目錄

綜述評論

面向偏差問題的推薦方法研究綜述

摘要：推薦系統(tǒng)偏差的研究眾多但零散，相關研究綜述較少。因此，根據(jù)偏差產(chǎn)生的主體將偏差分為用戶行為導致的偏差、物品展示導致的偏差和推薦算法導致的偏差，進而又細分為選擇偏差、一致性偏差等九種具體的類別，并給出各個偏差的定義和造成原因；著重對解決...

車聯(lián)網(wǎng)隱私保護研究綜述

摘要：車聯(lián)網(wǎng)是一種通過在車輛、行人、路邊單元等通信實體之間構建一個網(wǎng)絡拓撲來提供高效、安全的信息服務的網(wǎng)絡，車聯(lián)網(wǎng)能夠有效滿足人們對交通環(huán)境日益增長的需求，但由于車聯(lián)網(wǎng)具有移動性和開放性的特點，容易遭受攻擊。在眾多的威脅中，車聯(lián)網(wǎng)用戶的隱私...

多變體執(zhí)行誤報問題分析與解決方法綜述

摘要：從安全角度出發(fā)，多變體執(zhí)行（multi-variant execution，MVX）被廣泛應用于網(wǎng)絡安全防御，但多變體執(zhí)行存在一個共性問題：即各路執(zhí)行體向裁決器返回內(nèi)容時，合路產(chǎn)生的誤報難以解決。排除機器環(huán)境等客觀因素，產(chǎn)生誤報是因為...

區(qū)塊鏈技術

基于ECC-ZKP的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈可控身份管理與認證模型

摘要：基于區(qū)塊鏈的農(nóng)產(chǎn)品供應鏈中，當參與主體數(shù)量規(guī)模越來越大時，節(jié)點與企業(yè)之間的1：1匹配關系將造成節(jié)點數(shù)量眾多，從而造成網(wǎng)絡開銷大、共識效率低等問題。針對這些問題，引入中間件使得節(jié)點與企業(yè)之間1：1關系變?yōu)?：n的關系，對所涉及到的企業(yè)身...

基于交易特征對以太網(wǎng)多類型非法賬戶的分析與預測

摘要：日益頻繁的非法交易行為妨害以太坊安全交易，針對電子貨幣的匿名性使得非法交易行為難于跟蹤分析問題。將以太坊平臺交易數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源，以被標記的非法賬戶和未標記的正常賬戶數(shù)據(jù)集作為訓練集，利用交易數(shù)據(jù)的特征屬性為構造基礎，通過CatBoos...

算法研究探討

未知環(huán)境下多AUV協(xié)同避障方法研究

摘要：針對多AUV（autonomous underwater vehicle）系統(tǒng)在未知環(huán)境中進行路徑規(guī)劃時難以兼顧避障與編隊的問題，提出了一種基于領航—跟隨者與行為的多AUV協(xié)同避障方法。首先，通過構造碰撞危險度及偏離目標評價函數(shù)，設計...

強化信息交流的堆優(yōu)化算法及其機器人路徑規(guī)劃

摘要：堆優(yōu)化算法（HBO）是最近提出的一種新型和優(yōu)秀的智能優(yōu)化算法，但需完善并拓展其應用領域。針對HBO信息交流不足導致其搜索能力不強的缺陷，提出了一種改進的HBO，即強化信息交流的HBO （information interchange ...

傳播結果的同源分析

摘要：傳播結果的同源分析旨在識別出哪些歷史傳播結果是由同一組傳播源頭產(chǎn)生的。使用伯努利混合模型對傳播結果的同源分析問題進行建模求解，同一組源頭產(chǎn)生的傳播結果對應一個伯努利分量，而伯努利分量的參數(shù)反映源頭的影響在各點的傳播到達概率；基于該模型...

基于Im2col的并行深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法

摘要：針對大數(shù)據(jù)環(huán)境下并行深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DCNN）算法中存在數(shù)據(jù)冗余特征多、卷積層運算速度慢、損失函數(shù)收斂性差等問題，提出了一種基于Im2col方法的并行深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化算法IA-PDCNNOA。首先，提出基于Marr-Hildre...

基于觀測空間關系提取的多智能體強化學習

摘要：針對多智能體系統(tǒng)（multi-agent systems，MAS）中環(huán)境具有不穩(wěn)定性、智能體決策相互影響所導致的策略學習困難的問題，提出了一種名為觀測空間關系提?。╫bservation relation extraction，ORE...

基于超圖網(wǎng)絡的產(chǎn)品設計知識智能推薦方法研究

摘要：面向產(chǎn)品設計的知識管理系統(tǒng)中，為了提高知識庫中海量設計知識推薦的效率和效果，從產(chǎn)品結構知識、過程知識以及知識標識三個維度構建了設計知識文檔超圖網(wǎng)絡，利用hyper2vec技術建立了知識表示模型，生成了知識特征向量庫。采用用戶行為信息，...

基于矩陣分解雙線性池化的多模態(tài)融合虛假新聞檢測

摘要：現(xiàn)有的大多數(shù)虛假新聞檢測方法將視覺和文本特征串聯(lián)拼接，導致模態(tài)信息冗余并且忽略了不同模態(tài)信息之間的相關性。為了解決上述問題，提出一種基于矩陣分解雙線性池化的多模態(tài)融合虛假新聞檢測算法。首先，該算法將多模態(tài)特征提取器捕捉的文本和視覺特征...

融合外部屬性的短時交通流預測研究

摘要：針對現(xiàn)有交通流量預測算法大多僅考慮常態(tài)下的預測，而未考慮天氣屬性、周圍地理屬性對預測結果的影響，提出一種融合外部屬性的組合預測模型（A-STIGCN）。首先，將外部屬性作為路網(wǎng)中路段的屬性，同時對路段的屬性和交通特征進行建模，得到增強...

基于SCDV及各向異性調(diào)整BERT的文本語義消歧方法

摘要：文本表示需要解決文本詞語的歧義性問題，并能夠準確界定詞語在特定上下文語境中的語義特征。針對詞語的多義性及語境特征問題，提出了一種文本語義消歧的SCDVAB模型。其基于分區(qū)平均技術，將場景語料庫轉(zhuǎn)換為文檔嵌入，并引入各向異性，改進了軟聚...

考慮客戶價值的卡車與無人機聯(lián)合配送時變路徑優(yōu)化方法

摘要：針對擁堵情況日益嚴重導致的物流業(yè)配送時效不高、客戶價值低等問題，綜合考慮客戶價值和成本等因素，提出了一種卡車與無人機聯(lián)合配送時變路徑的優(yōu)化方法?？紤]到配送過程中不同時段的擁堵情況，采用速度分布函數(shù)刻畫車輛的行駛速度，同時考慮客戶的時間...

基于任務與巡航方向相關性分析的無人機任務分配

摘要：在有限能耗下提高任務執(zhí)行效率是無人機系統(tǒng)中一個關鍵問題，然而現(xiàn)有的無人機任務分配方法忽視任務與無人機巡航方向的相關性對能耗和時延的影響。為此，提出一種基于任務與巡航方向相關性分析的無人機任務分配方法，該方法包括任務篩選和基于共識的沖突...

融合差分變異和切線飛行的天鷹優(yōu)化器

摘要：針對天鷹優(yōu)化器（aquila optimizer，AO）雖然擁有強大的全局勘探能力，但局部開發(fā)能力不足的問題，提出融合差分變異和切線飛行的天鷹優(yōu)化器（differential evolution mutation and tangen...

V2X環(huán)境下主干路相鄰交叉口多目標協(xié)同優(yōu)化模型研究

摘要：針對城市主干路相鄰交叉口之間因缺乏信息交互而不能有效協(xié)同，導致主干路運行效率較低的問題，提出一種V2X（vehicle to everything）環(huán)境下的城市主干路相鄰交叉口多目標協(xié)同優(yōu)化模型。以V2X技術實時獲取交通量、速度特性為...

基于分層強化學習的自動駕駛車輛掉頭問題研究

摘要：調(diào)頭任務是自動駕駛研究的內(nèi)容之一，大多數(shù)在城市規(guī)范道路下的方案無法在非規(guī)范道路上實施。針對這一問題，建立了一種車輛掉頭動力學模型，并設計了一種多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取特征圖作為智能體的輸入。另外還針對調(diào)頭任務中的稀疏獎勵問題，結合分層強...

基于end-to-end深度強化學習的多車場車輛路徑優(yōu)化

摘要：為提高多車場車輛路徑問題（multi-depot vehicle routing problem，MDVRP）的求解效率，提出了端到端的深度強化學習框架。首先，將MDVRP建模為馬爾可夫決策過程（Markov decision pro...

基于改進HBA算法的生鮮閉環(huán)供應鏈網(wǎng)絡魯棒優(yōu)化設計

摘要：針對生鮮閉環(huán)供應鏈網(wǎng)絡設計問題，建立了一種基于生鮮閉環(huán)供應鏈網(wǎng)絡的魯棒優(yōu)化模型，以解決供應鏈網(wǎng)絡中的不確定性問題。首先，針對涵蓋五個節(jié)點的生鮮供應鏈網(wǎng)絡結構建立了多周期、多產(chǎn)品，以最小化成本、最小環(huán)境影響為目標的混合整數(shù)規(guī)劃模型，采用...

采用混合搜索策略的阿奎拉優(yōu)化算法

摘要：針對阿奎拉優(yōu)化算法（AO）存在的不足，提出一種采用混合搜索策略的阿奎拉優(yōu)化算法（HAO）。首先，利用動態(tài)調(diào)整函數(shù)平衡算法的全局探索與局部開發(fā)；其次，利用混沌自適應權重來增強算法的全局搜索能力、加快算法的收斂速度；最后，設計新的個體變異...

結構正則化多視圖非負矩陣分解

摘要：現(xiàn)存非負矩陣分解（non-negative matrix factorization，NMF）研究多考慮單一視圖分解數(shù)據(jù)，忽略了數(shù)據(jù)信息的全面性。此外，NMF限制其獲取數(shù)據(jù)的內(nèi)在幾何結構。針對以上問題，提出一個結構正則化多視圖非負矩陣...

考慮隨機變量影響的混合多屬性決策方法研究

摘要：針對多屬性決策問題中評價存在混合異質(zhì)信息的情況，提出了模塊化隨機折中解決排序法（modular random measurement alternatives and ranking according to compromise s...

基于改進自適應黑洞機制的引力搜索算法

摘要：針對基本引力搜索算法（gravity search algorithm，GSA）易早熟、易陷入局部最優(yōu)、缺少有效加速機制等缺點，提出了基于改進自適應黑洞機制的GSA（improved adaptive black hole gravi...

帶有超長方體約束的少數(shù)類樣本生成機制

摘要：合成少數(shù)類過采樣技術（SMOTE）是解決類不平衡問題的有效方法之一。但是，SMOTE的線性插值機制將合成樣本限制在原始樣本的連線上，導致新樣本缺乏多樣性，并且這條連線穿過多數(shù)類區(qū)域時可能會生成噪聲樣本。針對上述問題，提出一種帶有超長方...

基于樹寬的警示傳播算法收斂性分析

摘要：警示傳播算法作為一種基本的信息傳播算法，其收斂時求解可滿足性問題十分有效，但因子圖結構較為復雜時，算法往往不收斂導致求解失敗。為了對這種現(xiàn)象給予理論解釋，同時對警示傳播算法收斂性進行有效分析，利用樹分解方法構造了命題公式對應因子圖的樹...

基于特征分解的快速位姿圖優(yōu)化算法

摘要：位姿圖優(yōu)化（pose graph optimization，PGO）是計算機視覺領域中廣泛應用的高維非凸優(yōu)化算法，很難直接求解，主要依賴于迭代技術，對初始值的質(zhì)量要求較高，在實踐中很難得到保證。針對位姿圖優(yōu)化問題進行了研究，提出了基于...

門診動態(tài)溢流排隊系統(tǒng)感性和理性退出率分析

摘要：在現(xiàn)實醫(yī)療服務中，面對醫(yī)生座席數(shù)量供不應求的現(xiàn)狀，采用傳統(tǒng)的雙隊列獨立排隊系統(tǒng)很難高效利用醫(yī)院資源。對此，在不改變醫(yī)院現(xiàn)有資源的情況下設置系統(tǒng)動態(tài)用來合理配比各門診患者容量，在傳統(tǒng)雙隊列獨立排隊系統(tǒng)的基礎上建立動態(tài)溢流門診排隊生滅模型...

系統(tǒng)應用開發(fā)

基于整數(shù)線性規(guī)劃的VLIW DSP指令分簇調(diào)度

摘要：在分簇VLIW DSP上，指令分簇是一項對程序性能有重要影響的編譯優(yōu)化，但現(xiàn)有的指令分簇算法只能處理順序的程序區(qū)域，且難以獲得最佳的分簇方案。針對這些問題，提出一種基于整數(shù)線性規(guī)劃的統(tǒng)一指令分簇與指令調(diào)度的方法。該方法使用0-1決策變...

基于目標的域隨機化方法在機器人操作方面的研究

摘要：使用強化學習解決機器人操作問題有著諸多優(yōu)勢，然而傳統(tǒng)的強化學習算法面臨著獎勵稀疏的困難，且得到的策略難以直接應用到現(xiàn)實環(huán)境中。為了提高策略從仿真到現(xiàn)實遷移的成功率，提出了基于目標的域隨機化方法。使用基于目標的強化學習算法對模型進行訓練...

考慮零件功能性削減的多目標拆卸方案決策

摘要：為解決零件價值高低界限模糊、廢舊產(chǎn)品拆卸深度不合理的問題，提出一種考慮零件功能性削減的產(chǎn)品多目標拆卸方案決策方法。分析零件具體損傷對拆卸工具、方向、約束狀態(tài)的影響，建立損傷情況下的拆卸信息模型；結合各損傷形式對零件接觸面功能性的削減作...

面向應用的RGB-D機器人道路坡度融合估計方法

摘要：為提高機器人在移動路徑中對道路坡度的估計精度，提出一種面向應用的RGB-D（red green blue-depth）機器人融合型道路坡度估計方法。首先，引入隨機采樣一致性算法完成點云處理；其次，采用改進型平面擬合方法完成法向量估計；...

網(wǎng)絡與通信技術

面向軟件定義網(wǎng)絡的可變粒度數(shù)字孿生構建技術

摘要：軟件定義網(wǎng)絡（software defined network，SDN）應用范圍的擴大帶來了應用需求多樣化的挑戰(zhàn)。利用數(shù)字孿生（digital twin，DT）增強SDN的實時分析、推演和控制能力，能更好地滿足各種應用場景需求。然而，...

移動邊緣計算網(wǎng)絡下的服務功能鏈部署優(yōu)化設計

摘要：為解決移動邊緣計算網(wǎng)絡中面向用戶的服務功能鏈部署算法系統(tǒng)成本支出過大、響應時間長的難題，提出了針對服務功能鏈成本與時延聯(lián)合優(yōu)化設計的方法。首先，在服務功能鏈構建階段，根據(jù)節(jié)點位置和資源狀況，選擇當前最佳節(jié)點減少虛擬網(wǎng)絡功能（virtu...

基于OLSR協(xié)議的無人機自組網(wǎng)多徑路由策略

摘要：針對現(xiàn)有文獻在研究路由協(xié)議時選擇的路由度量未能結合無人機自組織網(wǎng)絡當時的性能水平進而造成路由決策不合理的問題，提出了一種具有負載感知和網(wǎng)絡拓撲變動感知能力的多指標多徑優(yōu)化鏈路狀態(tài)路由協(xié)議（optimized link state ro...

信息安全技術

基于iForest和LOF的流量異常檢測

摘要：異常檢測在現(xiàn)代大規(guī)模分布式系統(tǒng)的安全管理中起著重要作用，而網(wǎng)絡流量異常檢測則是組成異常檢測系統(tǒng)的重要工具。網(wǎng)絡流量異常檢測的目的是找到和大多數(shù)流量數(shù)據(jù)不同的流量，并將這些離群點視為異常。由于現(xiàn)有的基于樹分離的孤立森林（iForest）...

安全增強的智能電網(wǎng)輕量級匿名認證方案

摘要：現(xiàn)有的智能電網(wǎng)身份認證方案大多存在計算成本高和認證流程復雜的問題，不適用于智能電網(wǎng)中資源受限的智能設備。而一些輕量級的方案卻存在多種安全漏洞，這些方案都無法在效率和安全性之間實現(xiàn)所需的權衡。針對上述問題，基于橢圓曲線加密算法設計了一個...

格上基于身份的可鏈接環(huán)簽名方案

摘要：為了抵抗量子算法的攻擊和應對惡意簽名者利用環(huán)簽名技術的完全匿名性輸出多個簽名從而進行雙重開銷攻擊這一缺陷，同時為了解決不必要的系統(tǒng)開銷浪費問題，提出了一種新的格上基于身份的可鏈接環(huán)簽名方案。該方案以格上近似最短向量問題為安全基礎，將該...

一種MIBS方案的分析與改進

摘要：魏松杰等人提出一種基于安全仲裁SEM（security mediator）的mIBS（identity based signature）方案，利用SEM節(jié)點實現(xiàn)用戶身份實時撤銷。mIBS方案中，SEM持有部分用戶私鑰，與簽名者共同完成...

基于二進制序列的屬性訪問控制策略檢索方法

摘要：在基于屬性訪問控制策略中，如何快速響應檢索的訪問控制請求至關重要，而通過遍歷策略集合每條規(guī)則中的所有屬性值去匹配相應規(guī)則的檢索方法是低效的。提出一種基于二進制序列的屬性訪問控制策略檢索方法，采用二進制標志和二進制編碼表示基于屬性的訪問...

基于混合云架構的深度語義密文檢索

摘要：針對傳統(tǒng)的云環(huán)境下密文檢索方案基于統(tǒng)計學模型來生成文件向量和檢索向量，并沒有考慮文件和請求的深層次語義信息，提出一種基于混合云架構的深層次語義密文檢索模型。通過私有云聯(lián)邦學習神經(jīng)網(wǎng)絡模型構建向量生成模型，通過公有云存儲密文數(shù)據(jù)。另外，...

一種面向低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡的高效無證書身份認證方案

摘要：針對現(xiàn)有低軌衛(wèi)星網(wǎng)絡認證方案采用集中認證方式存在認證時延大和采用復雜的雙線性映射存在計算開銷大的問題，引入無證書認證模型，在Gayathri方案的基礎上；設計了一種高效無證書認證方案。該方案將用戶的公鑰和真實身份統(tǒng)一起來，使得認證過程...

圖形圖像技術

貪心非對稱深度有監(jiān)督哈希圖像檢索方法

摘要：近年來，深度有監(jiān)督哈希檢索方法已成功應用于眾多圖像檢索系統(tǒng)中。但現(xiàn)有方法仍然存在一些不足：一是大部分深度哈希學習方法都采用對稱策略來訓練網(wǎng)絡，但該策略訓練通常比較耗時，難以用于大規(guī)模哈希學習過程；二是哈希學習過程中存在離散優(yōu)化問題，現(xiàn)...

一種具有平衡標簽預測能力的在線哈希算法

摘要：針對傳統(tǒng)離線哈希算法訓練模型耗時、占用內(nèi)存大和不易更新模型的問題，以及現(xiàn)實圖像集的標簽存在大量損失的現(xiàn)象，提出了一種能夠平衡標簽預測的在線哈希算法（BLPOH）。BLPOH通過標簽預測模塊生成預測標簽，并融合殘缺的真實標簽，能夠有效緩...

面向WSI的乳腺病理亞型分類研究

摘要：為實現(xiàn)乳腺病理WSI圖像的精準分類，提出了一種基于混合連接的門控卷積神經(jīng)網(wǎng)絡分類方法。搭建了局部殘差連接和全局稠密連接的混合模塊，將壓縮激活門控單元嵌入混合模塊，建立了混合模塊與過渡層交替連接的骨干網(wǎng)絡。結合基于四叉樹分割的圖像數(shù)據(jù)增...

融合IMU去除運動模糊的改進光流匹配算法

摘要：為進一步提高視覺SLAM中的光流匹配精度和速度，提出一種融合慣性測量單元（inertial measurement unit，IMU）去除運動模糊的改進光流匹配算法。該算法首先利用IMU運動信息計算的點擴散函數(shù)去除運動模糊，提高特征點...

基于多尺度殘差網(wǎng)絡的單應估計方法

摘要：單應估計是許多計算機視覺任務中一個基礎且重要的步驟。傳統(tǒng)單應估計方法基于特征點匹配，難以在弱紋理圖像中工作。深度學習已經(jīng)應用于單應估計以提高其魯棒性，但現(xiàn)有方法均未考慮到由于物體尺度差異導致的多尺度問題，所以精度受限。針對上述問題，提...

基于群智感知的街景變化檢測方法

摘要：移動群智感知數(shù)據(jù)包含的圖像和時空情境信息可用于檢測街景圖像變化，但是群智感知數(shù)據(jù)通常是低質(zhì)和不規(guī)范的。為了準確檢測街景發(fā)生的變化，主要解決由拍攝視角差異引起的數(shù)據(jù)低質(zhì)問題。首先，針對大視差問題采用圖像配準方法初步對齊圖像并提取出配準特...

基于Transformer的圖像分類網(wǎng)絡MultiFormer

摘要：為解決目前ViT模型無法改變輸入補丁大小且輸入補丁都是單一尺度信息的缺點，提出了一種基于Transformer的圖像分類網(wǎng)絡MultiFormer。MultiFormer通過AWS（attention with scale）模塊，將每...

應用于材料圖像分割的Graph-UNet

摘要：小樣本材料圖像分割是圖像分割領域的研究難點之一。材料圖像的微觀結構大多數(shù)形狀各異、紋理復雜且邊界模糊，會導致材料圖像的分割不準確。Graph-UNet被提出融合U-Net和圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來解決小樣本材料圖像自動分割的挑戰(zhàn)，它將卷積神經(jīng)...