Fabrication method,dielectric properties,and electromagnetic absorption performance of high alumina fly ash-based ceramic composites

Mullite-Al₂O₃-SiC composites were in-situ synthesized through carbothermal reduction reaction of fly ash (FA) with a high alumina content and activated carbon (AC). The effects of sintering temperature, holding time, and amount of AC on the β-SiC yield, microstructure, dielectric properties, and electromagnetic (EM) absorption performance of the composites in the 2–18 GHz frequency range were studied. The results show that increasing the AC improves the porosities of the composites, with the highest porosity of 56.17% observed. The β-SiC yield varies considerably as the sintering parameters were altered, with a maximum yield of 23% achieved under conditions of 12 wt% AC, 1400 °C sintering temperature, and 3 h holding time. With a thickness of 3.5 mm, this composite has excellent EM absorption performance, exhibiting a minimum reflection loss (RL_min) of -51.55 dB at 7.60 GHz. Significantly, the maximum effective absorption bandwidth (EAB) reaches 3.39 GHz when the thickness is 3.0 mm. These results demonstrate that the composite prepared under ideal conditions can absorb 99.99% of the waves passing through it. Because of the interfacial polarization, conductive loss, and impedance matching of the heterostructure, the synthesized mullite-Al₂O₃-SiC composites with densities ranging from 1.43 g/cm³ to 1.62 g/cm³ demonstrate outstanding EM attenuation capabilities. Therefore, this study presents a remarkable way of utilizing fly ash to fabricate inexpensive, functional ceramic materials for EM absorption applications.     

针对细微特征进行K-means聚类的电台分选识别技术

现代战场中的无线通信设备日益增多，精准获取个体信息已成为研究热点，但也是难点。针对通信电台，提出了一种分选识别技术。该技术从电台物理层特性出发，对其辐射信号的细微特征进行K-means聚类以实现分选，分选的同时提取各个个体的特征属性值，未知信号通过与特征属性值相关运算实现个体识别。该技术无需先验知识，无需训练运算，通过实验验证，其可行、高效，易于工程实现。     

A Tradeoff Between Accuracy and Speed for K-Means Seed Determination

With a sharp increase in the information volume, analyzing and retrieving this vast data volume is much more essential than ever. One of the main techniques that would be beneficial in this regard is called the Clustering method. Clustering aims to classify objects so that all objects within a cluster have similar features while other objects in different clusters are as distinct as possible. One of the most widely used clustering algorithms with the well and approved performance in different applications is the k-means algorithm. The main problem of the k-means algorithm is its performance which can be directly affected by the selection in the primary clusters. Lack of attention to this crucial issue has consequences such as creating empty clusters and decreasing the convergence time. Besides, the selection of appropriate initial seeds can reduce the cluster’s inconsistency. In this paper, we present a new method to determine the initial seeds of the k-mean algorithm to improve the accuracy and decrease the number of iterations of the algorithm. For this purpose, a new method is proposed considering the average distance between objects to determine the initial seeds. Our method attempts to provide a proper tradeoff between the accuracy and speed of the clustering algorithm. The experimental results showed that our proposed approach outperforms the Chithra with 1.7% and 2.1% in terms of clustering accuracy for Wine and Abalone detection data, respectively. Furthermore, achieved results indicate that comparing with the Reverse Nearest Neighbor (RNN) search approach, the proposed method has a higher convergence speed.     

改进的CAGAN在虚拟试衣中的应用

针对CAGAN（Conditional Analogy GAN）换衣后效果模糊，在目标衣服与原始衣服长短不一致时效果一般，相对目标衣服保留过少的细节等问题做了相关研究并对CAGAN进行了改进，提出了新的虚拟试衣方式。经过改进的CAGAN生成一个粗糙的结果，由该结果得到目标衣服穿在模特身上改变形状后的mask，接下来利用mask对目标衣服进行变形，综合变形的衣服和第一步的结果便得到最终的试衣图像。实验结果表明，该方法解决了前面存在的问题，而且取得了非常好的效果。     

基于归一化水体指数及其阈值自适应算法的水体遥感反演效果分析

归一化水体指数（NDWI）是水体遥感反演的一种重要指标，其阈值及修正直接影响反演结果的精度。基于Landsat-8与GF-1光学多光谱影像，使用归一化水体指数法阈值0（TH₀）、最大类间方差法（OTSU）自适应阈值（TH_otsu）与均值漂移聚类算法（Mean-Shift）自适应阈值（TH_MS）分别对典型正常水体、云雾覆盖水体、富营养化水体、高含泥沙水体进行水体遥感提取与效果分析，结果表明：正常水体以TH₀为阈值提取精度最高，THMS提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；而云雾覆盖水体、富营养化水体以及含泥沙水体使用THMS提取精度最高，尤其少量云雾覆盖下的水体，TH_MS具有更明显的优势，TH₀提取精度次之，TH_otsu提取精度最差；对于不同的阈值，Land?sat-8比GF-1总体表现出更高的水体提取精度。Mean-Shift算法应用于NDWI阈值修正与水体遥感反演具有快速、水质适应性强、效果稳定的优势，对尤其是复杂条件下的水体信息遥感反演具有较好的提取效果。     

基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐

随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。     

聚类混合型数据的密度峰值改进算法

聚类混合型数据，通常是依据样本属性类别的不同分别进行评价。但这种将样本属性划分到不同子空间中分别度量的方式，割裂了样本属性原有的统一性；导致对样本个体的相似性评价产生了非一致的度量偏差。针对这一问题，提出以二进制编码样本属性，再由海明差异对属性编码施行统一度量的新的聚类算法。新算法通过在统一的框架内对混合型数据实施相似性度量，避免了对样本属性的切割，在此基础上又根据不同属性的性质赋予其不同的权重，并以此评价样本个体之间的相似程度。实验结果表明，新算法能够有效地聚类混合型数据；与已有的其他聚类算法相比较，表现出更好的聚类准确率及稳定性。     

密文策略属性加密中的撤销控制方案

在云环境下使用数据共享功能时，由于云环境的复杂性，需要对数据进行安全保护和访问控制，这就要求使用加密机制。基于密文策略属性的加密（CP-ABE）是当前广泛使用的加密机制，它可以根据用户的属性来设置访问权限，任何具有合格访问权限的用户都可以访问数据。然而云是一个动态环境，有时可能只允许具有访问权限用户中的一部分用户访问数据，这就需要用户权限的撤销机制。然而，在CP-ABE中，访问权撤销或用户撤销是一个冗长且代价高昂的事件。所提出方案根据对CP-ABE流程的改进，在原密文中嵌入了可灵活控制的用户个人秘密，使得用户权限撤销时既不要求使用新访问策略的用户撤销数据，也不要求对数据进行重新加密，大幅减少撤销时的计算成本。与知名CP-ABE撤销方案对比，所提出方案的计算成本更低且具有良好的安全性。     

基于改进的Random Subspace的客户投诉分类方法

电信业的客户投诉不断增多而又亟待高效处理。针对电信客户投诉数据的特点，提出了一种面向高维数据的改进的集成学习分类方法。该方法综合考虑客户投诉中的文本信息及客户通讯状态信息，基于Random Subspace方法，以支持向量机（Support Vector Machine，SVM）为基分类器，采用证据推理（Evidential Reasoning，ER）规则为一种新的集成策略，构造分类模型对电信客户投诉进行分类。所提模型和方法在某电信公司客户投诉数据上进行了验证，实验结果显示该方法能够显著提高客户投诉分类的准确率和投诉处理效率。     

适用于无线体域网的动态口令认证协议

无线体域网中传输的是与生命高度相关的敏感数据，身份认证是信息安全保护的第一道防线。现有的基于人体生物信息的身份认证方案存在信息难提取、偶然性大和误差性大的问题，基于传统密码学的认证方案需较大计算资源和能量消耗，并不适用于无线体域网环境。为此，在动态口令和非对称加密机制基础上，提出一种适用于无线体域网的动态口令双向认证轻量协议，并对其进行形式化分析。通过理论证明、SVO逻辑推理及SPIN模型检测得出：该协议满足双向认证，且能够抵御重放攻击、伪装攻击、拒绝服务器攻击和口令离线攻击，具有较高安全性。