智能路灯控制系统缺失数据流关联修复仿真

为了避免智能路灯控制系统受缺失数据影响,研究了智能路灯控制系统缺失数据流关联修复仿真方法。选取嵌套窗口的流数据处理模型检测智能路灯控制系统的缺失数据流,嵌套窗口的流数据处理模型将滑动窗口分割为多个嵌套滑动窗口,滑动窗口过程中,利用Pearson相关系数确定智能路灯控制系统中相邻数据的相关性,依据获取的数据相关性重构相关图,利用相关图检测智能路灯控制系统缺失数据流。选取GMM算法划分存在缺失数据的智能路灯控制系统的数据集,选取EM插补算法关联修复完成初始数据集划分后的数据流。仿真测试结果表明,该方法可以有效修复智能路灯控制系统缺失数据流,不同数据缺失率情况下,均具有较高的缺失数据流关联修复精度。     

秃鹰搜索算法的优化及图像分类应用

针对秃鹰搜索算法(BES)存在求解的稳定性差且准确性低, 鲁棒性差等缺点, 提出了一种基于秃鹰搜索算法的新型算法(NBES). 首先, 在BES算法的选择搜索空间阶段融合正余弦优化机制算法, 构建融合后的位置更新公式. 其次, 在BES算法的搜索空间猎物阶段加入惯性权重自适应位置更新策略. 最后, 在BES算法俯冲阶段融合萤火虫优化机制算法, 重新定义位置更新公式. 通过11个标准测试函数验证NBES算法性能, 实验表明, NBES算法寻优准确性、收敛速度、鲁棒性都优于BES算法. 为了验证新算法的实际应用价值, 利用NBES算法优化卷积神经网络(CNN)中的超参数学习率, 并将优化后的图像分类模型用于医学影像病理性分类预测, 实验表明, 经过优化的CNN模型分类精度提高9%.     

多源基因学习的微种群教与学优化及应用

由于微种群教与学优化算法的种群规模较小, 故其种群多样性很难维持. 为提高微种群教与学优化算法的搜索性能, 提出了一种基于多源基因学习的微种群教与学优化算法(micro-population teaching-learning-based optimization based on multi-source gene learning, MTLBO-MGL). 在MTLBO-MGL算法中, 将教阶段和学阶段根据随机选择策略来对个体进行基因水平上的进化操作; 并从基因层面上对种群多样性进行检测和使用稀疏谱聚类方法对种群的每个维度进行聚类. 然后, 根据多样性检测和聚类结果, 选择不同的进化策略来提高所提算法的搜索性能. 在28个测试函数上, 通过将所提算法与其他4种微种群进化算法作对比, 证明了所提算法的整体性能要显著好于所对比的4种算法. 本文还将所提算法应用于无人机三维路径规划问题, 结果表明MTLBO-MGL算法能够在该问题上取得较好结果.     

云应用程序编程接口安全研究综述:威胁与防护

云时代,云应用程序编程接口(API)是服务交付、能力复制和数据输出的最佳载体。然而,云API在开放服务和数据的同时,增加了暴露面和攻击面,攻击者通过数据劫持和流量分析等技术获取目标云API的关键资源,能够识别用户的身份和行为,甚至直接造成背后系统的瘫痪。当前,针对云API的攻击类型繁多,威胁与防护方法各异,缺乏对现有攻击和防护方法的系统总结。该文梳理了云API安全研究中云API面临的威胁和防护方法,分析了云API的演化历程和类别划分;讨论了云API的脆弱性以及云API安全研究的重要性;提出了云API安全研究框架,涵盖身份验证、云API分布式拒绝服务(DDoS)攻击防护、重放攻击防护、中间人(MITM)攻击防护、注入攻击防护和敏感数据防护6个方面相关研究工作综述。在此基础上,探讨了增加人工智能(AI)防护的必要性。最后给出了云API防护的未来挑战和发展趋势。     

变分模态分解组合广义形态滤波器的MEMS陀螺仪去噪方法

为了更加有效地消除MEMS陀螺仪输出信号存在大量不同类型噪声的同时保留有效信号特征,本文提出了一种变分模态分解(VMD)的多尺度自适应组合广义形态滤波器(CGMF)去噪方法.该方法首先采用VMD将MEMS陀螺仪原始输出信号分解为多个不同尺度的具有特殊稀疏性的一高低频离散带限子信号内模函数(BLIMFs),然后通过选择CGMF中合适的结构元素(SEs)长度和几何结构对上述不同尺度BLIMFs进行自适应去噪处理,最后重建去噪后的BLIMFs获得去噪信号.通过实验验证并与现有的信号去噪方法相比,本方法的主要优点在于:1)解决了CGMF中SEs的长度和几何结构等关键参数的自适应选择问题; 2)针对不同类型噪声均进行了有效的分离和去噪处理.     

一种支持分级用户访问的文件分层CP-ABE方案

文件分层的密文策略基于属性的加密（FH-CP-ABE）方案实现了同一访问策略的多层次文件加密,节省了加解密的计算开销和密文的存储开销.然而,目前的文件分层CP-ABE方案不支持分级用户访问,且存在越权访问的问题.为此,提出一种支持分级用户访问的文件分层CP-ABE方案.在所提方案中,通过构造分级用户访问树,并重新构造密文子项以支持分级用户的访问需求,同时消除用户进行越权访问的可能性.安全性分析表明,所提方案能够抵御选择明文攻击.理论分析和实验分析均表明,与相关方案相比,所提方案在计算和存储方面具有更高的效率.     

碳限额与交易机制和消费者低碳偏好下的供应链减排及融资策略

在碳限额与交易机制和消费者对低碳产品存在偏好的背景下,考虑由一个资金约束的制造商与一个资金充裕的零售商构成的供应链,针对银行贷款(BF)、提前支付折扣(APD)和提前支付回购(APB)3种融资方式,构建制造商主导的以企业利润最大化为目标的博弈模型,研究不同融资方式下低碳供应链的减排与定价决策,以及制造商的融资方式选择问题.研究表明:1)在3种融资方式下,减排投资成本系数的增加会降低制造商的最优单位产品碳减排量.2)提前支付下制造商的最优单位产品碳减排量始终高于BF方式.当碳交易价格较高或减排投资成本系数较高时,APB方式下制造商的碳减排量最高;否则,APD方式下制造商的碳减排量最高.3)与BF方式相比,提前支付更能提升制造商的利润,且制造商在APB方式下获利最多.     

“互联网＋”政务大数据智能服务平台设计与应用

“互联网＋”环境下,政务大数据关联公共服务和社会传感数据,使城市管理模式从单一走向立体、城市服务系统从孤立走向共享、城市决策模式从机械走向智能,已成为当前政务服务发展趋势。为解决政务数据、公共服务数据和社会传感数据融合不足、共享不充分、利用效能不高及技术平台缺乏等问题,该文提出了“互联网＋”政务大数据智能服务平台总体框架,首先对平台建设理论进行阐述,其次对系统架构、技术架构、关键技术和服务应用等进行设计,最后实现“互联网＋”政务大数据智能服务平台透明访问、城市信息单元建模、透明智能体协同、透明管理和微服务等功能。同时,该平台关键技术在数字广东和辽宁丹东社会保障等平台进行探索性应用,结果显示该平台能有效支持政务数据、公共服务数据和社会传感数据高效共享、管理和利用,提升部门服务效能。该文提出的平台总体设计方案可为省市级政府进行“互联网＋”政务大数据智能服务建设提供有价值的参考。     

IoT设备程序同源性智能检测技术综述

IoT设备与各行业的深度融合方兴日盛,使得IoT程序快速开发的需求不断增长。开发者习惯于集成第三方库或常用代码。不幸的是,若这些代码中隐藏着潜在的漏洞,那他们也会被扩散到不同的程序中,为其大规模扩散创造了条件。这也是造成近年来IoT设备群体性安全事件频发的重要原因之一。为了降低危害,发现具备相似漏洞的程序并进行相关的处置是一个有效的方法。同源性分析作为挖掘程序间关联关系的重要手段之一,可高效地实现程序漏洞的智能溯源取证。结合机器学习和深度学习技术,它表现出解决大规模程序安全性检测的巨大潜力。然而,IoT设备的软硬件特点仍使得该技术的使用面临挑战。当前已有诸多方案在IoT设备程序的同源性智能检测方面取得了进展。因此,本文将系统性回顾近年来相关技术研究的成果,将他们分为相似性分析和创作者归属技术。首先,我们介绍了两种方式的数据来源。接着,检测过程中涉及的特征选择、特征表示以及相对应的检测方法也被依次介绍。进一步的,本文不仅比较和总结了方案的特点和局限性,还对他们在不同类型IoT设备程序的适配性进行了对比分析。最后,文章针对IoT程序分析提出了一些研究建议。作者希望本综述可为研究者阐明这些工作的核心技术点,并为他们在IoT设备上的进一步应用提供启发。     

基于VoxelMorph的可见光和红外遥感影像配准

由于可见光和红外的成像机理、成像波段不同,获取的遥感影像之间存在复杂的非线性辐射畸变,传统的配准方法难以实现两者的高精度配准。本文提出一种基于VoxelMorph的可见光和红外遥感影像配准方法,利用卷积神经网络对可见光和红外异源图像进行分步的精细化形变场计算,从而实现快速高精度配准。将可见光图像作为参考图像,利用U-Net网络计算待配准红外图像和参考（可见光）图像的形变场,实现全局对齐的仿射变换,然后通过空间转换网络进一步实现更高自由度变形。采用WHU-OPT-SAR数据集的实验结果表明,与基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的传统配准方法相比,本文提出的基于VoxelMorph配准方法可以获得更好的配准效果,验证了基于VoxelMorph的配准方法在多源遥感影像领域的有效性。