基于Kalman滤波的GSC改进语音增强算法

针对广义旁瓣相消器（Generalized sidelobe canceller,GSC）存在非相干噪声消除性能不佳的缺陷,提出了采用后置Kalman滤波器改进的GSC去噪算法。该算法通过归一化最小均方算法校正自适应噪声对消器,并将滤除方向性干扰噪声后的语音信号输出到Kalman滤波器中,对残余背景噪声进行迭代最小均方误差（Minimum mean square error,MMSE）估计,抑制非相干噪声与麦克风阵元所产生的热噪声。经过在不同信噪比条件下客观语音质量评估（Perceptual evaluation of speech quality,PESQ）及语谱图分析后证明,与传统的GSC以及后置谱减法的改进GSC相比,本算法在噪声消除上的表现更为优越,且增强后信号也更接近目标信号。     

Performance‐based near‐optimal vibration control for nonlinear offshore platforms with delayed input

This paper investigates the vibration control problem for offshore platform, where the nonlinear characteristics, delayed input and external wave force are considered in time domain. By introducing a delay‐free reconstructional vector and applying the maximum principle, the original vibration problem for offshore platform is formulated as a nonlinear two‐point‐boundary‐value (TPBV) problem with delayed items. The major contribution of this paper is that a performance‐based near‐optimal vibration control strategy is proposed by solving this nonlinear TPBV problem, which includes a feedback item with offshore platform system state, a feedforward item with wave force state, and a compensator for nonlinear and delayed items with infinite supersensitive component. In particular, the designed compensator is calculated from two group series of linear differential equations by introducing a parameter for expending the Maclaurin series of nonlinear and delay items. Meanwhile, an iterative algorithm is designed to make the proposed vibration control scheme computable based on the control performance in each iterative procedure. Finally, experimental results show that the displacement, velocity and performance index of an employed offshore platform achieved small values under the proposed control strategy and designed algorithm.     

一种基于深度学习的视网膜病变图像识别方法

为解决医学上糖尿病性视网膜病变图像人工识别困难、精度差等问题,提出一种基于多特征融合的卷积神经网络识别方法。在VGG-16模型的基础上,通过融合每层网络上的局部特征,增强模型的特征提取能力。选用Softmax分类器,使病变图像识别更加准确。使用OpenCV图像处理工具采用加噪、上下左右不同角度翻转、调节对比度等5种方式扩充训练集。实验结果表明,基于多特征融合的深度学习框架图像识别系统在数据集上的平均识别精度达到94.23%,相较于Alex-Net、Google-Net、Compact-Net、ResNet-101等模型分别提高了10.56%、7.80%、6.01%、0.02%,验证了该方法的有效性。该模型具有很好的鲁棒性。     

基于深度学习的软件安全漏洞挖掘

软件的高复杂性和安全漏洞的形态多样化给软件安全漏洞研究带来了严峻的挑战.传统的漏洞挖掘方法效率低下且存在高误报和高漏报等问题,已经无法满足日益增长的软件安全性需求.目前,大量的研究工作尝试将深度学习应用于漏洞挖掘领域,以实现自动化和智能化漏洞挖掘.对深度学习应用于安全漏洞挖掘领域进行了深入的调研和分析.首先,通过梳理和分析基于深度学习的软件安全漏洞挖掘现有研究工作,概括其一般工作框架和技术方法;其次,以深度特征表示为切入点,分类阐述和归纳不同代码表征形式的安全漏洞挖掘模型;然后,分别探讨基于深度学习的软件安全漏洞挖掘模型在具体领域的应用,并重点关注物联网和智能合约安全漏洞挖掘;最后,依据对现有研究工作的整理和总结,指出该领域面临的不足与挑战,并对未来的研究趋势进行展望.     

网络犯罪的检测分析技术

随着信息技术的高速发展,越来越多的生产生活逐渐转移到网络空间进行,国民经济对网络空间的依赖也日益凸显.互联网带来便利的同时,越来越多的犯罪从传统线下转移到网络空间中进行,威胁人民群众的日常生活安全.因此,如何理解、评估、预防、打击网络犯罪,成为学术界、工业界和相关执法部门的关注重点.近年来,研究人员持续关注各种网络犯罪及对应的防范、评估、反制技术.但目前针对网络犯罪总体综述研究较少,亟需对网络犯罪产业链组成部分进行全面且详细的梳理.将以钓鱼(phishing)、诈骗(scam)、恶意挖矿(cryptojacking)等经典网络犯罪攻击方式为切入点,深入分析包括黑帽搜索引擎优化(Blackhat SEO)、误植域名(typosquatting)在内的相关支撑技术,详细揭露地下市场(underground market)、僵尸网络(Botnet)和洗钱渠道(money laundering)等网络犯罪基础设施,剖析网络犯罪产业链,最后讨论了网络犯罪研究中仍存在的挑战,并展望未来研究方向.     

基于SCMA的端信息扩展多用户安全通信系统研究

端信息扩展技术使用多项端信息组成的扩展序列来表示身份信息,各项端信息与所传递的数据本身无关,从而隐藏用户的真实信息.然而,端信息扩展序列资源利用率低、自相关性弱,无法实现多用户并发安全通信对此,将稀疏码多址接入(sparse code multiple access,SCMA)技术引入端信息扩展序列生成过程中,提出基于SCMA的端信息扩展多用户安全通信系统模型,详细阐述了模型中的码本设计分配、码字加载发送策略.进一步,从安全性能和通信服务质量2方面对原型系统进行理论分析和实验验证.实验结果表明:基于SCMA的端信息扩展多用户安全通信系统可实现用户信息的隐蔽传输,服务器端能够正确区分用户信息采用稀疏编码后,系统具有较低误比特率,且在一定过载条件下,仍具有良好的传输性能.     

一种新的面向电影场景搭建的自然手势交互方法

电影虚拟预演所需的三维场景搭建要求能够高效地初步将导演的构想付诸于影像,但传统计算机辅助设计工具的交互方式存在效率低的问题,限制了导演等非专业三维设计人士的场景构思.因此提出一种新的面向电影场景搭建的自然手势交互方法.根据电影虚拟预演特性和相关手势理论,设计一组有效的三维场景搭建手势集;在Unity3 D中构建基于虚拟现实的电影场景搭建徒手手势用户界面;通过用户实验对该方法进行评估,实验结果表明该方法是可行的,相比传统方法更具有自然易用性.     

基于多网络融合的缺失测井数据复原方法

为解决在实际地质储层特性分析过程中存在测井数据不完整的问题,提出一种基于多网络融合的缺失测井数据复原模型.该模型由两个网络组成,其中通过交叉网络捕获有限度的有效特征之间的相互作用关系,并通过残差思想构造网络模型,降低模型复杂度.另一网络先通过构造的树模型进行特征选择,将树模型得到的稀疏向量通过嵌入层转成稠密向量作为神经网络的输入,从而获得高度非线性的组合特征.通过组合两个网络的输出对缺失测井数据进行复原,实验结果表明,该方法在相关评价指标上优于现有方法.     

基于$pm3sigma$正态概率区间分族遗传蚁群算法的移动机器人路径规划

针对移动机器人路径规划问题,提出一种基于正态概率区间分族的家族遗传蚁群融合算法.首先提出初始种群优化及删除算子解决传统遗传蚁群融合算法中遗传阶段随机生成的初始种群质量低的问题;然后引入适应度值正态概率区间种群分族机制及家族混合交叉算子,解决传统遗传蚁群融合算法中易出现未成熟收敛的问题;最后引入混合变异策略以提高随机变异后生成的路径质量.将全局路径规划算法与局部路径规划算法-动态窗口算法相结合形成完整移动机器人运动规划.基于Matlab仿真平台与机器人操作系统平台进行实验分析,结果验证了所提出正态化概率分族遗传蚁群融合算法求解移动机器人路径规划问题的有效性.     

自然图像抠图技术综述

着重对近几年自然图像抠图研究新进展进行综述,针对近年来基于启发式优化的抠图研究以及基于深度学习的抠图研究新成果对抠图研究工作进行重新分类和梳理,分析不同类型自然图像抠图研究主要的方法并整理其中的关键问题,介绍常用的自然图像抠图评价指标。最后通过实例分析总结了当前自然图像抠图研究面临的挑战,并对未来的研究前景进行了探讨。