一种基于随机矩阵的双因子身份验证方法

身份认证在网络应用系统中起着重要作用。该文介绍一种基于随机矩阵的双因子身份验证方法的实现思路,以随机矩阵的行列坐标作为相互约束条件,提出了一种全新的基于互联网上的电子身份的密码验证方法。此方法具有很强的防泄漏、防黑客盗号、防木马盗号的能力。     

基于PCANet的非下采样剪切波域多聚焦图像融合

近年来,基于深度学习模型的图像融合方法备受关注.而传统的深度学习模型通常需要耗时长和复杂的训练过程,并且涉及参数众多.针对这些问题,文中提出了一种基于简单的深度学习模型PCANet的非下采样剪切波(Non-Subsanmpled Shearlet Transform,NSST)域多聚焦图像融合方法.首先,利用多聚焦图像...     

基于RBAC模型的权限管理改进研究与实现

针对传统RBAC模型无法满足业务审批系统要求的权限可分级、能动态管理的新需求,提出一种改进后的基于角色的控制访问模型。该模型能够动态地创造权限、分配权限、撤销权限,达到资源分离、多级权限管理的目的。结合一个实际项目,采用脚本语言JS （JavaScript）和主流的SSH框架,给出该模型的实现过程,增强各类角色对权限的分级、动态管理,该模型的可行性由此得到验证。     

基于量子粒子群算法的实时多交叉口信号控制

随着城市交通日益发展,如何提高城市交通效率是目前十分关注的问题.为了解决交叉口过饱和交通流控制问题,基于交通流向动态组合的感应控制方案,设计了一种实时多交叉口协调控制(Real-time Intersection Coordination Control,RIC2)模型.该RIC2感应控制模型,以单个交叉口优化为基础,延伸到多个交叉口,形成区域之间的协调控制,同时采取一种改进的量子粒子群算法(Improved Quantum Particle Swarm Optimization,IQPSO)对信号配时进行自适应优化.仿真结果显示上述模型能显著提高城市的通行效率,具有一定可行性.     

具备反向学习和局部学习能力的粒子群算法

为解决粒子群优化（Particle Swarm Optimization,PSO）算法中存在的种群多样性和收敛性之间的矛盾,该文提出了一种具备反向学习和局部学习能力的粒子群优化算法（Reverse-learning and Local-learning PSO,RLPSO）。该算法保留了初始种群中满足排异距离要求的多个较差粒子以及每个粒子的历史最差位置。当检测到算法陷入局部最优时,利用这些较差粒子的位置信息指导部分粒子以较快飞行速度进行反向学习,将其迅速牵引出局部最优区域。反向学习过程可改善粒子种群的多样性,保证了算法的全局探测能力;同时,利用较优粒子间的差分结果指导最优粒子进行局部学习与搜索,该过程可与粒子群的飞行过程并行执行,且局部学习的缩放因子可随进化过程动态调节。局部学习可提高算法的求解精度,保证算法的迅速收敛。实验结果表明,RLPSO 算法同其他 PSO 算法相比,在高维函数优化中具有收敛速度快、求解精度高的特点。     

双通道四元数卷积网络去噪方法

基于深度学习的彩色图像去噪方法通常是在各个通道进行卷积操作后再进行合并得到最后的卷积结果。这种方式没有充分考虑色彩通道之间的光谱相关性,可能导致去噪结果的失真。四元数卷积将彩色像素当作一个整体来进行处理,可以很好地解决这一问题。但是单一的四元数卷积网络不能较好地还原图像细节信息。针对这一问题,提出一种用于去除彩色随机脉冲噪声的双通道四元数卷积网络（DQNet）。该网络首先基于结构通道和色彩通道融合的策略,采用基于扩张卷积的结构细节还原模块提取结构和边缘特征,采用四元数卷积网络提取色彩特征;然后针对卷积运算会导致部分全局信息丢失的问题,通过长线连接将含有丰富全局特征的输入噪声图像与卷积结果进行融合,设计基于注意力机制的特征增强模块来指导网络提取复杂背景中的潜在噪声特征;最后利用残差学习实现彩色随机脉冲噪声的复原。实验结果表明,所提算法具有较好的去噪性能,在中度噪声污染或高度噪声污染的情况下去噪效果更为突出。     

基于区块链的微电网数据安全存储与删除验证方案

针对区块链存储容量有限以及数据删除无法验证的问题,在边缘计算环境下提出一种基于区块链的微电网数据安全存储与删除验证方案。利用边缘计算对电力数据进行预处理,减小数据规模,提高数据质量;分别基于K-Raft(Kademlia-Raft)和Streamlet共识协议构建安全存储链与删除验证链,前者存储密文哈希等相关信息,后者存储删除证明,实现真正的分布式存储。安全性分析与实验分析表明,该方案可以实现微电网数据的安全存储以及外包数据的高效删除验证。     

基于Ethereum的风电能源交易方案

现有风电能源交易市场化面临着难题,如传统管理中心面对交易数量大、交易额度不确定、运营成本高、资金结算时差、交易不透明等缺陷.提出基于Ethereum的风电能源交易方案.通过风电成本利润控制算法和购电最优算法实现风电成本最小化和用户最优购电价.通过Ethereum交易处按照撮合最优算法实现双方去中心化交易.通过联盟链搭建智能合约实现区域风电成本管控、用户购电价格市场化机制、撮合交易管控机制三部分.仿真结果表明该方案具有良好的管理性、可控性、高效性.     

基于SIMPACK对城轨车辆侧向道岔通过性能研究

道岔是轨道线路的三大薄弱环节之一,是限制开行高速列车以及重载列车的关键因素。道岔最主要的特征就是其横截面外形随长度方向的变化而变化,使得线路存在较大的横向不平顺和垂向不平顺。针对典型结构形式的城市轨道低地板车辆正线小曲线道岔通过性能问题进行分析研究,基于SIMPACK以7号右向道岔为例,建立了低地板车辆列车模型和道岔变截面轨道模型,对正常曲线通过和道岔通过结果进行了对比分析。利用多体动力学软件SIMPACK对城轨车辆道岔通过进行动力学仿真分析,动力学模型使用了3节列车模型,头尾车为动车、采用独立旋转车轮,中间车为拖车、采用独立轮对,通过速度30 km/h。     

基于GPS的嵌入式桥梁实时数据采集系统的探究

针对桥梁实时健康数据采集高实时性的要求,总结了目前国内采用嵌入式技术实现桥梁实时健康数据采集的研究情况,重点阐述了时间同步性对于桥梁健康数据采集的意义,提出了基于GPS的嵌入式桥梁数据采集系统的构思。