均值模型下满足对数级收敛速度的动态系统

文章研究了在均值模型下,动态系统收敛至一致性状态所需的时间。在每一时间步内,节点计算其邻居的均值,并以计算结果作为自己的新值。我们考虑了当节点间的网络结构处于动态变化状态的情况。我们的分析证明了当节点的度在相邻时间点之间变化较小的情况下,即使仅满足微弱的连通性条件,动态变化的网络仍然可以保证动态系统会快速收敛到一致性状态。     

空位对五唑阴离子盐Mn（N5）2冲击反应和损伤演化的影响

为探究微缺陷对五唑阴离子盐冲击响应、化学分解及损伤演化的影响,采用从头算分子动力学模拟方法研究了完美型Mn（N₅）₂晶体及含有3%空位浓度的Mn（N₅）₂晶体在不同速度（8,9,10,11,12 km·s^-1）c轴冲击波作用下的动力学演化和初始分解反应机理。冲击雨贡纽线的计算结果表明,含空位的Mn（N₅）₂体系比完美型体系在高压条件下表现出更大的体积压缩比。分子动力学模拟结果显示,当冲击波速v_shock<10 km·s^-1时,完美型及含有空位的体系在5000 fs内均未出现分解反应,而仅出现了不足10%的体积压缩;当v_shock=10 km·s^-1时,完美型体系于512.8 fs时刻开始在晶体内均匀地出现N—N键断裂的现象,而含空位体系的初始反应时间则提前至281.6 fs,并且N—N键的断裂集中发生在空位附近;当v_shock继续增加至11 km·s^-1和12 km·s^-1时,两种体系的初始反应时间不断提前,反应进程不断加快,但空位对体系冲击波感度的提升作用和对分解反应进程的加速作用随着冲击波速的提升而不断减弱。研究结果表明空位是热点的早期成核结构之一,空位的存在促进周围的五唑分子发生级联分解,使损伤不断演化成长和传播,进而引起含能材料的点火。     

基于GA-ELM混合模型的急性心肌梗死定位算法研究

针对心肌梗死疾病的快速准确定位,提出一种结合基因算法和极限学习机(GA-ELM)的新定位算法。对多导联心电图(electrocardiogram, ECG)进行去噪预处理;分别定位出每个R波峰的位置,并将心电信号分割成相互独立的心搏序列,作为混合模型的输入;采用(Physikalisch-Technische Bundesanstalt,PTB)心肌梗死数据库验证所提算法的有效性。利用十折交叉验证法评测算法定位的精度,实验结果表明,GA-ELM混合模型对心肌梗死定位的准确率达到98.42%,性能优于其他文献的算法,对医护工作者确定心肌梗死部位具有重要的临床意义。     

基于BiGRU深度神经网络的心肌梗死检测

针对目前智能医疗诊断领域的研究现状,结合心电信号的时序性和多导联关联性特点,为降低心肌梗死疾病的误诊率,提出一种基于双向门控循环单元神经网络(Bidirectional Gated Recurrent Unit,BiGRU)和多导联心电图(electrocardiogram,ECG)信号的深度神经网络学习算法。对原始心电信号进行去噪处理,分割成心拍序列;将心拍序列送入深度神经网络训练模型学习分类;采用Physikalisch-Technische Bundesanstalt(PTB)心电数据库验证多导联BiGRU算法。算法对心梗检测的灵敏度为99.93%、特异性为99.72%、准确率为99.89%。实验结果表明,该算法的检测效果明显优于其他文献的检测算法,对提高心肌梗死的正确诊断率具有重要意义。     

云计算取证模型

针对云取证面临的主要挑战,分析云计算特性,提出了一种云取证模型。提出了持续性取证准备服务的部署、基于“迭代”的多轮次证据识别策略和分布式文件系统的多层级数据定位方法、基于“数据隔离”和“按需收集”策略的证据收集方法、基于云计算资源的综合性证据分析平台的建立。最后,结合云环境下的取证场景,分析了该模型的有效性。     

基于辨识性统计特征的PQ隐密图像识别算法

提出一种基于辨识性统计特征的PQ（perturbed quantization）隐密图像识别算法。该算法根据经典PQ隐写对图像数据的更改方式,提取可有效区分该类隐密图像与其他类隐密图像的辨识性统计特征,并运用SVM（support vector machines）分类器进行分类识别。实验结果表明：本算法能够可靠地将PQ隐密图像从5类典型JPEG隐写PQ、F5、nsF5、MB1和MOD的隐密图像中识别出来;即使F5、nsF5、MB1和MOD的隐密图像不参与分类器的训练,本算法仍能有效识别PQ隐密图像。     

共晶炸药晶体稳定性和爆轰能量提升策略的理论研究

为探究影响共晶炸药晶体稳定性和爆轰能量的关键因素,基于第一性原理方法对六硝基六氮杂异伍兹烷/奥克托今(CL-20/HMX)、六硝基六氮杂异伍兹烷/三硝基甲苯(CL-20/TNT)、苯并三氧化呋咱/1,3,5-三硝基苯(BTF/TNB)、3-硝基-1,2,4-三唑-5-酮/5,6,7,8-四氢四唑并三嗪(NTO/TZTN)等16种共晶炸药的晶体结构、分子间相互作用、物理化学性质参数、晶体稳定性及爆轰能量进行了研究。结果表明,分子间氢键强度小于21 kJ·mol~(-1)时,共晶晶体稳定性主要由氢键数量决定;氢键强度大于21 kJ·mol~(-1)时,共晶晶体稳定性主要由氢键强度决定。相对于单组分炸药,共晶炸药大多具有较好的氧平衡和氮含量,但晶体密度普遍较小,导致爆轰能量相对于单组分炸药并无明显优势。以CL-20共晶炸药为例,共晶设计需提升分子间氢键的强度,而非仅增大氢原子计量比、增加氢键数量以提升晶体稳定性。该策略能兼顾较好的氧平衡、氮含量和晶体密度,从而实现共晶炸药晶体稳定性和爆轰能量的实质性提升。     

动态自组织P2P僵尸网络的构建及其防御

僵尸网络作为大规模攻击活动的基础平台,严重威胁网络空间安全,从预测的角度对其开展研究具有重要的现实意义。针对现有研究在终端感知、身份识别和动态对抗中存在的不足,本文概括僵尸网络生命周期,总结P2P结构僵尸网络的脆弱点,建立P2P僵尸网络动态对抗模型,分析节点真实性判断和网络拓扑优化重构的重要性。在此基础上,从攻击者视角提出一种新颖的动态自组织P2P僵尸网络模型DSBot。该模型在架构设计上可扩展至各类目标设备,通过基于可信度矩阵和真实性验证的节点安全性评估机制增强终端对抗性,并提出分阶段感染策略。借鉴无线自组网和多智能体的思路和方法,刻画节点属性多维表示和基于状态标识的动态网络框架,以此为基础设计O(N_i)更新算法、均匀连接算法和节点主动移除算法,并结合相应的初始化和调整机制提出网络自组织重构策略,从而进一步提升网络的健壮性。其中,O(N_i)更新算法确保节点的可信度,均匀连接算法降低网络暴露风险,节点主动移除算法实时移除可疑节点。从平均等待时间、命令可达率、网络连接度和重构稳定时间等方面对DSBot模型进行评估。实验结果表明,DSBot模型在效率和韧性上可满足僵尸网络命令控制机制的基本需求。最后,从终端清除、命令控制服务器打击和命令控制过程等方面讨论了可能的防御策略。本文旨在通过预测新型僵尸网络模型来完善防御解决方案。     

基于形式概念分析的语义角色挖掘算法

基于角色的访问控制(Role-Based Access Control,RBAC)在管理和安全方面具有优势,经过20多年的发展后已被广泛应用于各个领域,如何将数据繁多的非RBAC系统迁移成RBAC系统已经成为一个意义重大的难题。角色是RBAC的基本特征,因此角色挖掘是RBAC系统实施的一个重要环节。基于形式概念分析生成用户权限概念格及用户属性概念格,将用户权限概念格翻转后映射为初始候选角色状态,通过约简操作和精简操作来挖掘角色,然后对用户权限概念格及用户属性概念格进行相似性分析,通过定义最近似表达式为角色赋予语义,使得生成的角色具有以下两点优势:1)结构层次,有效地减轻了管理员授权的负担,提高了授权管理的效率;2)语义意义,能够与现实生活中的概念相关联,增强了角色的可解释性。最后,通过实验验证了该算法的正确性和有效性。