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基于高階圖卷積網絡的城市空氣質量推斷模型[其他][其他]

能否精確地預測城市區(qū)域空氣質量分布，對于政府環(huán)境治理以及人們日常預防等方面，具有重要的意義。該問題面臨的挑戰(zhàn)是：一是不同區(qū)域的空氣質量分布具有時空交互性；二是空氣質量分布受到外部因素的影響。通用化卷積神經網絡以處理任意圖結構數據，成為近些年來研究的熱點之一，將城市空氣質量預測問題可制定為時空圖預測問題?；谔岢龅母唠A圖卷積網絡，設計了一種有效的空氣質量推斷模型。該模型可以捕獲空氣質量分布的時空交互性和提取外部影響因素特征，從而精確預測空氣質量分布。通過驗證現實北京市空氣質量數據，結果表明提出的模型遠遠優(yōu)于目前已知的通用方法。

發(fā)表于：4/15/2021 10:31:00 PM

基于卷積LSTM的視頻中Deepfake檢測方法[其他][其他]

以Deepfake為代表的偽造人臉技術，使用少量的人臉數據就能將視頻中的人臉替換成為目標人臉，從而達到偽造視頻的目的。此類技術的濫用將帶來惡劣的社會影響，需要使用檢測技術加以制裁。針對這一問題，已有若干檢測算法被提出?，F有方法具有一定局限性，單幀檢測算法忽略了Deepfake動態(tài)缺陷；當數據存在缺陷時，模型可能會陷入“學會特定臉”的陷阱中。提出了一種對視頻數據中的Deepfake檢測方法，使用結合CNN和LSTM的卷積LSTM，判斷視頻真?zhèn)巍Ｌ岢隽艘环N基于人臉特征點的cutout方法，能抑制網絡學會特定臉。實驗表明，在不同場景下，準確度對比基準算法均有提升。

發(fā)表于：4/15/2021 10:25:00 PM

基于KDMSPCS-GRNN的室內定位技術研究[其他][其他]

針對利用廣義神經網絡(Generalized Regression Neural Network，GRNN)搭建的定位預測模型定位精度低、效率慢等問題，基于動態(tài)分群策略，提出一種線性遞減粒子群(Linear Decreasing Contraction Particle Swarm Optimization，LDCPSO)和布谷鳥(Cuckoo Search，CS)混合尋優(yōu)算法，并利用此算法為GRNN選擇最優(yōu)參數，構建定位預測模型。該算法主要利用K均值聚類算法(K-means)對整個種群進行周期性的分群，底層使用LDCPSO算法優(yōu)化各個子群，并將最優(yōu)粒子傳至高層，高層使用CS算法優(yōu)化各個子群的最優(yōu)粒子，并將最終結果返回底層，執(zhí)行下一次迭代。實驗過程中，一方面將提出的算法應用于多個測試函數，結果表明該算法具有更好的收斂速度和收斂精度；另一方面利用該算法搭建定位模型，并與其他定位模型對比，結果顯示該定位模型具有更好的定位效果。

發(fā)表于：4/15/2021 10:21:00 PM

基于M-DRN多尺度特征提取的入侵檢測方法[通信與網絡][信息安全]

針對基于深度學習的入侵檢測技術存在準確率低和模型易過擬合問題，提出一種基于多尺度特征提取優(yōu)化的深度殘差網絡(Multiscale-Deep Residual Network，M-DRN)模型。該模型在殘差網絡的殘差塊中引入多尺度特征提取和因子分解的思想，并采用BN算法提升網絡收斂速度。選用NSL-KDD數據集為實驗數據訓練模型并迭代優(yōu)化網絡參數，利用測試集比較發(fā)現該模型在多個評價指標上均有提升。該模型與CNN相比更穩(wěn)定，與ResNet相比分類準確率提升了3.35%，與RNN-IDS相比訓練時間減少了65.2%。實驗結果表明，所提出模型具有更好的特征提取能力和更快的收斂速度，不易過擬合。

發(fā)表于：4/15/2021 10:16:08 PM

基于TPCM可信根的可信網絡連接設計與實現[通信與網絡][信息安全]

可信連接作為可信計算理論的重要組成部分，是實現信任在網絡上傳遞的核心技術，在不同的產品和應用場景中有不同的實現方案。設計并實現了一種基于TPCM可信根的可信連接技術架構，通過TPCM在系統(tǒng)運行過程中對系統(tǒng)環(huán)境進行主動度量，實現平臺的基礎可信環(huán)境，并將度量結果報告進行簽名，標識平臺當前環(huán)境的可信狀態(tài)，由此實現對通信雙方身份的識別和可信驗證，減少非法網絡連接，使整個系統(tǒng)具備主動免疫防御能力，實現對未知威脅的有效防護。

發(fā)表于：4/15/2021 10:09:14 PM

基于長短碼聯(lián)合控制的程序完整性校驗方法[其他][其他]

提出了一種基于長短碼聯(lián)合度量的程序完整性校驗方法。分析了操作系統(tǒng)文件系統(tǒng)的特點，基于LSM框架設計文件監(jiān)控模塊，實現對文件完整性實時標記，可主動標記識別被篡改文件；應用程序安裝到操作系統(tǒng)時，會對該程序計算哈希值和設定短碼標記，來初始化白名單數據庫完成度量基準的設定；應用程序執(zhí)行前觸發(fā)校驗模塊，先檢測程序的短碼標記，根據檢測結果再決定對程序的哈希值長碼校驗。使用應用程序長短碼聯(lián)合度量校驗，提高應用程序度量校驗效率；結合監(jiān)控模塊對程序的實時監(jiān)控，并針對不同場景，設計了應用程序的標記在多種類別之間的轉換規(guī)則，保證快速精細地獲取程序完整的狀況。整套方案實現了對應用程序實時高效的控制。

發(fā)表于：4/15/2021 10:00:52 PM

基于國產PLC的分布式I/O冗余方法研究[其他][其他]

為了提高PLC控制系統(tǒng)中采集/輸出環(huán)節(jié)的可靠性，分析了冗余系統(tǒng)設計原理，結合現場應用環(huán)境及實際需求，研究出一種基于國產PLC的分布式I/O冗余方法。針對采集數據類型分別介紹了數字量輸入/出、模擬量輸入/出冗余方案，該方法把運行過程中定期對自身診斷結果作為冗余的診斷依據，結合用戶配置的冗余方案，提高采集/輸出數據的準確率。經試驗及現場某基地應用可知，該方法提高了PLC控制系統(tǒng)的可靠性，可確保PLC系統(tǒng)長期穩(wěn)定、高效、安全地運行。

發(fā)表于：4/15/2021 9:25:00 AM

集成射頻與視頻監(jiān)控的交通流參數檢測技術[微波|射頻][其他]

提出一種集成射頻識別技術和視頻監(jiān)控技術的交通流參數測量方式。介紹了檢測系統(tǒng)組成、基于射頻技術（RFID）的車載電子車牌關鍵技術、道路視頻圖像處理技術等。系統(tǒng)根據射頻終端信號實時調整視頻采集速率，對射頻數據和視頻數據進行及時處理得到車牌、車輛特征、車速以及車流量等有效交通流參數，并將數據壓縮之后通過云端網絡發(fā)送至服務器端，服務器端可遠程監(jiān)控各路段交通信息，并可對視頻信息進一步處理得到更多具體的信息，為實現交通誘導、違章監(jiān)控、速度監(jiān)控等提供可靠準確的數據支持。

發(fā)表于：4/15/2021 9:18:00 AM

基于TF-IDF進化集成分類器的鐵路安全故障文本分類[其他][其他]

鐵路安全問題是鐵路運輸保證的核心問題，鐵路安全問題非結構化文本數據量大，文本內容無特定規(guī)律，對于綜合分析解決安全故障問題造成很高的難度。針對鐵路安全問題數據智能分類，提出進化集成分類器模型。運用TF-IDF算法，通過分析接觸網安全問題的數據特點提取文本特征。采用決策樹作為基分類器的Bagging集成分類器將文本數據分類，在Bagging分類過程中，針對Bagging算法產生的基分類器組合解集，提出采用遺傳算法(Genetic Algorithm)將其優(yōu)化，產生分類結果較優(yōu)的基分類器組合解集。以鐵路局實際安全問題進行實驗分析，實驗證明TF-IDF+Bagging+Genetic Algorithm=Evolutionary Ensemble Classifier進化集成分類器模型在鐵路安全問題文本分類中具有較高的準確性。

發(fā)表于：4/14/2021 9:25:00 AM

基于GaN的輸入諧波控制射頻功率放大器設計[其他][其他]

定量地分析了輸入諧波控制理論對功放效率的影響。同時，選用了南京電子器件研究所的0.25 ?滋m GaN HEMT器件，并對該GaN HEMT器件進行了負載牽引仿真和大信號仿真。根據仿真結果發(fā)現，通過輸入諧波控制可以提升射頻功率放大器的效率，在頻帶內能獲得3～10%的效率提升。以此設計了一款X波段單級MMIC功放。經測試，該功放芯片在9.2～11.3 GHz范圍內功率附加效率最大可以達到 52.88%。

發(fā)表于：4/14/2021 9:13:00 AM