带宽和时延受限的流媒体服务器集群负载均衡机制

流媒体服务器集群的整体负载能力很大程度上受其服务时延和带宽负载均衡程度的影响.因此如何提高服务实时性和均衡带宽负载是提升流媒体服务器集群服务能力的关键.为此,提出了一种带宽和时延受限的流媒体服务器集群负载均衡机制.该机制通过将服务器带宽和任务带宽的离散化、区间化,构建服务器与任务状态集,再利用遗传算法离线计算并存储各个状态下的最佳分配方案,使得在有效地将不同带宽需求的任务分配到各个服务器上优化集群负载的同时,加快在线任务分配方案的计算速度,提高时效性.仿真结果显示,该机制能够在拥有与轮询算法、最小连接数算法相似的计算时延的基础上,有效均衡带宽负载,降低失败任务数,从而提升整体服务质量和能力.     

基于区块链的工业控制系统角色委派访问控制机制

IT和OT的融合模糊了工业控制系统"网络边界"的概念,细粒度的访问控制策略是保障工业企业网络安全的基石.基于角色委派的访问控制机制可把域中用户对网络资源的访问权限委派给其他域的用户或企业合作伙伴,这样为企业员工或企业合作伙伴远程访问企业网络资源提供了便利.然而,这种便利可能增加工业控制系统的攻击面.区块链技术固有的去中心化、防篡改、可审计等特征可以成为基于角色委派访问控制管理的基础架构,因而提出了基于区块链技术的角色委派访问控制方案(Delegatable Role-Based Access Control,DRBAC).DRBAC包括用户角色管理及委派、访问控制、监控机制等几个重要组件,并基于智能合约实现该方案,DRBAC的目的是保证每个网络连接必须受到细粒度访问控制策略的保护.最后,通过搭建本地私有区块链网络测试分析了DRBAC的正确性、可行性和开销.     

大零币匿名技术及追踪技术综述

近年来,依托于区块链技术的研究取得了重大突破且发展快速,各种数字货币正在不断兴起并涌入市场.大零币作为到目前为止区块链UTXO模型中隐私性最强的币种,其匿名技术除了为用户自身隐私提供了有力保障之外,同样具有很高的科研价值和广泛的应用前景.因此,为了规范数字货币的合法使用,探寻数字货币匿名技术更广泛的应用前景,各界学者也都在大零币匿名与反匿名技术方面进行了不同角度的研究.聚焦于大零币这一新型数字货币,首先介绍了大零币这一币种的大体框架;其次对大零币采用的匿名技术——zk-SNARKs和屏蔽池交易技术进行了梳理;然后总结并分析了目前各界学者在大零币追踪技术方面的研究;最后对大零币匿名技术和追踪技术的发展进行了展望.     

噪声可容忍的软件缺陷预测特征选择方法

通过对缺陷数据集进行挖掘,缺陷预测模型能够提前预测出被测软件中的缺陷模块,帮助测试人员实现更有针对性的测试,而普遍存在的数据集标签噪声会影响预测模型的性能.已有的特征选择方法很少对噪声可容忍性进行针对性设计,同时在主流的具有噪声容忍能力的特征选择框架中策略选取只能依靠经验手动执行,难以在软件工程实践中得到应用.鉴于此,文中提出一种噪声可容忍的软件缺陷预测特征选择方法NTFES(Noise Tolerable FEature Selection),即通过Bootstrap抽样技术生成多个自助样本集,在自助样本集上基于近似马尔可夫毯将特征进行分组并采用两种启发式特征选择策略从每个组中选出候选特征,随后利用遗传算法在候选特征空间中搜索最优特征子集.为了验证NTFES方法的有效性,选择了NASA MDP软件项目集作为实验对象并对标签注入噪声以获得带有噪声标签的数据集,通过控制标签噪声比例对NTFES方法以及其他基准方法(如FULL,FCBF,CFS)进行了比较.实验结果表明:在可接受的标签噪声比例下,NTFES方法不仅具有更高的分类性能,还具有更好的噪声可容忍性.     

采用自适应优化权重的出库货位优化方法研究

当前出库货位优化研究对货物生产日期的考虑大多数仅仅是简单地使用先进先出原则,如何更合理考虑货物生产日期对货位优化的影响,是亟待解决的问题。针对此问题,提出以出库代价和货物剩余价值率为优化因素的货位优化模型,并采用基于自适应算子、精英策略和灾变算子的改进遗传算法结合基于仓库繁忙度的自适应优化权重对出库货位优化模型进行求解。采用企业实际生产数据进行验证,实验结果表明采用改进遗传算法的出库货位优化算法效果更优,并且使用基于仓库繁忙度的自适应优化权重,能够有效降低货物因过久存放而造成货物价值下降的风险同时又能在仓库繁忙时优先考虑出库效率。     

考虑社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测

针对P2P（Peer to Peer）借贷项目违约风险预测中财务信息不完全或质量较低、预测准确率不高等问题,提出了一种考虑平台社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测的方法。通过对P2P借贷平台社会网络相关信息进行分析,从社会资本的结构维度、关系维度和认知维度发掘其中具有风险预测价值的关键特征,即社会网络风险特征,并将这些特征作为预测指标用于违约风险预测,依据多种非线性预测方法分别构建基于传统财务指标预测模型和引入社会网络风险特征后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了对比分析。实验结果表明,P2P借贷社会网络关系中蕴含着与借贷项目违约风险显著相关的特征,通过对这些特征进行有效挖掘并将其合理引入P2P借贷项目违约风险预测模型,有助于提高借贷项目违约风险预测效果,为投资者的投资风险规避及P2P借贷市场风险管理提供支持。     

并行化洪水演进模拟研究综述

近年来,并行化洪水演进模拟技术发展迅速,在防汛减灾领域发挥重要作用。在考虑洪水演进模型的数值方法、并行模式和编程技术等因素后,选取一些有代表性的洪水演进模型,分析了同构并行和异构并行洪水演进模型涉及的技术细节,提出并行化模型开发的技术难点和解决方法。最后,提出将来并行化洪水演进模型研发的着力点：非结构网格模型的异构并行化;混合并行的洪水演进模型;适于GPU异构并行的网格形式;并行环境下的实时可视化和交互式计算;基于动态编程语言的模型开发;界面式开发及模型应用推广。     

基于对抗网络人脸超分辨率重建算法研究

由于受到光照和成像设备等条件因素的影响,采集到的单帧人脸图像分辨率低,无法进行准确人脸识别,所以需要图像超分辨率重建。而利用SRGAN模型在进行人脸超分辨率重建过程中,易出现梯度消失或爆炸的问题,严重影响了重建图像的精度和质量。针对上述问题,提出了基于生成对抗网络的改进人脸超分辨率重建算法,在SRGAN结合WGA-N的基础上引入Wasserstein散度,并将其最大化得到最优化标量函数[T],实现去掉Lipschit-z约束能够直接得到Wassertein距离,并通过最小化Wassertein距离得到生成网络的目标函数,最终改进的模型提高了重建图像的质量。实验结果表明,该方法能够生成高分辨率的人脸图像,在主观视觉和客观评价指标均同比优于DRCN、FSRCNN、SRGAN_WGAN、VDSR和DRRN模型。     

便于数据共享的电网数据湖隐私保护方法

数据湖是大数据应用最常用的数据共享方式,然而数据共享带来隐私问题仍然是数据湖设计中缺失的部分,特别是应用于电网数据保密性的要求更高。为了促进有价值数据的流通,必须完成现有数据湖缺失的数据隐私,以便数据更为安全的跨域共享。对此,提出一种数据访问与共享模型,并在此基础上对区块链中的智能合约模块进行了优化。实验结果表明,在区块链中存储数据的哈希值并使用可信执行环境将加密后的原始数据存储在数据湖中,不仅实现了数据访问控制和安全共享的目的,也降低了操作所需的gas使用量和系统吞吐量。     

改进SSD算法在零部件检测中的应用研究

针对生产线上运动过程中的零部件类型检测的实时性和准确度要求高,部分零件体积较小难以检测的问题,提出一种基于改进SSD（Single Shot MultiBox Detector）目标检测算法的零部件检测方法。使用轻量级网络MobileNetV3-Large替代SSD算法的主干网络VGG-16,图像输入长宽尺寸由300×300?像素改为224×224?像素,利用特征金字塔网络提升对体积较小零件的检测效果。以气动马达零部件的检测为例进行仿真实验;网络训练中,利用数据增强提高模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的SSD算法在提高对零部件实时性检测速度的同时,保证了检测的准确率。