一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法

Spark Streaming作为主流的开源分布式流分析框架,性能优化是目前的研究热点之一。在Spark Streaming性能优化中,业务场景下的配置参数优化是其性能提升的重要因素。在Spark Streaming系统中,可配置的参数有200多个,对参数调优人员的经验要求较高,未经优化的参数配置会影响流作业执行性能。因此,针对Spark Streaming的参数配置优化问题,提出一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法（DQN-SSPO）,将Spark Streaming参数优化配置问题转化为深度强化学习模型训练中的最大回报获得问题,并提出权重状态空间转移方法来增加模型训练获得高反馈奖励的概率。在3种典型的流分析任务上进行实验,结果表明经参数优化后Spark Streaming上的流作业性能在总调度时间上平均缩减27.93%,在总处理时间上平均缩减42%。     

高职计算机网络实验课程思政的探索与实践

课程思政是目前高职院校进行思政教育工作的新模式,其实质则是在专业课程中挖掘思政教育资源。虽然目前关于课程思政如何融入专业课的研究较多,但是针对工科实验的课程思政尚不多见。为此,将工程伦理教育作为工科实验课程思政的新切入点,挖掘思政教育资源、设置考量点,探讨并实践了计算机网络实验课程思政的新模式。实践表明,工程伦理教育能够自然融入实验教学中,实现“三全育人”。     

基于空洞卷积与特征增强的单阶段目标检测算法

基于卷积神经网络目标检测算法的浅层特征图包含丰富的细节信息,但缺乏语义信息,而深层特征图则相反。为充分利用浅层和深层特征图特征,解决多尺度目标检测问题,提出一种新的单阶段目标检测算法（AFE-SSD）。以SSD算法为基础,分别对该算法中相邻的2个特征图进行特征融合,从而丰富浅层特征层的语义信息。通过对并行空洞卷积机制进行改进,构建多尺度特征提取模块,将融合后的特征图通入多尺度特征提取模块的方式丰富其多尺度信息,同时提升主干网络的特征提取能力。在PASCAL VOC2007测试集上的实验结果表明,AFE-SSD算法的mAP为79.8%,检测速度为58.8 frame/s,与SSD、DSSD算法相比,mAP分别提升了2.4和1.2个百分点,验证了所提特征融合方式及多尺度提取模块的有效性。     

基于生成式对抗网络的图像超分辨率重建算法

针对传统图像超分辨率重建算法存在网络训练困难与生成图像存在伪影的问题,提出一种利用生成式对抗网络的超分辨率重建算法。去除生成式对抗网络的批量归一化层降低计算复杂度,将其中的残差块替换为密集残差块构成生成网络,使用VGG19网络作为判别网络的基础框架,以全局平均池化代替全连接层防止过拟合,引入纹理损失函数、感知损失函数、对抗损失函数和内容损失函数构成生成器的总目标函数,利用纹理损失增强局部信息匹配度,采用激活层前的特征信息计算感知损失获取更多细节特征,使用WGAN-GP理论优化网络模型的对抗损失加速收敛,运用内容损失提升图像低频信息的准确性。实验结果表明,该算法重建图像的平均峰值信噪比为27.97 dB,平均结构相似性为0.777,与SRGAN和EDSR等算法相比,其在未延长较多运行时间的情况下,重建结果的纹理细节更清晰且亮度信息更准确,更符合视觉感官评价要求。     

基于高斯滤波器组混合特征的录音回放攻击检测研究

录音回放是目前声纹识别技术应对各种仿冒语音攻击的主要手段。针对传统语音特征无法区分真实语音和回放语音的问题,提出一种基于高斯滤波器组的Fisher比混合倒谱特征提取算法。将高斯滤波器组代替传统三角滤波器组,分别采用线性频率和逆ERB频率替换MEL频率,形成高斯线性频率倒谱系数特征（G-LFCC）和高斯逆ERB频率倒谱系数特征（G-IEFCC）两个新的特征。通过Fisher准则将G-LFCC和G-IEFCC融合,生成新的混合特征参数,该特征提高了真实语音和回放语音在高频段的区分度,同时降低回放语音在低频段因不同录音及回放设备造成的干扰。在ASVSpoof2017评测数据上的实验结果表明,该算法混合特征具有较好的区分效果,与IMFCC、LFCC、CQCC和GSV等算法相比,等错误概率分别降低21.8%、38.8%、58.3%和43.7%。     

基于光照图估计的Retinex低照度图像增强算法

针对低照度环境下采集的图像存在对比度较低、细节丢失、噪声干扰等问题,提出一种基于Retinex的光照图估计改进算法,以实现低照度图像增强.计算R、G、B 3个颜色通道中的最大值,并用L2范数对光照进行近似,运用基于相对总变差形式的改进模型对亮通道进行平滑细化及自适应Gamma校正,并利用Retinex模型进行图像增强.在MATLAB仿真平台上对不同的低照度图像进行增强处理,实验结果表明,与Retinex-Net、SRIE等典型算法相比,该算法能有效提高图像对比度与清晰度,增强图像细节信息,使图像颜色更加鲜艳自然,视觉质量更好.     

基于差分的图像感知哈希算法

现有图像感知算法侧重于减少相似图像感知哈希值间的差异性,较少关注增大不同图像感知哈希值间的差异性问题.针对这一局限性,提出并实现循环贯序差分和拉普拉斯算子两种基于差分的图像感知哈希算法,并分别在小规模相似图像集合和大规模不同图像集合上进行测试.与现有图像感知哈希算法相比,所提算法体现了图像像素点间的局部关联性,增加了不同图像哈希值间的差异,显著提升了不同图像的区分概率.     

机载燃油流量电磁转动测量方法研究

为提升军用航空飞机中燃油流量传感器的工作性能,以输出电压信号幅值和电压曲线平滑度为评判标准,结合理论与仿真工具研究最优的传感器设计方案.从麦克斯韦方程组出发,根据永磁铁静磁理论和法拉第电磁感应定律,阐述传感器的实现原理并初步得到各参数值与评判标准的对应关系.再以理论指导仿真,使用有限元工具对不同参数条件下线圈输出电压曲线的特征进行仿真分析,得到结论如下:对于同为10组的磁铁和线圈组合,减小磁铁与线圈距离、增大磁铁剩磁强度、加快叶轮转速均可使感应电压急剧增强,而铁芯相对磁导率的变化在超过一定范围后对电压的影响逐渐减小.最后由仿真与实验对比其他的磁铁与线圈组合方式可知,设计传感器时最优方案为线圈与磁铁组数相同且应适当减少.研究结果对于提升机载燃油流量传感器的测量精度和测量可靠性具有一定的指导意义.