房贷政策调整后的对策研究

一、新政策调整的实质 央行出台的<关于进一步加强房地产信贷业务管理的通知>,进一步强化房地产信贷管理.新政策主要是对房地产开发的四个主要环节的运作加以严格的限制:其一是对作为房地产开发基本元素的土地供应加以严格的限制:其二是对房地产开发商的组织投资行为加以严格的限制:其三是对建筑施工单位的建筑生产过程加以限制;其四是对房地产市场中的需求消费加以严格的限制.其主要内容包括:     

快速鲁棒特征算法的CUDA加速优化

提出一种基于统一计算设备架构(Compute Unified Device Architecture,CUDA)的快速鲁棒特征(Speed-up Robust Feature,SURF)图像匹配算法。分析了SURF算法的并行性,在图像处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)的线程映射和内存模型方面对算法的构建尺度空间、特征点提取、特征点主方向的确定、特征描述子的生成及特征匹配5个步骤进行CUDA加速优化。实验表明,相比适用于CPU的SURF算法,文中提出的适用于GPU的SURF算法在处理30MB的图片时性能提高了33倍。适用于GPU的SURF算法拓展了SURF算法在遥感等领域的快速应用,尤其是大影像的快速配准。     

跟瞄伺服快速调转的数字控制

针对形如K／[(TS 1)S]的跟瞄伺服系统采用双 模控制算法实现该系统在大角度偏差情况下的快速调转，并且叙述了这种方法的数字实现。     

基于深度神经网络和联邦学习的网络入侵检测

在高速网络环境中,对复杂多样的网络入侵进行快速准确的检测成为目前亟待解决的问题。联邦学习作为一种新兴技术,在缩短入侵检测时间与提高数据安全性上取得了很好的效果,同时深度神经网络（DNN）在处理海量数据时具有较好的并行计算能力。结合联邦学习框架并将基于自动编码器优化的DNN作为通用模型,建立一种网络入侵检测模型DFC-NID。对初始数据进行符号数据预处理与归一化处理,使用自动编码器技术对DNN实现特征降维,以得到DNN通用模型模块。利用联邦学习特性使得多个参与方使用通用模型参与训练,训练完成后将参数上传至中心服务器并不断迭代更新通用模型,通过Softmax分类器得到最终的分类预测结果。实验结果表明,DFC-NID模型在NSL-KDD与KDDCup99数据集上的准确率平均达到94.1%,与决策树、随机森林等常用入侵检测模型相比,准确率平均提升3.1%,在攻击类DoS与Probe上,DFC-NID的准确率分别达到99.8%与98.7%。此外,相较不使用联邦学习的NO-FC模型,DFC-NID减少了83.9%的训练时间。     

一种基于联合深度神经网络的食品安全信息情感分类模型

针对因中文食品安全文本特征表达困难,而造成语义信息缺失进而导致分类器准确率低下的问题,提出一种基于深度神经网络的跨文本粒度情感分类模型。以食品安全新闻报道为目标语料,采用无监督的浅层神经网络初始化文本的词语级词向量。引入递归神经网络,将预训练好的词向量作为下层递归神经网络(Recursive Neural Network)的输入层,计算得到具备词语间语义关联性的句子特征向量及句子级的情感倾向输出,同时动态反馈调节词向量特征,使其更加接近食品安全特定领域内真实的语义表达。然后,将递归神经网络输出的句子向量以时序逻辑作为上层循环神经网络(Recurrent Neural Network)的输入,进一步捕获句子结构的上下文语义关联信息,实现篇章级的情感倾向性分析任务。实验结果表明,联合深度模型在食品安全新闻报道的情感分类任务中具有良好的效果,其分类准确率和F1值分别达到了86.7%和85.9%,较基于词袋思想的SVM模型有显著的提升。     

基于文法简化和语句深度的静态结构模型嵌入式软件分析

提出了一种基于文法简化和配合语句深度的静态结构模型的嵌入式软件分析方法。该方法设计了文法简化的词法分析和配合语句深度的语法分析,结合控制流/数据流分析,对嵌入式软件进行分析。以智能电能表开源软件作为案例,进行了30次实验,将人为插入的错误代码作为验证对象,同PC-Lint和Splint测试工具进行对比,本方法能够正确分析的概率为91%,介于PC-Lint的95%和Splint的90%之间。该方法在解决了编译器对嵌入式平台不兼容问题以及保障正确率的情况下,提高了测试的效率。实验结果证明本方法适用于通过编译的C(含嵌入式)程序。     

引入知识表示的图卷积网络谣言检测方法

在谣言检测的问题上,现有的研究方法无法有效地表达谣言在社交网络传播的异构图结构特征,并且没有引入外部知识作为内容核实的手段。因此,提出了引入知识表示的图卷积网络谣言检测方法,其中知识图谱作为额外先验知识来帮助核实内容真实性。采用预训练好的词嵌入模型和知识图谱嵌入模型获取文本表示后,融合图卷积网络的同时,能够在谣言传播的拓扑图中更好地进行特征提取以提升谣言检测的精确率。实验结果表明,该模型能够更好地对社交网络中的谣言进行检测。与基准模型的对比中,在Weibo数据集上的精确率达到96.1%,在Twitter15和Twitter16数据集上的F1值分别提升了3.1%和3.3%。消融实验也表明了该方法对谣言检测皆有明显提升效果,同时验证了模型的有效性和先进性。     

基于反汇编的智能电表软件功能检测模型

电力企业在智能电表的生产过程中发现制造商用于招标展示的样品表和竞标成功后大量投产的批量表存在显著差异。由于检测不足,许多投入实际使用的批量表出现工作状态异常、质量不合格的情况,对这些电表的维护造成了不必要的花费。针对此问题制定了一种智能电表软件功能检测方案,设计了一种嵌入式智能电表代码逆向模型。模型以分析智能电表核心程序从而获取系统运行特征为思路,以反汇编算法分析电表固件代码功能为手段,对嵌入式智能电表进行软件功能差异测试。模型包括固件代码提取、固件代码反汇编和软件功能比较三大模块,在反汇编模块中基于现有的线性扫描和递归遍历算法使用了一种改进的单步扫描算法(SDA)。实际应用时对智能电表批量产品和样品进行比较鉴别,对系统功能的差异测量效果明显;同时使用该模型在维护电力企业已使用电表时可控制拟投产电表与已使用电表功能和质量误差在±20%范围内。