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基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的日志異常檢測研究————作者：孫夫雄;孟雯錦;孫奕靈;李漾佚;尹昱凱;

摘要：分布式系統(tǒng)日志是由分布式系統(tǒng)中的各個組件或節(jié)點生成的，記錄系統(tǒng)運行狀態(tài)和事件的時序數(shù)據(jù)記錄，具有多樣性、大數(shù)據(jù)量、可讀性差和脆弱性等特點。監(jiān)督日志異常檢測方法在日志標(biāo)簽不足時需要專家人工標(biāo)注，成本高昂；而無監(jiān)督方法則難以構(gòu)建有效的異常檢測模型。鑒于此，提出一種半監(jiān)督學(xué)習(xí)的日志異常檢測模型。首先，將日志數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為日志事件模板序列，并采用詞嵌入酉不變性和矩陣微擾理論以確定其最佳詞向量維度，進而構(gòu)造日志...

面向SAR圖像任意方向艦船檢測的改進YOLOv5————作者：曲春輝;王瑋;張婷;王英華;陳渤;

摘要：SAR圖像艦船檢測方法面臨艦船多尺度、任意方向、密集排列等難題，旋轉(zhuǎn)框檢測方法能實現(xiàn)任意方向艦船的精確檢測，但是現(xiàn)有旋轉(zhuǎn)框檢測方法難以兼顧高精度與實時性。為解決上述問題，提出了一個結(jié)合中點偏移量表示法和YOLOv5的旋轉(zhuǎn)框檢測網(wǎng)絡(luò)模型，直接繼承水平框的回歸機制，并設(shè)計適應(yīng)于旋轉(zhuǎn)檢測的多任務(wù)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)，解決了常用旋轉(zhuǎn)框檢測表示方法引入角度參數(shù)而產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)難以訓(xùn)練和網(wǎng)絡(luò)預(yù)測層參數(shù)冗余的問題。此外...

格上抗合謀多權(quán)威屬性基加密方案————作者：趙宗渠;馬少驊;郭孟昊;王乃鋒;

摘要：屬性基加密（ABE）提供了靈活的訪問控制，但密鑰完全由中央權(quán)威生成和簽發(fā)，導(dǎo)致中央權(quán)威負(fù)荷過重且易受攻擊。一旦中央密鑰泄露，將會帶來嚴(yán)重的安全后果。為解決此問題，多權(quán)威屬性基加密（MA-ABE）允許多個授權(quán)機構(gòu)獨立、分散地分發(fā)各自所管屬性下的密鑰，即使單個權(quán)威密鑰泄露，整個系統(tǒng)的安全性仍能得到保障。與傳統(tǒng)ABE相同，MA-ABE仍面臨著任意非授權(quán)用戶的合謀問題，甚至一些權(quán)威可能被破壞并與對手勾結(jié)。...

動態(tài)任務(wù)構(gòu)建的多任務(wù)算法求解MOVRPTW問題————作者：王宇東;武燕;

摘要：帶時間窗的多目標(biāo)車輛路徑問題（MOVRPTW）是一個重要且具有挑戰(zhàn)性的物流問題。進化多任務(wù)算法（EMT）是一種通過任務(wù)間知識遷移提升算法尋優(yōu)能力的新穎方法。本文提出一種動態(tài)構(gòu)造輔助任務(wù)的方法，旨在增強任務(wù)間的知識遷移效果，從而提高原始任務(wù)的尋優(yōu)能力。文中采用動態(tài)更換輔助任務(wù)的思想改進多任務(wù)優(yōu)化算法求解MOVRPTW問題，期望算法在任務(wù)間能持續(xù)提供有效的知識遷移。在算法的迭代過程中，當(dāng)輔助任務(wù)不能提...

高效移動策略的分簇路由匹配優(yōu)化算法————作者：孫澤宇;廖桂生;劉云卿;廖瑞乾;

摘要：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點部署、路由選擇和能量效率是影響網(wǎng)絡(luò)生存周期和傳輸效率的關(guān)鍵因素，針對上述問題，提出了一種基于高效移動策略的路由匹配優(yōu)化算法。首先，提出算法結(jié)合霧計算理論，給出跨層分簇路由最優(yōu)簇數(shù)量的計算辦法，完成了網(wǎng)絡(luò)能量衰減與傳輸距離增量和減量Δd變化的數(shù)學(xué)模型計算過程，通過自適應(yīng)地動態(tài)調(diào)整路由策略，以提高數(shù)據(jù)傳輸成功率；其次，在簇建立階段，利用粒子群優(yōu)化算法實現(xiàn)了對復(fù)雜全局的時間-空間最優(yōu)...

無人機輔助的MEC任務(wù)卸載雙目標(biāo)優(yōu)化方法————作者：盧曉琴;趙輝;李建華;王靜;萬波;王泉;

摘要：在無人機（UAV）輔助移動邊緣計算（MEC）框架中，現(xiàn)有研究在UAV軌跡設(shè)計階段主要關(guān)注了UAV的能耗約束，卻往往忽視了任務(wù)負(fù)載的影響；而在任務(wù)卸載階段，并沒有綜合考慮終端設(shè)備和UAV的總能耗，不能最小化UAV與終端設(shè)備總能耗。針對UAV輔助MEC架構(gòu)下任務(wù)卸載存在的問題，提出了一種UAV輔助的MEC任務(wù)卸載雙目標(biāo)優(yōu)化方法。首先，綜合考慮不同位置的任務(wù)負(fù)載和UAV能耗約束，引入位置興趣指數(shù)概念LI...

結(jié)合多尺度注意力的輕量自監(jiān)督單目深度估計————作者：葛竟睿;秦國軒;張為;

摘要：針對目前單目深度估計網(wǎng)絡(luò)模型參數(shù)量大、計算復(fù)雜度高、難以部署在邊緣計算設(shè)備上進行實時推理的問題，提出一種結(jié)合多尺度注意力的輕量級自監(jiān)督單目深度估計算法。該算法引入多尺度注意力模塊作為編碼器主體，以卷積操作與自注意力機制的局部結(jié)構(gòu)和遠(yuǎn)程全局信息捕獲能力作為核心思想，通過將添加了多分支大核空洞卷積的門控多層感知機與前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，實現(xiàn)帶有注意力機制的局部與全局特征聚合，從而在確保深度估計精度的情況...

一種輕量級小目標(biāo)無人機檢測YOLO模型————作者：陽小兵;李釗;許艷紅;

摘要：由于無人機體積小、空域背景復(fù)雜、且容易與鳥類等天空目標(biāo)混淆，已有的目標(biāo)檢測模型精度不足。雖然增加模型規(guī)模可以在一定程度上提升檢測精度，但也會降低模型推理速度、增大參數(shù)量與計算量。此外，目前可用于小目標(biāo)無人機檢測的數(shù)據(jù)集缺乏，難以有效支持無人機檢測方法設(shè)計。針對以上問題，首先根據(jù)現(xiàn)有的開源無人機與鳥類檢測數(shù)據(jù)集，采用基于目標(biāo)面積壓縮的小目標(biāo)樣本增強方法，構(gòu)建一個可用于小目標(biāo)無人機與鳥類分類任務(wù)的數(shù)據(jù)...

多天線輔助同時同頻非合作干擾抑制技術(shù)研究————作者：段柏宇;李維實;李彤;潘文生;邵士海;

摘要：隨著無線通信與感知設(shè)備數(shù)量的急速增長，設(shè)備間的互干擾問題日益嚴(yán)重。較強的同頻互干擾將抬升接收機底噪，顯著影響接收機的通信、感知性能。該文利用干擾發(fā)射信號與期望發(fā)射信號間的不相關(guān)特性，針對非自適應(yīng)陣列或單天線接收機，提出一種多天線輔助同時同頻非合作互干擾抑制算法。所提干擾抑制算法無需信道估計，利用期望信號的靜默周期，基于最大輸出信干噪比準(zhǔn)則求解最優(yōu)權(quán)值。依據(jù)定義的信干噪比增益，推導(dǎo)了所提算法的性能上...

結(jié)合紋理特征與注意力機制的Seam Carving檢測————作者：趙潔;李海燕;武斌;

摘要：針對目前Seam Carving篡改檢測方法在低縮放因子場景下普遍存在的檢測精準(zhǔn)度較低、魯棒性不強的問題，提出了一種結(jié)合中心像素鄰域差分和與SE注意力機制的Seam Carving篡改魯棒檢測方法。首先，提出中心像素鄰域差分和對輸入圖像進行預(yù)處理，凸顯圖像的篡改偽影，得到8鄰域差分和特征矩陣；然后，將預(yù)處理生成的特征矩陣傳入引入殘差傳播和殘差反饋機制的ResNet骨干網(wǎng)絡(luò)，進行深層次的特征學(xué)習(xí)；最...

區(qū)塊鏈賦能的車輛邊緣網(wǎng)絡(luò)任務(wù)卸載方法研究————作者：康海燕;劉鑫旭;李彥芳;

摘要：隨著城市智慧交通及車聯(lián)網(wǎng)(IoV)蓬勃發(fā)展，自動駕駛、圖像語音處理等計算密集型應(yīng)用對計算和緩存資源需求攀升。鑒于傳統(tǒng)車聯(lián)網(wǎng)中云計算架構(gòu)因云服務(wù)器位于網(wǎng)絡(luò)核心，傳播延遲大，難以給予行駛車輛實時優(yōu)質(zhì)服務(wù)，旨在提出區(qū)塊鏈賦能的車輛邊緣網(wǎng)絡(luò)任務(wù)卸載方法研究(BTO-VEN)。通過任務(wù)卸載，將車輛生成的計算任務(wù)動態(tài)分配到邊緣計算服務(wù)器或鄰近車輛中，從而減少計算負(fù)載并降低延遲。首先，將邊緣計算(MEC)融入車...

Keystone變換數(shù)字實現(xiàn)的一種新解釋————作者：史昊;廖桂生;

摘要：盡管Keystone變換在雷達信號處理中得到了廣泛應(yīng)用，但其數(shù)字實現(xiàn)仍存在若干問題。首先，從插值理論的角度來看，新采樣點的選擇可能存在模糊性，且由降采樣引起的頻域混疊問題常被忽視。其次，現(xiàn)有Keystone變換數(shù)字實現(xiàn)方法之間的關(guān)系尚未得到充分分析。針對這些問題，將二維序列Keystone變換的數(shù)字實現(xiàn)歸結(jié)為一維序列重采樣的問題。基于插值理論并結(jié)合分?jǐn)?shù)重采樣理論，從頻譜分析的角度推導(dǎo)了多種序列重采...

基于SSENet的飛行員腦力疲勞評估方法————作者：金恒;孫有朝;曾一寧;劉威成;郭媛媛;

摘要：著艦任務(wù)具備時間緊迫、操作過程復(fù)雜等特點，準(zhǔn)確評估飛行員腦力疲勞對提高著艦安全至關(guān)重要。針對著艦任務(wù)中飛行員腦力疲勞評估問題，開展不同難度模擬著艦實驗，采集9名被試人員在為期9天實驗中的腦電信號，構(gòu)建基于SSENet的著艦場景下跨被試腦力疲勞評估模型。針對腦電信號空間特征和跨被試訓(xùn)練方法，在模型中設(shè)計了SEConv模塊以捕捉腦電信號中的空間信息耦合與通道特征信息。結(jié)果表明：在不同難度的著艦任務(wù)中，...

TDC轉(zhuǎn)置卷積硬件加速器的設(shè)計與優(yōu)化————作者：王國慶;嚴(yán)利民;

摘要：轉(zhuǎn)置卷積在深度學(xué)習(xí)(Deep Learning， DL)任務(wù)中應(yīng)用廣泛，但是在小型快速超分辨率卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network-small， FSRCNN-s)中已經(jīng)成為推理階段的主要性能瓶頸，因此設(shè)計高效的轉(zhuǎn)置卷積硬件加速器至關(guān)重要。基于轉(zhuǎn)換轉(zhuǎn)置卷積為卷積(Transforming Deconvolution to...

云邊端環(huán)境中的分布式數(shù)據(jù)雙邊訪問控制方案————作者：趙一帆;張嘉偉;楊顏博;韓磊;李騰;馬建峰;

摘要：物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)的發(fā)展使爆炸增長的各種數(shù)據(jù)給資源受限的終端設(shè)備帶來沉重負(fù)擔(dān)。云計算集中式數(shù)據(jù)存儲和共享服務(wù)對車聯(lián)網(wǎng)等時間敏感應(yīng)用而言通信延時較長，邊緣計算能彌補該不足并推動云邊端架構(gòu)發(fā)展。而在云邊端環(huán)境中數(shù)據(jù)存儲和共享面臨各種安全威脅，有效訪問控制為其數(shù)據(jù)安全基本保障。傳統(tǒng)屬性基加密對數(shù)據(jù)使用者進行細(xì)粒度訪問控制無法用于分布式環(huán)境中并對數(shù)據(jù)擁有者進行訪問控制，也無法確保云端數(shù)據(jù)的來源真實性和動態(tài)完...

結(jié)合多粒度信息學(xué)習(xí)的衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤算法————作者：魯宸旭;高隆;鄒云龍;李云松;

摘要：在遙感衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤任務(wù)中，由于跟蹤目標(biāo)分辨率低，背景干擾較多，容易被遮擋等問題，導(dǎo)致現(xiàn)有目標(biāo)跟蹤算法不能滿足需要。針對這些問題，提出了一種基于多粒度信息學(xué)習(xí)與運動狀態(tài)估計的衛(wèi)星視頻目標(biāo)跟蹤算法。多粒度信息學(xué)習(xí)通過雙向融合網(wǎng)絡(luò)，將空間信息豐富的淺層特征與語義信息豐富的深層特征進行雙向自適應(yīng)融合，提升特征對低分辨目標(biāo)的表征能力。進一步，使用運動狀態(tài)估計方法，基于歷史目標(biāo)運動狀態(tài)，估計當(dāng)前目標(biāo)位置，...

北斗失效隧道場景下列車自適應(yīng)定位方法研究————作者：陳永;陶瑄;袁姣姣;

摘要：高可靠的列車定位技術(shù)是列車運行控制系統(tǒng)的基礎(chǔ)。當(dāng)列車運行至隧道嚴(yán)重遮擋場景時，北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)BDS將失效，導(dǎo)致列車定位誤差累積，嚴(yán)重影響定位性能。為了提高列車在隧道嚴(yán)重遮擋場景下的定位性能，本文提出了一種北斗失效隧道嚴(yán)重遮擋場景下的列車自適應(yīng)定位方法。首先，對北斗失效場景下，SINS定位誤差進行分析，利用航位推算DR算法，解決了SINS自校準(zhǔn)失效問題。其次，提出了基于無跡卡爾曼的隧道嚴(yán)重遮擋場景...

面向直覺推理的量子效應(yīng)交通預(yù)測算法研究————作者：王潮;蔣曉鋒;王蘇敏;

摘要：準(zhǔn)確的實時交通預(yù)測是實現(xiàn)智能交通系統(tǒng)的核心技術(shù)問題。目前已有的預(yù)測方法在考慮交通信息的時空特征時，忽略了道路之間空間特征的依賴程度差異，導(dǎo)致預(yù)測模型缺乏差異化設(shè)計，無法實現(xiàn)對單條道路的精準(zhǔn)預(yù)測。為了更好地分析道路之間空間特征的依賴程度差異性，設(shè)計了面向直覺推理的量子效應(yīng)交通預(yù)測模型。引入直覺推理的思想對路網(wǎng)結(jié)構(gòu)進行編碼、組合和比較，分離出在空間特征上高度相關(guān)的道路集群，使用量子退火算法優(yōu)化聚類結(jié)果...

聯(lián)合SG濾波和擴展典型相關(guān)性分析的腦控輪椅————作者：潘紅光;滕冰洋;于欣宇;張拓;米文毓;

摘要：腦控輪椅（BCW）結(jié)合腦機接口（BCI）技術(shù)與電動輪椅，使運動障礙患者能夠通過意念操控電動輪椅，從而提升生活質(zhì)量。然而，現(xiàn)有BCW系統(tǒng)有效性和實用性亟待改進。本研究結(jié)合穩(wěn)態(tài)視覺誘發(fā)電位和眼電圖（EOG），實現(xiàn)了嵌入式異步BCW系統(tǒng)，以提升其整體性能與實用性。首先，針對EOG波峰波谷明顯的特征，采用斜率閾值法實時檢測眨眼事件，為BCW系統(tǒng)提供了啟動與停止的異步控制機制。其次，提出基于小波包分解的Sa...

基于聯(lián)盟鏈的公平性聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架————作者：趙洋;劉悅;李鶴翔;王文豪;

摘要：為了解決傳統(tǒng)聯(lián)邦學(xué)習(xí)應(yīng)用中心服務(wù)器可能存在的隱私泄露、單點失效和中毒攻擊等問題，提出一種基于聯(lián)盟鏈的公平性聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架。該框架通過每輪領(lǐng)導(dǎo)人節(jié)點與共識委員會節(jié)點的相互選擇，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的安全聚合和更新，確保系統(tǒng)的去中心化和分布式特性。同時利用區(qū)塊鏈的不可篡改性和防單點攻擊等特性，設(shè)計一種客戶端級的數(shù)據(jù)質(zhì)量評估方法，為多方訓(xùn)練提供必要的量化依據(jù)，保證評估結(jié)果的透明性和可追溯性，并優(yōu)化節(jié)點選舉流程，保證高...

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