%,可以有效地检测图像中的小面积阴影并提供更精确的阴影边缘定位。

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  • F-CAD:一种基于CAD的快速持久化协议

    刘靖宇;李浩鹏;牛秋霞;武优西

    一致性协议中的持久化模型是实现跨客户端单调读的一个主要前提条件,传统的同步持久化和异步持久化无法同时兼顾高性能和一致性,CAD一致性协议通过修改异步持久化给出了一个高效的解决方案,但是CAD在应对热读时需要频繁地等待数据持久化,从而导致读取效率低甚至系统阻塞。提出的F-CAD(Fast-CAD)通过结合纠删码的方式将CAD中的全条目复制改为片段复制,针对F-CAD结合纠删码后单个节点负载过高的问题给出一个负载均衡方案,在保证和CAD相同Liveness的前提下,通过减少单个节点单次写入的数据量来加快持久化速度,可以减少90%单个节点数据的写入量,减少80%全部节点的数据写入量,降低约38%的写入延迟,提高约120%的写吞吐量。

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  • 个性化个体语义驱动的语言分布多属性群决策

    胡蕾;张世涛;候景琦;刘小弟

    实际群决策中,相同语言表达被不同决策者个性化理解称之为个性化个体语义。针对语言分布评价信息下的多属性群决策问题,提出一种基于个性化个体语义的多属性群决策方法。首先,集成专家个性化的属性权重和最佳-最差方法 (best-worst method,BWM)模型中的一致性驱动思想构建优化模型,确定每个专家的个性化个体语义标度;然后,为有效集结个体意见形成群体意见,在群体共识和可信度双视角下构建多目标优化模型,用来确定差异化的专家权重。在此基础上,计算群体关于备选方案的综合评价值对方案排序择优;最后,通过一个在线评论多属性群决策的案例说明所提决策方法的有效性和合理性。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 742K]
  • 基于Seq2Seq模型的工作流动态调度多目标进化算法

    严佳豪;张明珠;杨中国;高晶;王桂玲;赵卓峰

    将数据处理类工作流在云计算环境下的调度问题建模为动态多目标优化问题,同时为了解决静态多目标优化算法在环境参数动态变化下可能出现的种群多样性缺失问题,在NSGA-II算法的基础上结合Seq2Seq深度学习模型,提出了DNSGA-II-Seq2Seq算法,算法通过Seq2Seq模型学习连续历史环境下局部最优解的变化规律,在环境变化时预测新的解并将其加入NSGA-II算法的种群中,以解决多样性缺失问题,同时加速算法收敛。在改进的WorkflowSim上进行的实验表明,与其他经典的算法相比,DNSGA-II-Seq2Seq算法预测的解和最终结果在多项指标上均优于其他算法,验证了算法的有效性。

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  • 面向大规模定制协同生产的工业机理建模

    张凯;涂志莹;陆展;王泽华;初佃辉

    随着工业互联网的发展,世界各国正在围绕工业制造进行数字化革命,加速构建以智能化生产、个性化定制和协同生产为特征的工业新生态。工业场景中存在许多工业机理,对工业机理的表述及推理是工业互联网的研究难点。对工业机理的有效表达在构建工业机理库过程中发挥着非常重要的作用。工业机理中包含着能力和条件等多维度、细粒度的信息,而传统的本体建模方法仅描述了工业场景中的基本信息,缺少对能力的表达,难以描述复杂的工业场景。提出了能够表达工业机理的三层本体建模框架,定义了适用于工业机理建模的元模型,并在其基础上定义了三层工业机理模型。三层模型包含了针对不同工业场景适用的组成视图、能力视图和模式视图,以及相应的操作集,在此基础上完成模型在多样化工业场景中的适配与应用。最后以家电领域为案例,详细介绍了三层模型对工业机理的表述以及在个性化定制中的应用。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1336K]
  • 基于UV位置图的视频三维人脸表情克隆

    崔时雨;申冲;齐畅;刘川;张满囤

    为了解决三维人脸表情克隆时的准确性与实时性问题,提出了一种基于UV位置图的视频三维人脸表情克隆方法。首先逐帧读取视频进行人脸检测,然后裁剪出人脸区域,输入到位置图回归网络中得到UV位置图,最后根据UV位置图获得人脸关键点三维信息,驱动三维人脸模型产生变形,完成人脸表情克隆。为了提高克隆效果,构建了基于Ghost瓶颈的轻量级网络,并根据人脸肌肉运动规律与表情变化特征设计了一种新的人脸分区方式及权重,结合Wing Loss损失函数,对卷积神经网络模型进行训练。使用所提算法与其他算法在AFLW2000-3D、COFW-68数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法提高了人脸关键点检测的准确率,能够有效解决视频三维人脸表情克隆的准确性与实时性问题。

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  • 面向不确定性数据的雷达预警建模方法研究

    李妍;陈超;程光权;胡星辰;廖世江;周玉珍

    为解决雷达数据本身存在的偏差对雷达预警模型效果的影响,以Takagi-Sugeno拓扑结构为基础,建立了一种针对不确定性数据的雷达探测距离预测模型。该模型从数据本身的角度出发,以聚类算法构造一种代表数据潜在结构信息的合理载体,通过“IF-THEN”规则实现了一种简单高效的建模方法,能够在一定程度上避免不确定性数据对结果的扰动。兵棋仿真上的实验数据验证了本模型的鲁棒性和准确性。

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  • 区块链在隐私计算中的应用研究进展

    刘炜;唐琮轲;马杰;刘宇昭;田钊;佘维

    大数据时代背景下,数据安全面临严峻挑战,隐私计算能够解决这一问题。隐私计算是保护数据不外泄的前提下实现对数据计算分析的信息技术。区块链拥有不可篡改、可追溯等特性,将区块链应用在隐私计算中,发挥其优势,实现技术多元应用。首先介绍区块链和隐私计算的相关技术,分析隐私计算所面临的问题以及区块链赋能隐私计算,其次总结现有的区块链应用在多方安全计算、联邦学习、可信执行环境中的研究理论进展与文章所解决的问题,最后展望区块链应用在隐私计算中的发展趋势。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 849K]
  • 基于IOWA算子工况辨识的风电机组齿轮箱温度预警

    甄成刚;张争鹏;郭东庆;刘贞辉

    提出一种基于群体相似性组合模型的故障预警方案。利用动态时间规整算法分析风电机群的相似性,得到工作状态相似的风电机群;采用遗传算法优化的软模糊聚类划分工况,构建非线性状态估计模型;依据最大信息系数确定模型的辅助变量,基于诱导有序加权平均(induced ordered weighted averaging,IOWA)算子构建组合预测模型。实验结果表明,所提出的组合模型对风电机组齿轮箱早期温度预警是有效的。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1419K]
  • 非对称预应力基础系梁张拉程序研究

    梁岩;赵正豪;苑昕宇;余政;刘昌海

    为研究非对称预应力基础系梁施工过程受力变化规律,结合某大型遗址保护建筑工程,采用m法模拟桩土作用,建立施工全过程精细化有限元模型。分析基础系梁预应力张拉批次、张拉顺序对桩顶位移和承台扭转的影响,并与实测值进行对比,验证有限元模型及拟定施工方案的合理性。结果表明:预应力张拉程序应以避免基桩发生剪切破坏为前提,科学设置张拉次数及张拉顺序,同时兼顾多次张拉对于锚具和预应力损失的影响;实际工程可结合预应力值大小设置合理的张拉顺序,先对称张拉预应力较小系梁,再张拉预应力较大系梁,使得承台位移及扭转变化较小;由于施工过程中土体扰动的影响,模型中采用的侧阻力比例系数等参数需要根据实际监测结果进行调整,以保证分析结果能准确指导后续施工。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1141K]
  • 基于含权k-壳分解的分组教学虚拟网络映射算法

    庄雷;王盛开;郭孟鸽;李文萃;陆继钊;刘文覃;徐泽汐

    提出一种两阶段的基于含权k-壳分解的分组教学虚拟网络映射算法。该算法根据含权k-壳分解法对底层网络进行预处理,然后沿着节点间的最短路径映射链路,并结合分组教学优化模型的分组、教学、自学与互学的优化策略,实现节点和链路的协调映射,从而进一步提高解的质量。仿真结果表明,所提算法作为一种多目标的虚拟网络映射算法,能够有效减少链路开启量,提升虚拟网络请求接受率及长期收益成本比。

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  • 基于Hyperledger Fabric与星际文件系统相结合的数据存储框架

    刘文选;赵金东

    利用Hyperledger Fabric和星际文件系统设计了一种新的数据存储框架,使用Hyperledger Fabric的Level DB保存规模较小的状态数据,利用星际文件系统保存账本中大规模的交易数据,并改造了原来的数据存储和数据查询模块。新框架有效扩展了Hyperledger Fabric的存储能力,缓解了记账节点的数据膨胀问题。实验结果表明,新框架在保证安全性的前提下,增加了部分网络延迟,但相对于区块链存储的可扩展性而言,这个代价是可以接受的。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1015K]
  • 基于聚类和压缩感知的高维数据发布算法

    刘振鹏;陈杰;王仕磊;郭超;李小菲

    针对现有高维数据发布机制中因“维度灾难”加入噪音过多,导致数据可用性低的问题,提出一种基于聚类和压缩感知的高维数据发布算法PrivCACS。根据属性敏感度对属性集进行聚类处理,利用互信息作为属性关联度将依赖度强的非敏感属性加至敏感属性集中,将属性集分为非敏感属性集C_1和敏感属性集C_2,进而得到对应的数据子集D_1和D_2。经过压缩感知,将会泄露隐私信息的数据子集D_2降维转变为低维概要进行差分隐私加噪,通过改进正交匹配追踪算法重构出合成数据集,与非敏感数据集D_1合并后进行发布。在真实数据集上的实验结果表明,所提出的PrivCACS算法在SVM分类上优于传统的PrivBayes和Jtree算法,在保障隐私的前提下,数据的可用性更高。

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  • 面向HDF5格式预训练模型的模糊测试方法

    严飞;瞿铸枫;张立强

    使用模糊测试对HDF5文件格式的相关程序与工具集进行漏洞检测,并对模糊测试在HDF5输入上的性能优化方案进行研究。通过轻量级文件结构分析,精简模糊测试的确定性变异阶段,从而将模糊测试的注意力集中在更有价值的区域,减少无意义的变异与执行尝试次数;提出一系列HDF5文件格式敏感的变异策略,在模糊测试的随机变异阶段,使变异生成的输入更可能被程序的解析逻辑所接受,从而探索更深层代码。相比传统模糊测试框架,实现的原型框架HDFL可以保证极小的覆盖率与崩溃数量损耗,提高模糊测试的效率。

    年期 [查看摘要][在线阅读][下载 1177K]
  • 模拟人工蜂群的高维数据特征选择算法研究

    刘拥民;王靖枫;黄浩;徐卓农

    针对高维数据集结构复杂且冗余度高的问题,提出一种新型二进制人工蜂群算法进行特征选择。该算法在雇佣蜂蜜源搜索阶段应用差分思想,增加多项式差分变异算子,实现蜜源更新环节的多维性、高效性;在跟随蜂阶段和侦察蜂阶段分别引入交叉算子和最优保存策略,进一步打破局部最优,有效提升了人工蜂群算法的收敛效果;对蜜源的二进制初始化处理,使得算法在特征选择过程中取得了良好表现。在4个Benchmark测试函数上进行实验,结果表明,新算法的寻优精度和收敛速度优于其他4种经典搜索算法。同时,选取7个常用高维数据集进行特征选择,并与7种经典降维算法进行对比,发现新算法的特征约简程度普遍高于88%,并且随着数据集维度的增高,新算法的降维程度和分类精度优于其他7种降维算法。

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  • 机场道面地下管线三维定位算法

    李海丰;雒宇飞;王怀超;李炳超;潘梦梦;桂仲成

    针对已有方法对机场道面地下管线定位误差较大的问题,提出一种机场道面地下管线三维定位算法。首先,对探地雷达所成管线的B-scan图像进行预处理,将处理后的图像输入Faster-RCNN网络中,对B-scan图像中的管线进行目标识别;其次,由于管线目标符合双曲线形态特征,采用双曲线顶点获取算法确定顶点位置;最后,设计三维空间直线拟合(three-dimensional space line fitting,TDSLF)算法来判断地下管线的具体位置,进行地下管线的三维重构。所提算法实现了地下管线的自动识别与定位,与真实机场道面地下管线实际位置的最大误差仅为4 cm。

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  • 基于人脸识别和姿态估计的智能监考模型设计与应用

    袁欣瑞;王海荣;王振旭

    针对传统监考存在人工成本高、主观性强等问题,构建基于人脸识别、头部姿态估计和目标检测的智能监考模型。模型通过人脸识别算法进行考生身份验证,设计结合注意力机制的头部姿态估计(channel and spatial-aware wide head pose estimation network,CS-WHENet)方法对考生偷看的异常行为进行检测,并使用深度学习方法及传统方法对考生传递纸条的异常行为进行联合判定。实验结果表明,智能监考模型在模拟真实考场的环境中,对考生身份验证与异常行为检测均有较高的准确率,并能在GPU支持下实现实时检测。通过验证表明,该模型能有效降低监考人员工作成本,实现考场监考公平性。

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  • 基于智能合约的物联网权限传递访问控制模型

    巩坪;王九如;宋万水;张问银;孙崇然

    物联网(IoT)中的传感节点具有海量性、动态性等特点,使得传统的中心式的授权决策访问控制难以满足更高的物联网环境需求。结合基于属性的访问控制模型(ABAC)与区块链技术,利用ABAC中属性和权限相关联的特点及区块链去中心化的思想来解决IoT中设备海量性的问题;同时针对节点接入和权限传递等动态性问题,提出一种基于区块链的新方法来表示资源访问策略,利用智能合约来实现权限的动态传递,将协议策略和权利交换过程展现在链上,任何用户都可以随时知道策略与资源和当前拥有访问资源的权限。通过对比分析和实验结果表明,该架构与现有传统的架构相比,能更有效地解决IoT中设备存在的海量性、动态性的问题。

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  • 多模态数据驱动的服务需求预测方法研究

    海燕;宋宗珀;刘志中;丰凯

    数据驱动的主动服务推荐已成为实现智能服务、提升用户体验的重要技术,如何精确预测用户的服务需求成为当前亟须解决的重要问题之一。针对这个问题,提出了一种基于软注意力与多模态机器学习(SAMML)的服务需求预测方法。该方法首先从文本数据和图像数据提取特征向量并实现多模态数据特征融合;然后应用软注意力机制处理融合后的特征数据,并将结果输入到门控制循环单元(GRU)网络,从而更好地学习用户的服务兴趣;最后,基于用户特征与服务数据训练SAMML模型,并实现用户的服务需求精确预测。基于天池大数据众智平台提供的数据集进行了验证实验,在评估指标MAE、MSE、R2上SAMML模型分别比对比模型提高2.18%、2.63%、3.10%。

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  • 基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法

    张满囤;权子洋;师子奇;刘川;申冲;吴清;田琪

    传统物体识别方法是从单一图像中通过人工提取图像特征,存在成本高、质量低等问题。针对上述问题,提出一种基于多视图和注意力推荐网络的三维物体识别方法,多视图很好地保留了物体在局部和全局上的特征;注意力模块可以有效地对视图上关键的特征聚焦,忽略无关或干扰特征。该方法利用一组多视图作为输入数据,通过卷积神经网络端到端提取物体特征,在卷积层加入注意力模块,实现视图关键区域的定位和剪裁,将处理后的视图送入另外一个卷积层,两个相同卷积操作提取的特征在池化层聚合,利用稀疏表示分类器对特征描述子进行分类识别。通过在两个公开数据集的实验结果表明,所提算法对物体图像的识别准确度优于传统算法。

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  • 基于CPK的车内高速总线动态密钥管理方案

    薛梦阳;陈铎;巢时刚;李益发

    随着车联网的高速发展,车内安全问题越来越凸出。使用密码算法实现认证和保密是解决车内安全问题的必然选择,其关键是做好密钥管理。常用的公钥证书方案,消耗较多的计算资源、时延较大、缺乏安全防护。提出了一种基于组合公钥(CPK)的无证书新型动态密钥管理方案,在汽车启动瞬间,由车载网关动态生成CPK矩阵并更新私钥,既可实现强认证和保密,同时能防止OBD静态攻击。

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  • 引入内生安全的零信任模型

    郭军利;许明洋;原浩宇;曾俊杰;张建辉

    零信任安全架构是对传统边界网络安全架构进行评估和审视,要求结合多种来源的信息资源和判别机制进行认证授权访问。然而由于零信任安全架构中采用控制中心的体系架构来进行系统搭建,导致单一零信任系统核心组件和数据库易遭受攻击。将内生安全体系引入零信任安全架构,通过动态异构冗余机理将系统组件异构化改造,使得零信任安全架构获得了内生安全增益。通过安全性分析和动态性分析表明本系统架构具有普适性,能够集约化地实现网络服务、可靠性保障与安全防御等功能。

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  • 面向智慧教育的自适应学习路径生成方法探究

    张晗;赵润哲;芦培龙;张亚洲;姬莉霞

    针对当前基于知识图谱的学习路径推荐算法仅使用单一的关系将学习对象连接起来,不能生成不同的学习路径来满足实践中不同学习者的学习需求等问题,提出一种知识图谱与深度强化学习相结合的自适应学习路径生成方法。首先,构建出将细粒度知识元与学生认知能力相结合的知识图谱模型,并对知识单元之间的多种相互关系进行了预定义。然后使用基于动态强化学习的路径生成方法,将DQN和DDQN通过不同权重整合进深度强化学习框架。最后通过实验验证所提出的模型能够生成符合要求的个性化学习路径。

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