Partial Label Learning via Conditional-Label-Aware Disambiguation

Partial label learning is a weakly supervised learning framework in which each instance is associated with multiple candidate labels,among which only one is the ground-truth label.This paper proposes a unified formulation that employs proper label constraints for training models while simultaneously performing pseudo-labeling.Unlike existing partial label learning approaches that only leverage similarities in the feature space without utilizing label constraints,our pseudo-labeling process leverages similarities and differences in the feature space using the same candidate label constraints and then disambiguates noise labels.Extensive experiments on artificial and real-world partial label datasets show that our approach significantly outperforms state-of-the-art counterparts on classification prediction.     

基于无线携能通信的传感云系统Sink节点最优能效策略

无线携能通信能够提升传感器网络的能量效率和资源复用率,然而当前研究均优化无线携能通信参数以实现系统增益,忽略了信道质量变化对系统能量效率的影响.为了解决该问题,针对无线携能通信的传感云系统,提出基于最优停止理论的Sink节点能效优化策略.首先设计下行无线携能通信、上行信息传输的工作时序,其中下行阶段Sink节点采用机会调度策略,选择信道质量较好时刻开始下行链路传输.Sink节点能效定义为系统所实现的上行吞吐量与下行能耗之比.继而基于最优停止理论,建立Sink节点能效最优化问题并证明该问题存在最优停止规则.最后设计最优能效算法求解Sink节点最优下行无线携能传输时刻,从而制定相应的能效优化策略.通过仿真实验验证最优能效算法的有效性与性能,同时通过不同策略的对比验证所提策略在提升Sink节点能效方面的优势.     

基于双分支特征融合的场景文本检测方法

研究一类布尔控制网络的集成集可控性和集成集镇定性问题.首先,利用矩阵的半张量积理论,给出布尔控制网络等价的代数表示;其次,通过自由控制序列研究布尔控制网络的集成集可控性,并给出相应的充分必要条件,对于布尔控制网络的集成集镇定性问题,使其转换为集成集可控性问题,并给出相应的判定定理;最后,给出数值例子说明所提出方法的有效性.     

面向持续集成的回归测试优化方法

针对持续集成环境下回归测试需要进行持续优化的问题,提出一种依据回归测试目标自适应调整策略的优化方法.首先将失败标志、缺陷检测数、重要性因子、新旧功能标志作为用例属性进行标记,根据历史数据和关联关系对用例属性进行初始化;而后根据阶段测试目标,区分新功能测试、修改性测试,将需求映射为具体的用例属性指标,据此对用例进行选择;计算重要性因子,更新用例属性标签,根据用例属性进行优先级自动排序;用例执行中,按照时间、资源要求,根据用例属性选择相应规模的测试用例进行执行.最后选择开源数据集进行实验,结果表明该方法针对不同的测试目标均能够降低执行用例的规模,提高缺陷检测效率.     

基于多尺度特征融合双U型皮肤病变分割算法

针对皮肤病分割问题中皮肤病变区域大小不一且形状各异问题,提出一种基于多尺度特征融合的双U型皮肤病分割算法.该算法由粗分U型网络和细分U型网络两部分组成.首先粗分U型网络编码部分采用预训练VGG-19模型对相关特征进行多尺度特征提取;在解码阶段利用改进注意力残差块将底层与高层信息进行有效的映射融合,得到初步的Mask;然后将初步生成的Mask与原图像聚合,并输入多路特征提取编码器中进行二次特征蒸馏;而细分U型网络解码器同时与粗分U型网络编码部分和细分U型网络的编码部分特征映射进行融合,保证网络可以聚合更多的有效特征;最后利用Focal Tversky损失函数进一步提升分割效果.实验表明,所提算法在ISBI2016数据集上实验分割精度为96.11％、敏感度为93.59％、特异性为97.10％、Dice系数为93.14％、Jaccard系数为87.17％,能够有效地分割皮肤病病变区域.     

带权图的多重分形度量

分形维数及多重分形是分形理论的重要研究内容。复杂网络的多重分形已经得到了较为深入的研究,但对复杂网络多重分形的度量目前并没有可行的方法。带权图是复杂网络研究的重要对象,其中的节点权重及边权重可以为正实数、负实数、纯虚数及复数等多种不同的类型。除节点权重及边权重均为正实数的情形外,其他类型的带权图都具有多重分形特性,且均具有无穷多个复数形式的网络维数。通过对带权图多重分形的研究,文中给出了15种具有多重分形特性的带权图多重分形维数的模所构成的集合,并采用集合的势对带权图的多重分形特性进行度量。研究表明,15种带权图多重分形维数的模所构成的集合均是可数集,其中有2种集合是2重集合,另外13种集合是通常意义上的集合,而且所有的集合均是等势的,其势均为■0。     

双偏差双空间局部方向模式的人脸识别

针对局部方向数（Local Directional Number pattern,LDN）类方法的人脸识别通常仅利用梯度信息且信息提取不充分的问题,提出双偏差双空间局部方向模式（Double Variation and Double Space Local Directional Pattern,DVDSLDP）。该方法首先通过像素采样扩大关联邻域信息,再利用边缘响应算子和局部前后向差分获得的相对偏差和绝对偏差以构成双偏差信息,充分挖掘局部梯度空间信息;然后与所提取像素的灰度空间特征级联融合,以获得双空间特征,再进行模式编码得到特征图;最后依据信息熵加权级联各子块直方图获得人脸特征向量,使用最近邻分类器完成分类。针对ORL、Yale、AR人脸库和相关典型方法的对比结果表明：利用双空间特征的融合,获得了轮廓更清晰、纹理更丰富的编码特征图,在ORL和Yale库上分别达到了99.50%、94.44%的识别率,尤其是在训练样本较少时性能提升明显;该方法针对AR库的表情、光照、遮挡A和遮挡B子集分别达到了99.67%、100%、99.33%和97.33%的识别率,明显高于其他方法,表现出良好的鲁棒性。     

面向变电站机器人巡检路径规划中的算法研究

针对目前在变电站中应用广泛的巡检机器人,探讨了其巡检路径的问题,依据离散数学理论中的哈密顿回路方法和路径的常规规划算法,研究了一种变电站的巡检路径为矩形分布时的机器人巡检路径问题。针对不同巡检方式,分别提出：全局巡检方式,采用新提出的哈密顿算法,当巡视起点被设定后,其他被巡视的任何点均可被归类,从而找出其巡检路径的哈密顿回路;重点设备巡检方式,采用Dijkstra算法和遗传算法相结合的方法;固定点巡检方式,采用Dijkstra算法。其中,三种巡检方式分别针对电量充足、低电量返回及充电完毕继续巡视等方面给出仿真结果,并将其在某变电站进行了试用。研究结果表明,三种巡检方式下的算法均有效可行,新提出的哈密顿回路算法巡视的路径比常规方法相对要短,算法的运算速度相对更快。     

配电网自动化DTU终端的103规约的安全性分析

IEC 60870-5-103规约是应用于继电保护设备的信息接口配套标准,传输的主要内容是与继电保护有关的信息.该报文进行的是明文传输,缺乏加密措施和数字签名机制,安全性较低.为了验证以太网传输的103规约存在安全隐患和风险,搭建了主站与配电网自动化DTU终端的通信实验环境.运用ARP欺骗手段对系统进行了中间人攻击测试,实验的结果表明以太网传输的103规约具有中间人攻击的风险.为了提高协议的安全性,提出了一种基于非对称密码算法的双向身份认证机制,并采用对称加密机制、数字签名技术确保传输报文的机密性和完整性,最后通过仿真测试验证该方法的有效性.     

轻量级分组密码GIFT的一种白盒实现方案

白盒实现是将已知的密码算法通过白盒密码技术进行设计,使其在白盒攻击环境中具有与原算法相同的功能,同时保证该算法的安全性不会遭到破坏。文章提出一种轻量级分组密码GIFT的白盒实现方案,该方案主要思想是使用查找表表示密码算法每轮的输入输出,并使用不同大小的仿射函数编码查找表的输入输出。该方案需要13.92 MB的内存空间,并能抵抗BGE攻击、MGH攻击、仿射等价算法攻击和差分矩阵攻击等代数分析攻击。其中,仿射等价算法攻击的复杂度大于O(2^82)。