基于粗糙集理论的不完备数据分析方法的混合信息系统填补算法

为了提高基于粗糙集理论的不完备数据分析方法（ROUSTIDA）在实际应用中对包含离散型（如整型、字符串型、枚举型）、连续型（如浮点数表达）、缺失型属性的混合信息系统（HIS）数据的填补能力,提出了一种基于粗糙集理论的混合信息系统缺失值填补方法（RSHISMIA）。首先,根据决策属性等价类划分思想并按照决策属性对混合信息系统HIS进行划分,解决了填补后可能出现的决策规则冲突问题;其次,定义混合距离矩阵来合理量化对象间的相似性,从而筛选出具有填补能力的样本并克服ROUSTIDA无法处理连续性属性的缺点;然后,结合近邻思想解决了ROUSTIDA在无差别对象属性值发生冲突情况下无法对相同属性缺失数据进行填补的问题。最后,使用10个UCI标准数据集进行实验,将所提出的方法与ROUSTIDA、K近邻填补（KNNI）算法、随机森林填补（RFI）算法和矩阵分解（MF）等几种经典算法进行了比较。实验结果表明,与ROUSTIDA相比,所提方法在查全率上平均高出81%,在查准率上提升了5%~53%,且其归一化均方根误差（NRMSE）最多减小了0.12。此外,所提方法的分类准确率与ROUSTIDA相比平均提升了7%,且优于KNNI、RFI及MF等填补算法。     

基于高级计划排程系统与制造执行系统的电网运检计划管控系统

针对传统运检计划的编制与执行依靠工作人员人工编制与现场管控,存在运检计划编制缓慢、执行管控疏漏等问题,为提升运检工作质效、保障电网本质安全,搭建了运检计划数字化管控系统.系统基于制造业应用成熟的高级计划排程(APS)系统以及制造执行系统(MES),通过对比运检业务与制造业业务异同点,建立映射模型.系统在电网资源业务中台的基础上进行微应用改造,明确了运检计划数字化管控系统八大基本功能与全业务工作流程.通过对比数字化管控系统的应用,可减少90％信息收集工作,避免因检修不到位造成设备质量事件.通过分析运检承载能力、辨识运检风险、制定差异化运检策略,切实保障人身、设备、电网安全.     

基于跨语言神经主题模型的汉越新闻话题发现方法

针对汉越跨语言新闻话题发现任务中汉越平行语料稀缺,训练高质量的双语词嵌入较为困难,而且新闻文本一般较长导致双语词嵌入的方法难以很好地表征文本的问题,提出一种基于跨语言神经主题模型（CL-NTM）的汉越新闻话题发现方法,利用新闻的主题信息对新闻文本进行表征,将双语语义对齐转化为双语主题对齐任务。首先,针对汉语和越南语分别训练基于变分自编码器的神经主题模型,从而得到单语的主题抽象表征;然后,利用小规模的平行语料将双语主题映射到同一语义空间;最后,使用K-means方法对双语主题表征进行聚类,从而发现新闻事件簇的话题。实验结果表明,所提方法相较于面向中英文的隐狄利克雷分配主题改进模型（ICE-LDA）在Macro-F1值与主题一致性上分别提升了4个百分点与7个百分点,可见所提方法可有效提升新闻话题的聚类效果与话题可解释性。     

基于BCNN的胎儿颅脑超声横切面识别算法

孕期超声检查是评估胎儿大脑发育、检测生长异常的重要步骤,开展对胎儿早期检查准确高效的诊断研究具有重要的临床价值。文中使用双线性卷积神经网络BCNN进行胎儿颅脑横切面识别,提出了BCNN-R和BCNN-S两种算法。BCNN算法首先对输入的胎儿颅脑超声影像数据进行预处理,去除个人信息等敏感信息;其次,利用两路并行的子网络从影像数据中提取辨识度高、鲁棒性强的横切面特征,并将其融合得到有助于识别的细微特征;最后使用线性连接层进行识别和分类。为了验证算法的有效性,在自建胎儿超声数据集JFU19上进行了对比实验,实验结果表明,所提算法相比常见的深度网络(GoogleNet,DenseNet,SeNet等)在分类性能上有明显的提升,其中BCNN-S算法的总体准确率达到了88.95%,BCNN-R在水平横切面的识别上达到了97.22%的精确度和88.61%的召回率。此外,在公开数据集HC18上进行了实验,BCNN算法的准确率、精确度、召回率分别达到了89.48%,87.66%和87.71%,进一步验证了算法的有效性。     

一种可追溯的比特币混淆方案

混淆技术是以比特币为代表的数字货币隐私保护的重要手段,然而,比特币中的混淆技术一方面保护了用户隐私,另一方面却为勒索病毒、比特币盗窃等非法活动提供了便利.针对该问题,提出了一种可追溯的比特币混淆方案,该方案旨在保护合法用户隐私的同时,可对非法资产混淆进行追溯.该方案在中心化比特币混淆基础上引入可信第三方分发用户签名密钥与监管混淆过程,用户签名密钥由基于双线性群和强Diffie-Hellman假设的群签名算法构造,以提供签名的匿名性与可追溯性.当有资产追溯需求时,可信第三方通过系统私钥打开用户签名以确定混淆输出地址,从而确定非法资产转移路径.安全分析表明,该方案不用修改当前比特币系统数据结构即可实施,可对非法资产混淆转移路径进行追溯,同时保护合法用户隐私与资产安全,且可抗拒绝服务攻击.此外,该方案为数字货币隐私保护研究提供了参考方向.     

基于多粒度文本特征表示的微博用户兴趣识别

微博用户兴趣发现对社交网络的个性化推荐和信息传播的正确引导具有重要意义,因此提出了一种基于多粒度文本特征表示的微博用户兴趣识别方法.首先,从主题层、词序层和词汇层3个方面对微博用户构造文本向量,利用LDA提取内容的主题特征,通过LSTM学习内容的语义特征,引入腾讯AI Lab开源词向量获取词义特征;然后,将以上3种特征向量拼接得到的多粒度文本特征表示矩阵输入CNN中,进行文本分类训练;最后,通过多端输出层实现对微博用户的兴趣识别.实验结果表明,多粒度特征表示模型的分类实验结果比单粒度特征表示模型的精准率、召回率和F1值分别提高了8％,12％和13％.基于对文本粗、细语义粒度和词粒度的综合考量,结合神经网络分类算法,多粒度特征表示模型的评价指标均优于单粒度特征表示模型.     

基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

基于TACNN的玉露香梨叶虫害识别

为了解决玉露香梨叶虫害种类多、扩散速度快、人工识别梨叶虫害耗时长的问题,提出了能够在自然环境下对玉露香梨叶虫害图像自动识别的Tiny-Alexnet卷积神经网络（Tiny-Alexnet Convolution Neural Network,TACNN）的虫害识别模型。分析了Alexnet模型的网络结构,并将实地采集的玉露香叶片虫害图像进行统一处理,为避免全连接层卷积核参数过大而产生的过拟合现象,通过优化全连接层,设置不同神经元节点和实验参数,得出了Mid-Alexnet、TACNN两种虫害识别模型。实验结果表明：TACNN较Alexnet和Mid-Alexnet模型有较高的识别准确率,该模型能够有效地提取梨叶虫害特征,类别平均准确率为81.18%,实现了对金龟子、梨木虱、梨瘿蚊三种虫害的准确区分。该模型在玉露香梨叶虫害识别方面具有良好的性能,可实现自然环境下玉露香梨叶虫害的精准识别。     

有遮挡环境下的人脸识别方法综述

随着人脸识别应用领域的逐渐扩大,有遮挡环境下的人脸识别面临着一定的技术挑战。深度学习方法由于其具有强大的学习能力,成为解决有遮挡环境下的人脸识别问题的一种较好的解决方案,但仍面临诸多待解决的问题。减少遮挡对人脸识别算法带来的性能影响是该领域的重点和难点问题之一。从模型、算法和数据集的角度分析了近年来相关研究进展;对比了不同算法的性能结构、优缺点以及存在的问题;探讨了未来可能的研究方向。     

配电网自动化DTU终端的103规约的安全性分析

IEC 60870-5-103规约是应用于继电保护设备的信息接口配套标准,传输的主要内容是与继电保护有关的信息.该报文进行的是明文传输,缺乏加密措施和数字签名机制,安全性较低.为了验证以太网传输的103规约存在安全隐患和风险,搭建了主站与配电网自动化DTU终端的通信实验环境.运用ARP欺骗手段对系统进行了中间人攻击测试,实验的结果表明以太网传输的103规约具有中间人攻击的风险.为了提高协议的安全性,提出了一种基于非对称密码算法的双向身份认证机制,并采用对称加密机制、数字签名技术确保传输报文的机密性和完整性,最后通过仿真测试验证该方法的有效性.