应急通信网络中基于粒子群优化的信道分配算法

当前应急通信亟需解决的问题,在于如何快速有效地满足突发性增长的网络需求,以保证网络传输质量。无线mesh网络以其部署快速、结构灵活、鲁棒性等优点,成为了新一代灾后应急通信网络架构的优秀解决方案。文中提出了一种基于粒子群算法的信道分配优化算法PWCA,在降低全局网络干扰的前提下,考虑了不同链路对整体网络表现的影响,通过其邻接链路的数量来决定信道分配的优先级。在迭代优化的过程中,该算法利用信道分离度细分了不同信道之间的干扰程度以作为优化的评判标准。实验结果表明,该算法可以显著降低网络干扰,保障网络性能,相比传统的粒子群信道分配算法,其在优化速度以及多节点网络环境下的表现均有明显提升。     

基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的人脸防伪方法

人脸防伪用于验证被测试者是否为真实活体,是计算机视觉领域的一个研究热点。攻击手段的多样性以及人脸识别主要在嵌入式、移动式等不具备高计算能力的设备上应用,使得快速有效的人脸防伪计算成为具有挑战性的任务。针对该问题,文中提出了一种基于注意力的热点块和显著像素卷积神经网络的方法。其中,热点块机制以对5个热点块的判别来取代对整张人脸的判别,显著降低了计算量,迫使网络模型集中关注更具有鉴别信息的热点块,提高了网络模型的准确率;显著像素方法对输入的人脸图像进行显著像素预测,通过判断显著预测图是否符合人脸的深度特性来鉴别活体与攻击。该方法将热点块与显著像素的结果进行融合,充分发挥了局部特征和全局特征的作用,进一步提升了人脸防伪的效果。与现有方法相比,所提方法在CASIA-MFSD、Replay-Attack以及SiW数据集上都达到了很好的效果。     

k元n方体网络的子网络可靠性

并行计算机系统互连网络的拓扑性质对系统功能的实现起着重要的作用。为了衡量基于[k]元[n]方体网络构建的并行计算机系统的容错能力,研究了边故障模型下[k]元[n]方体网络中[k]元[(n-1)]方体子网络的可靠性。当[k(k≥3)]为奇数时,分别在固定划分模式和灵活划分模式下得出了[k]元[n]方体网络中不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间的计算公式,并通过仿真实验验证了理论结果的精确性。研究表明,当[k]为奇数的[k]元[n]方体网络中有边故障发生时,相比固定划分模式,在灵活划分模式下不同数目的[k]元[(n-1)]方体子网络保持无故障状态的平均失效时间更大。     

颜色模型扰动的语义对抗样本生成方法

卷积神经网络是一种具有强大特征提取能力的深度神经网络,其在众多领域得到了广泛应用。但是,研究表明卷积神经网络易受对抗样本攻击。不同于传统的以梯度迭代生成对抗扰动的方法,提出了一种基于颜色模型的语义对抗样本生成方法,利用人类视觉和卷积模型在识别物体中表现出的形状偏好特性,通过颜色模型的扰动变换来生成对抗样本。在样本生成过程中其不需要目标模型的网络参数、损失函数或者相关结构信息,仅依靠颜色模型的变换和通道信息的随机扰动,所以这是一种可以完成黑盒攻击的对抗样本。     

考虑社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测

针对P2P（Peer to Peer）借贷项目违约风险预测中财务信息不完全或质量较低、预测准确率不高等问题,提出了一种考虑平台社会网络关系的P2P借贷项目违约风险预测的方法。通过对P2P借贷平台社会网络相关信息进行分析,从社会资本的结构维度、关系维度和认知维度发掘其中具有风险预测价值的关键特征,即社会网络风险特征,并将这些特征作为预测指标用于违约风险预测,依据多种非线性预测方法分别构建基于传统财务指标预测模型和引入社会网络风险特征后的混合指标预测模型,并对模型的预测结果进行了对比分析。实验结果表明,P2P借贷社会网络关系中蕴含着与借贷项目违约风险显著相关的特征,通过对这些特征进行有效挖掘并将其合理引入P2P借贷项目违约风险预测模型,有助于提高借贷项目违约风险预测效果,为投资者的投资风险规避及P2P借贷市场风险管理提供支持。     

面向文本分类的多头注意力池化RCNN模型

针对经典循环卷积神经网络（RCNN）在池化层采用的最大池化策略较为单一,会忽略除最突出特征外的其他特征,影响分类精度的问题,提出基于多头注意力池化的循环卷积神经网络（MHAP-RCNN）模型。多头注意力池化可以充分考虑各特征对分类的贡献,且能在训练过程中动态优化,有效缓解最大池化的单一性问题。在三个公开的文本分类数据集上进行实验,结果表明与经典RCNN及其他各模型相比,提出的模型具有更好的文本分类性能。     

基于tPUF的物联网设备安全接入方案

针对现有的物联网设备安全接入方案不适用于资源受限的物联网设备的问题,提出一种基于tPUF的物联网设备安全接入方案。利用物理不可克隆函数技术（Physical Unclonable Function,PUF）,物联网设备不需要存储任何秘密信息,实现设备与认证端的双向认证以及协商会话秘钥;利用可信网络连接技术（Trusted Network Connect,TNC）,完成认证端对物联网设备的身份认证、平台身份认证、完整性认证。安全性分析表明,方案能够有效抵抗篡改、复制、物理攻击等。实验结果表明,相较于其他方案,该方案明显降低了设备的资源开销。     

区块链社交网络信息传播模型的优化研究

区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。     

交通监控场景中的车辆检测与跟踪算法研究

考虑多目标跟踪过程中存在的实时性和身份跳变问题,提出一种基于检测的多车辆跟踪算法。首先利用Mobilenetv2替换YOLOv3检测算法的主干网络,构建目标检测模块YOLOv3-Mobilenetv2,减少检测算法模型参数,提高检测模块的运行速度;在Mobilenetv2中引入Bottom-up连接,增强多尺度特征图间的信息融合;然后构建基于LSTM的运动模型,解决卡尔曼滤波在非线性系统中产生的预测误差,基于Deepsort跟踪算法,引入LSTM运动模型,形成L-Deepsort跟踪算法;改进L-Deepsort跟踪算法外观匹配策略,提升目标间的关联性;最后融合轻量级目标检测算法YOLOv3-Mobilenetv2与多目标跟踪算法L-Deepsort,形成MYL-Deepsort多车辆跟踪算法,实现多车辆的实时准确跟踪。实验结果表明,该方法在跟踪性能提升的情况下,速度较YOLOv3-Deepsort提高21 frame/s,在TX2平台达到13 frame/s。     

一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法

为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。