基于可拆分倒排索引的可搜索加密方案

为快速检索云环境下的加密数据,提出了一种高效的适用于批量数据处理场合的可搜索加密方案。首先,由客户端创建两个倒排索引,分别是存储了文件-关键词映射的文件索引和用于存储关键词-文件映射的空的搜索索引;然后,将这两个索引提交给云服务器。搜索索引是在用户检索过程中由云端根据搜索凭证和文件索引逐渐更新建立的,记录了已被检索关键词的检索结果,该方法将搜索索引的构建时间有效分摊了到了每次检索过程中并节省了存储空间。索引采用基于key-value结构的集合存储方式,支持索引的同时合并和拆分,即在添加和删除文件时,由客户端根据要添加或删除的文件集生成对应的文件索引和搜索索引,然后服务器对索引进行合并和拆分,从而实现文件的快速批量添加和删除。测试结果表明,所提方案极大提高了文件更新的效率,适用于批量数据处理。通过泄露函数证明了该方案能满足自适应动态选择关键词攻击下的不可区分性安全标准。     

基于动态注意力和多角度匹配的答案选择模型

针对当前主流神经网络在处理答案选择任务时无法同时满足句子的充分表示以及句子间信息充分交互的问题,提出了基于动态注意力和多角度匹配（DAMPM）的答案选择模型。首先,调用预训练语言模型的嵌入（ELMo）获得包含简单语义信息的词向量;接着,在注意力层采用过滤机制有效地去除句子中的噪声,从而更好地得到问句和答案句的句子表征;其次,在匹配层同时引入多种匹配策略来完成句子向量之间的信息交互;然后,利用双向长短期记忆（BiLSTM）网络对匹配层输出的句子向量进行拼接;最后,通过分类器来计算拼接向量的相似度大小,从而得到问句和答案句之间的语义关联。在文本检索会议问答（TRECQA）数据集上的实验结果表明,与基于比较聚合框架的基线模型中的动态滑动注意力网络（DCAN）方法相比,DAMPM在平均准确率均值（MAP）和平均倒数排名（MRR）两个性能指标上均提高了1.6个百分点。在维基百科问答（WikiQA）数据集上的实验结果表明,DAMPM相较DCAN在两个性能指标上分别提高了0.7个百分点和0.8个百分点。所提DAMPM相较于基线模型中的方法整体上有更好的性能表现。     

可动态重构的旋翼飞行器设计与运动特性分析

针对旋翼飞行器因机体结构受运动路径中空间变窄限制而无法连续穿越的问题,研究设计了一种可动态重构的旋翼飞行器,通过改变机体构形实现对空间变化的运动应对,提高飞行器在复杂环境下连续运动作业的能力.该系统采用链式模块化结构,通过旋转关节实现构形的2维变化.根据机体结构特点和运动控制方式,基于D-H(Denavit-Hartenberg)规则推导了空间变换矩阵,求解了变化重心,建立了机体运动学模型.基于几何、动力和控制响应约束,提出了构形变换的求解方法,并针对该模型给出了边界条件.最后进行了飞行器稳定性、操纵性及临界构形实验.结果 表明,构形变换过程中,飞行器姿态稳定,无明显突变,各轴向最大变化量在4°以内;濒近临界构形时飞行器操控顺畅,跟踪控制响应能够在0.1s内完成.实验验证了姿态可控的临界构形角度集为{180°,180°,113°},通过几何运算,采用固定航向方式,飞行器的通过半径可缩小21.89％,结合航向控制的方式,最大通过半径可缩小67％.飞行器具备稳健完成动态重构和通过窄间隙的能力.     

基于多摇臂赌博机的产品定价算法

针对在线零售商在不完全需求信息下的单产品定价问题,提出了一种基于多摇臂赌博机的产品定价算法。为了提升多摇臂赌博机算法在定价问题中的效果,该算法利用了需求曲线的单调性,并加入了消费者偏好识别。对消费者的保留价格进行分析得到消费者购买概率,将在线零售商的定价问题建模为多摇臂赌博机模型,给出了相应的定价算法并进行了理论分析,最后通过仿真实验比较了相关算法的定价效果。仿真结果表明该算法提高了在线零售商的收益。     

基于自适应多普勒及动态邻域的改进BA算法

蝙蝠算法（Bat Algorithm,BA）是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多普勒策略改进频率参数,增强算法全局探索的寻优能力。将动态邻域策略与BA算法有机结合,增加蝙蝠个体寻优结构的多样性,改善算法易陷入局部最优的不足。从理论上分析了改进后算法的收敛性和运算复杂性。在数值实验部分对改进后的算法进行了性能及应用测试：对10个经典标准测试函数在不同维度下进行对比实验,将其应用于求解螺旋压缩弹簧优化设计问题,并与其他算法进行了对比分析。实验结果证明了具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法具有更优的收敛速度、收敛精度以及稳定鲁棒性。     

群智协同任务分配研究综述

任务分配是群智协同计算和众包中的核心问题之一,即通过设计合理的任务分配策略,在满足任务约束条件下,将群智任务分配给合适的工作者,以提高群智任务的完成效率和结果质量。分析了目前任务分配方法存在的问题,总结并提出了一个通用的任务分配框架,并分别从工作者模型、任务模型、任务分配算法三个方面对国内外相关研究工作进行了分析、归纳和总结。提出了群智协同任务分配研究中的关键问题与今后的研究趋势。     

面向RFID动态帧时隙ALOHA协议的帧长优化

近年来,国家电网积极推动泛在电力物联网的建设,以实现电力系统的万物互联与优化管理.其中,射频识别技术(RFID)作为泛在电力物联网建设的核心技术,凭其价格低廉、无需电源、非视距通信、远距离通信等特点,被广泛应用于电力仓储物资管理、电力巡检等应用场景.为了盘点电力设备仓库中的物品,需要快速识别粘贴在物品上的标签,然而由于仓库中存在大量标签,在通信过程中容易产生标签信号冲突.针对当前商用RFID系统普遍采用的符合EPC C1G2标准的动态帧时隙ALOHA协议,提出了一种新型的基于Q-learning与神经网络的帧长优化算法(记作QN-leaming).通过将动态帧长选择问题转化为马尔可夫决策过程(MDP),即观察到的状态为不同种类时隙的个数(空时隙数、单时隙数、冲突时隙数),执行的动作为设置合理的帧长,从而利用Q-learning与神经网络来自主学习帧长选择策略,基于学习到的策略可以指导系统根据最新观察选择能够实现全局最优的帧长.仿真实验结果表明,基于QN-learning算法在动态调整帧长方面表现优异,能够实现标签的有效识别,在保障高吞吐率的同时控制阅读器的询问次数,减少数据传输量.     

基于深度学习的智能动态防御系统

在面对日益突出的网络安全问题,现有的基于威胁特征感知的防御机制,在应对未知风险、高级持续性威胁(APT)、机器流量中,暴露其不足之处,论文提出了基于深度学习的智能动态防御系统架构,提升了互联网应用网络安全威胁应对能力。     

基于稀疏张量分解的动态功能网络分析

静息态功能磁共振成像(RS-fMRI)是目前研究人脑功能的重要技术之一,脑功能连接的动态分析为研究大脑内部状态变化提供了一种有效的手段。文中提出了一种基于稀疏张量CP分解算法的动态脑功能网络分析方法。首先利用静息态fMRI数据不同维度的信息构建张量模型,并对其进行优化求解。然后使用动态检测法对时变网络的状态进行划分,构建脑功能连接网络,并与常用的滑动窗口方法进行对比分析。实验结果表明,该方法能够准确识别出静息态fMRI数据的时间维度信息,捕获静息态fMRI数据中的动态功能连接。