移动社交网络多密钥混淆的交友隐私保护方案研究

在移动社交网络中,为保证交友匹配过程中用户的隐私,提出多密钥混淆隐私保护方案.利用代理重加密技术,对用户密钥密文进行重新加密,实现了以扩充交友访问策略条件的交友匹配,并保证密文转换过程中用户的隐私不被泄露;利用随机密文组件加密技术,实现了对真实明文对应加密文件的信息隐藏,提高了攻击者的破解难度;利用数据摘要签名技术,解决了以往方案未考虑的多加密文件对应的文件解密问题.安全和实验分析表明,本文方案可以达到CPA（Chosen Plaintext Attack）安全,可以保证交友用户的隐私不被泄露,并且比既有的方案更有效.     

GEP算法解码结构复用研究

适应度评价大体可以分成解码和计算适应度值两个部分, 是进化计算中运算量最大、重复率最高的过程之一。为了有效利用已有计算结果的角度避免大量重复建树和遍历运算, 改进了GEP解码算法基本流程以降低GEP的运算量, 达到了提升运算效率的目的。采用仿真的方式对引入复用机制的GEP和传统GEP算法进行了对比实验, 从解码次数、解码所用时间等两个方面进行对照, 发现引入复用机制的GEP算法在解码次数上比传统GEP有多个数量级的优势, 在解码所需时间上也有较大的改进。     

概率模型下的一种优化覆盖算法

覆盖率不仅是评价无线传感器网络体系性能的重要标准之一,也是无线传感器网络所研究的一项重点课题.为此,提出了一种概率模型下优化覆盖算法.该算法通过对概率覆盖模型的计算,给出了传感器节点覆盖的期望值和公差的求解过程以及对所关注目标节点进行首次覆盖后的期望值证明过程.在网络能量方面则通过节点状态调度策略对通信路径进行优化,证明节点能量衰减过程中,拟合函数极限存在的意义,实现了传感器节点能量的有效匹配,抑制了传感器节点能量的消耗,证明了优化后整个监测区域传感器节点覆盖函数之间的关系.仿真实验结果表明,该算法不仅提高了覆盖和网络服务质量,而且有效地抑制了网络能量开销,延长了网络生存周期.     

深度迁移学习辅助的阿尔兹海默氏症早期诊断

目前越来越多的老人正在遭受着阿尔茨海默氏症AD(Alzheimer's Disease)带来的痛苦。临床研究显示,轻度认知障碍MCI(mild cognitive impairment)转化为阿尔兹海默氏症的概率很高,但是若能在MCI阶段对其进行药物治疗是可以康复的,因此提高根据核磁共振图像MRI医学图像诊断的准确率很有必要有。由于医学领域的特点,构建带标注信号的一定规模的数据集非常困难,导致现有机器学习/深度学习方法难以应用于医学影像分析以至于深度学习的结果并不理想。采用数据增广方式对原来数据集的规模进行一定数量的扩充。然后采用一种针对MRI识别的端到端的深度神经网络分类器(MCINet)。结合迁移学习方式对MCINet模型进行有效训练而不至于过拟合。实验结果表明,该方法在较少带标记训练样本的情形下,也获得较高的准确率。     

手机通话记录智能处理APP软件设计

文章主要是对手机上的通话记录数据进行分类处理,根据来电或者拨出电话的通话时长,通话间隔,通话次数等信息对通话记录进行分析,并对手机用户对通话记录的常用操作进行追踪,对其操作方法与通话类别进行分析,获得手机用户对不同通话的操作习惯,根据上述智能分析结果,使用AlarmManager服务定期提醒手机用户对不同通话进行不同操作整理,释放存储空间,使手机不因长期使用而速度变慢,同时使通话记录中永远将最重要和最紧急的通话记录保留在最前面,使用户在紧急和危险情况下可以快速找到联系电话.本软件为不同的手机用户实现了通话记录的个性化定制处理功能.     

基于Hénon混沌与动态非线性方程的改进粒子群优化算法*

为解决粒子群优化算法易于陷入局部最优问题,提出了两种新方法并行改进粒子群优化算法惯性权重：对适应度值比平均值差的粒子,用所设计的动态Hénon混沌映射公式调整惯性权重,在复杂多变的环境中逐步摆脱局部最优值,动态寻找全局最优值;对适应度值好于或等于平均值的粒子,用提出的动态非线性方程调整惯性权重,在保存相对有利环境的基础上逐步向全局最优处收敛。两种方法前后相辅相成、动态协调,使两个动态种群相互协作、协同进化。采用不同复杂程度的标准测试函数进行实验,结果发现,该算法在不同情况下都超越了同类著名改进粒子群优化算     

以学习者为中心的网络课程资源建设研究

网络课程资源作为信息技术与教育教学深度融合的产物,是教育信息化建设核心内容之一。网络课程资源建设如何体现以学习者为中心,满足每个学习者个性化的需求是当前网络课程资源建设研究的重点。本文以高校网络精品课程建设为例,分析了当前网络课程资源建设存在的一些问题,并提出了解决这些问题的方法,探讨了网络课程资源的建设的途径与建设方案。     

云计算在教育领域的应用初探

云计算被视为"第三次IT革命",是分布式处理、并行处理和网格计算的发展,是下一代互联网的发展趋势。其低成本、海量存储和强大计算能力在教育领域产生积极影响。该文在云计算和其特点服务简要介绍的基础上,重点分析了云计算在教育领域的应用以及教育云平台的架构。     

学科竞赛与开放实验室相结合的卓越网络人才培养途径研究

结合网络工程专业建设的实际,从转换教育观念、加强实验室建设、丰富网络课程教学内涵及采取的配套措施等方面,阐述网络工程学科竞赛团队组织的特点、管理方式及其成效,力求在网络工程专业培养工程型高素质人才方面探索出一条新路。     

高精度AOA分簇定位算法

如今的网络安全主要联系于无线传感网络,定位算法的优劣决定了无线传感网络的能力,也就决定了网络安全的能力。分簇定位算法具有能量效率高、可扩展性好、简单可行的优点,但是分簇算法属于一种模糊定位算法,不具有较高的精度。此外,分簇算法的簇首替换如果在全局范围内进行选择,很容易造成高消耗。AOA（angle of arrival）算法在复杂环境中具有精确的定位能力。文章通过运用AOA测距算法,使分簇算法的每个节点具有自探测能力,通过节点相对夹角,用坐标算法算出相应于簇首的坐标。为了让能量消耗低于普通分簇算法,文章根据完全图中能量有效原理,让分簇只在初始时进行一次,在每个簇内无簇首或能量低时,对簇首进行重选举,再将信息发送给总簇。Matlab仿真实验表明,文章算法实现了range-based的分簇定位算法,且保留了快速部署、能量效率高、高精度的优点。根据实验,文章算法适用于不松散部署的无线传感网络。