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1.
卷积神经网络(CNN)在计算和存储上存在大量开销,为了使CNN能够在算力和存储能力较弱的嵌入式等端设备上进行部署和运行,提出一种基于中间图特征提取的卷积核双标准剪枝方法。在卷积层后插入中间图互信息特征提取框架,分析卷积核的特征提取能力,结合批量归一化层的缩放因子对卷积核的综合重要性进行评估,获取更为稀疏的CNN模型。针对全连接层存在大量冗余节点的问题,提出一种基于节点相似度与K-means++聚类的全连接层剪枝方法,聚类相似度较高的节点,并对剪枝后的连接层权重进行融合,在一定程度上弥补因剪枝所造成的精度损失。在CIFAR10和CIFAR100数据集上的实验结果表明,使用该剪枝方法对ResNet56网络进行剪枝,在损失0.19%分类精度的情况下能够剪掉48.2%的参数量以及46.7%的浮点运算量,对于VGG16网络,能够剪掉94.5%的参数量以及64.4%的浮点运算量,分类精度仅下降0.01%。与VCNNP、PF等剪枝方法相比,所提剪枝方法能够在保持模型准确率几乎不变的情况下,对CNN的参数量和计算量进行更大比例的裁剪。 相似文献
2.
针对无线传感器网络处理能力、存储空间、能量等有限的特点,设计了轻量级数据加密机制。该机制对RC6算法进行了改进,添加了"对称层"运算,使改进后的RC6算法在运算工作量变化不大的情况下,硬件实现更加容易,硬件资源消耗更小。为进一步提高密文的安全性与数据加密强度,使用双密钥对明文进行两级加密,并引入了随机密钥管理机制,使网络节点每次加密时都能使用不同的密钥,提高了密钥的安全性。数据加密机制还使用了节点ID认证、带有身份标识的密钥池认证等多种安全认证机制来阻止非法节点的接入。实验基于低功耗Cortex-M3内核的控制芯片搭建无线传感器网络节点硬件平台,设计了通信协议,并在硬件平台上移植与实现了该机制。实验结果表明,该加密机制能够很好地在低功耗平台上运行。 相似文献
3.
针对当前运行于不可预测开放环境下的嵌入式多使命复杂关键型系统,需要减少运行成本和处理不可预测工作负载情况的问题,文章提出一种混合关键度驱动的非对称式过载保护最小空闲调度策略。系统过载时,为共享同一处理器的不同关键度任务提供非对称式保护,禁止低关键度任务干扰高关键度任务,完全避免了传统的"关键度反转"问题。在恢复暂时阻塞的不同关键度任务时,在速率单调调度的基础上,引入关键度主导的截止期驱动动态调度策略,可使潜在处理器利用率达到100%。实验结果表明,这种新算法的综合性能优于当前已有的混合关键度任务调度算法。 相似文献
4.
针对物联网通信协议安全性不足和使用非形式化方法进行分析时容易出现错误的问题,提出了一种物联网安全通信协议,建立了协议主体模型和攻击者模型,采用通信顺序进程CSP的形式化方法对协议模型进行了分析。该通信协议对传送的信息进行加密,采用的加密方式是散列函数结合异或运算。协议主体进行了相互认证,认证服务器为协议主体通信分配了会话密钥,解决了读写器非法扫描和信息安全传送的问题。利用故障发散改进检测器(FDR)对该协议模型CSP进程进行了检测,结果表明:该协议主体进行了相互认证,会话密钥是安全的,所提出的物联网通信协议是安全可靠的,CSP方法用于分析协议的安全性是可行的。 相似文献
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