基于Django的用户唯一性安全登录系统设计

随着网络技术的快速发展,用户在登录Web应用系统中会遇到各种问题。针对用户在登录后被他人在其他浏览器再次登录同一个账号而引起退出的问题和登录中的SQL注入问题,采用Django的Web应用框架设计session唯一性登录模块、输入数据合法性检测和对象关系映射(Object Relational Mapping,ORM)查询数据库模块等相互组合,实现了一个基于Django的用户唯一性安全登录系统。该系统稳定运行后,能够满足用户唯一性登录的需求,具有防护SQL注入攻击的功能。     

改进正弦算法引导的蜣螂优化算法

蜣螂优化器（dung beetle optimizer,DBO）是一种有效的元启发式算法。蜣螂优化算法虽然具有寻优能力强,收敛速度快的特点,但同时也存在全局探索和局部开发能力不平衡,容易陷入局部最优,且全局探索能力较弱的缺点。提出了一种改进的DBO算法来解决全局优化问题,命名为MSADBO。受改进正弦算法（improved sine algorithm,MSA）的启发,赋予蜣螂MSA的全局探索和局部开发能力,扩大其搜索范围,提高全局探索能力,减少陷入局部最优的可能性。同时加入了混沌映射初始化和变异算子进行扰动。为了验证MSADBO的有效性,对该算法采用23个基准测试函数进行了测试,并与其他知名的元启发式算法进行了比较。结果表明,该算法具有良好的性能。为了进一步阐述MSADBO算法的实际应用潜力,将该算法成功地应用于3个工程设计问题。实验结果表明,所提出的MSADBO算法可以有效地处理实际应用问题。     

基于改进YOLOX-s的安全帽检测

在施工现场中, 发生过许多高空坠落事故, 因此在施工现场佩戴安全帽是十分有必要的. 针对安全帽佩戴状况检测中遇到的小目标样本缺检、漏检的情况, 提出一种基于YOLOX-s的改进算法. 首先, 在Neck层引入主干特征提取网络中的160×160特征层进行特征融合, 并且增加了一个针对小目标的检测头; 其次, 采用SIoU损失函数计算损失值, 使得网络在训练过程中考虑的损失项更加全面; 并且采用varifocal loss函数来计算置信度损失值, 进一步改善训练过程中存在的正样本与困难样本不均衡的问题, 最后, 采用CA (coordinate attention)注意力机制来增强模型的特征表达能力. 实验结果表明, 通过对Neck层与检测层、损失函数的优化以及引入CA注意力机制, 使得网络在训练过程中收敛与回归性能更佳. 改进后的算法的mAP值为95.57%, 相较于YOLOv3及原YOLOX-s算法在mAP值上分别提高了17.11%、3.59%. 改进后的算法检测速度为54.73帧/s, 符合实时检测速度要求.     

基于线-超图神经网络的阿尔兹海默症分类

在阿尔兹海默症分类问题中,超图神经网络可以从被试间的超图关系中提取特征,在表示学习复杂图结构方面具有很好的优势,但大多数模型都直接或间接地将超图所表示的被试间的高阶复杂关系分解,转化为简单的二元关系进行特征学习,没有有效利用超边的高阶信息,因此提出了基于线-超图神经网络(line-hypergraph neural network, L-HGNN)的阿尔兹海默症分类模型,该模型利用稀疏线性回归表征被试间多元相关性,借助超图和线图的转换在神经网络模型中实现节点的高阶邻域信息传递和超边整体结构特征学习,同时,结合注意力机制生成更具区分性的节点嵌入,进而用于阿尔兹海默症的辅助诊断.在ADNI数据上与常用的两种方法比较,实验结果表明,该方法能有效提高分类准确率,在阿尔兹海默症早期诊断上具有重要的应用价值.     

基于MFE-BERT与FNNAttention的心理医学知识图谱构建

针对心理医学领域文本段落冗长、数据稀疏、知识散乱且规范性差的问题, 提出一种基于多层级特征抽取能力预训练模型(MFE-BERT)与前向神经网络注意力机制(FNNAttention)的心理医学知识图谱构建方法. MFE-BERT在BERT模型基础上将其内部所有Encoder层特征进行合并输出, 以获取包含更多语义的特征向量, 同时对两复合模型采用FNNAttention机制强化词级关系, 解决长文本段落语义稀释问题. 在自建的心理医学数据集中, 设计MFE-BERT-BiLSTM-FNNAttention-CRF和MFE-BERT-CNN-FNNAttention复合神经网络模型分别进行心理医学实体识别和实体关系抽取, 实体识别F1值达到93.91%, 实体关系抽精确率达到了89.29%, 通过融合文本相似度与语义相似度方法进行实体对齐, 将所整理的数据存储在Neo4j图数据库中, 构建出一个含有3652个实体, 2396条关系的心理医学知识图谱. 实验结果表明, 在MFE-BERT模型与FNNAttention机制的基础上构建心理医学知识图谱切实可行, 提出的改进模型所搭建的心理医学知识图谱可以更好地应用于心理医学信息管理中, 为心理医学数据分析提供参考.     

自适应比例–积分H2滑模观测器设计

传统的龙伯格观测器的观测精度极易受到未知外部扰动的影响.为了解决这个问题,本文设计了一种基于径向基神经网络的自适应比例–积分H₂滑模观测器,实现了参数不确定性和外部扰动下非线性系统的鲁棒确切估计.首先,利用径向基神经网络自适应逼近系统模型的复杂非线性项;其次,设计基于误差的线性滑模面,将比例–积分滑模项注入观测器中,使得滑模动态在有限时间内收敛于滑模面,实现对外部扰动和系统模型非线性的完全补偿;最后,基于H₂次优控制和区域极点配置,提出观测器参数自整定方法.通过对单连杆机器人的仿真结果表明,该方法能够保证非线性系统具有较好的鲁棒性和自适应性.     

二型模糊决策理论与方法研究综述

二型模糊集(type-2 fuzzy set, T2FS)是将模糊集中的隶属函数拓展为一型模糊集而产生的集合,其具有表示更深层次不确定性的优势,能够极大程度地增强对客观世界不确定性的刻画能力.因此,近年来围绕二型模糊环境下的决策理论与方法研究得到了蓬勃发展.鉴于此,对二型模糊决策理论与方法进行系统性综述,梳理该领域的发展脉络,阐明现有工作的研究态势,总结二型模糊信息集成与决策的主要研究成果.首先,介绍二型模糊集的发展历程和基础理论研究现状;然后,分别针对基于二型模糊信息的决策基础理论(信息融合理论、偏好关系理论和测度理论)以及决策方法的研究现状进行概述;最后,对二型模糊决策理论与方法的未来研究方向进行展望.     

导叶波动对抽蓄机组低水头空载稳定影响分析

抽蓄电站低水头工况下空载不稳定是影响机组并网成功率的重要因素,针对水泵水轮机空载状态下导叶波动速率对机组空载稳定性的影响进行探究。建立白莲河电站全流道系统三维数值仿真模型,采用动网格技术联合用户自定义函数(user-defined functions,UDF)编程算法实现空载导叶波动及不同波动速度的对比计算模拟。计算结果表明,降低导叶的波动速度可以有效地降低转轮力矩的波动以及降低流体的压力脉动,其中导叶波动速度的降低对活动导叶间流态的改善效果最为明显,可以消除一些附加的频率脉动,该附加脉动是促进功率失衡的原因之一,在导叶波动速度超过0.0044rad/s时产生,并且只存在于水流未到达转轮区的区域;因此调速器在空载工况运行时,在总调节时间不超过需求时间的前提下,应尽可能使导叶波动速度降低,从而增强机组运行稳定性。     

新形态伪随机函数研究北大核心CSCD

随着云计算模式的普及应用,对密文数据的安全外包计算的研究已是必然趋势,由此,潜在的密文数据的安全计算和隐私保护问题愈加受到业界和学界的关注。新形态伪随机函数(Pseudorandom Function,PRF)作为解决密文安全计算与检索的重要工具之一,已是当前密码学的研究热点。当前,以密文安全计算为目标,结合全同态加密(Fully Homomorphic Encryption,FHE)与格密码、门限密码、安全多方计算(Multiparty Computing,MPC)和PRF等密码学原语,对新形态伪随机函数的研究主要集中在三方面:1)格基限制隐藏的PRF可验证性研究;2)格基受限PRF适应性安全研究;3)格基多点隐私可穿刺PRF应用性研究。因此,文章从PRF的可验证性、安全性和应用性三方面,较为全面地介绍当前重要的研究成果。     

一种基于双阈值函数的成员推理攻击方法北大核心CSCD

海量数据和强大算力的出现,促进了深度学习的发展,深度学习在智慧交通和医疗诊断等领域得到广泛应用,这给人们的日常生活带来许多便利。然而,机器学习中的隐私泄露问题也不容忽视。成员推理攻击通过推断数据样本是否用于训练机器学习模型,从而暴露用户训练数据的隐私。文章介绍了基于单阈值的成员推理攻击及特点,对不同攻击方法的成员和非成员的数据分布进行可视化,然后对成员推理攻击成功的内在机理进行分析,提出了基于双阈值函数的攻击模型,并通过实验对单阈值和双阈值的成员推理攻击进行系统性的分析对比,分析基于阈值成员推理攻击对不同模型和不同数据集的攻击表现。通过对多组控制变量的对比实验表明,基于双阈值函数的成员推理攻击在某些数据集和模型上,整体表现更加优异和稳定。