计算机
对现有的基于身份密码体制中的多方共管方案进行研究,解决其存在的多个PKG对于用户意见不一致、PKG冒充用户身份生成用户私钥以及用户是否合法生成密钥等问题,提出基于多方共管的改进密钥生成方,MPKG负责进行用户身份认证以及确保用户合法地利用CPKG生案。设置一个权威的可信MPKG和n个CPKG成部分密钥,n个PKG只有在验证用户已经得到权威PKG的认可密钥后才会响应用户的请求为其生成部分密钥。
在重载机车设计和试验过程中,列车运行的安全性和稳定性是重载列车牵引控制系统研发的重要目标。为满足设计研发人员对重载列车牵引控制软件研发的需要,同时有效减少研发时间和成本,本文从列车纵向动力学出发,在Madab/Simulink平台上建立重载机车纵向动力学离线仿真模型。为了验证本文所建立的重载机车动力学仿真模型的可行性,在不同工况下对列车进行仿真分析。仿真结果表明列车在不同工况下都能够平稳地牵引和制动,满足列车运行的安全性和稳定性,为重载机车实际线路试验或运行提供参考。关键词:重载机车;纵向动力学;轴重转移;牵引控制
为解决工业过程中机械臂等特殊重复运行系统的输出在有限时间内无需实现全轨迹跟踪,仅需跟踪期望轨迹上某些特殊关键点的控制问题,针对线性时不变离散系统提出一种基于范数最优的点对点迭代学习控制算法.通过输入输出时间序列矩阵模型变换构建综合性多目标点性能指标函数,求解二次型最优解得到优化迭代学习控制律,同时给出模型标称和不确定情形下最大奇异值形式鲁棒控制算法收敛的充分条件,并进一步推广得到输入约束系统优化控制算法的收敛性结果,最后在三轴龙门机器人模型上验证算法的有效性.
粗粒度可重构阵列结构具有计算效率高的特点,但不能完美支持控制较复杂的算法.本文基于数据流驱动原理,提出了一种可重配置的混合粒度阵列架构,将细粒度可重构技术和粗粒度可重构技术相结合,实现了对控制密集型算法的支持,整个结构支持多发射循环迭代技术和空间展开循环迭代技术.通过对算法采取不同的映射方法和优化技术,相对于静态流执行情况至少可以获得15.6%的性能提升.
方面提取是观点挖掘和情感分析任务中的关键一步,随着社交网络的发展,用户越来越倾向于根据评论信息来帮助进行决策,并且用户也更加关注评论的细粒度的信息,因此,从海量的网络评论数据中快速挖掘方面信息对于用户快速决策具有重要意义。大部分基于主题模型和聚类的方法在方面提取的一致性上效果并不好,传统的监督学习的方法效果虽然表现很好,但是需要大量的标注文本作为训练数据,标注文本需要消耗大量的人力成本。基于以上问题,本文提出一种基于半监督自训练的方面提取方法,充分利用现存的大量未标签的数据价值,在未标签数据集上通过词向量模型寻找方面种子词的相似词,对每个方面建立与数据集最相关的方面表示词集合,本文方法避免了大量的文本标注,充分利用未标签数据的价值,并且本文方法在中文和英文数据集上都表现出了理想的效果。
利用Cowper-Symonds塑性随动硬化模型模拟外物撞击TC4钛合金叶片之前,需要确定9个材料性能参数及1个计算参数。本文以钢珠、玻璃球撞击钛合金平板叶片进气边及叶片表面的试验结果为基准,利用ANSYS/LS-DYNA软件仿真了撞击过程及撞击结果,反演了仿真计算所需要的全部材料性能参数与计算参数,研究了失效塑性应变、应变率参数及接触刚度因子对模拟结果的影响。研究发现:在其它参数相同的条件下,接触刚度因子增大,意味着目标体变软了或者说接触体变硬了;应变率参数和失效塑性应变反映了材料的“软硬度”,其值越大,材料越软;模拟钢珠(砂石)-钛合金撞击时,三种材料均属于随动硬化,但无须考虑应变率效应;接触形式宜采用点-面接触,且接触刚度因子值取0.7。
为以最快速度完成灾难救援,需最大程度降低通信故障概率,保持消防人员处于实时通信状态,对此研究一种消防应急指挥专网引入通信可靠性仿真分析方法,通过计算各消防人员间的通信距离、聚集度系数、通信设备性能、连接偏好系数以及动态连接概率,构建消防应急指挥专网,依据模拟网络通信可靠度函数、无故障通信概率、网络的可用性参数和网络的完成性参数,判断消防应急指挥专网的完成性度数,即可实现通信可靠性分析。仿真结果证明,所提方法在各专网节点间能够很好的完成通信,且效果良好。关键词:消防应急指挥专网;网络通信;通信可靠度;聚集度系数中图分类号:TP302文献标识码:BSimulationAnalysisofCommunicationReliabilityinFireEmergencyCommandNetworkGAODe-jun,QIZhang-hao(EastChinaUniversityofScienceandTechnology,Shanghai2
由于语言特性导致的JavaScript引擎漏洞是当今应用软件软件安全的重要威胁之一,攻击者通常间接利用JavaScript引擎漏洞造成远程命令执行,获得系统的控制权。介绍了引擎的基本信息,对引擎中经常出现的漏洞进行了分类,分别综述了静态和动态分析检测的基本步骤和发展脉络,提出了针对JavaScript引擎漏洞的检测基本框架,讨论了制约检测效率瓶颈问题以及可能的解决方法,结合最新的技术应用指出了未来的发展趋势和亟待解决的问题。
非平衡炮管俯仰系统控制的关键是如何克服变化非平衡力矩、油液污染造成内部参数改变等扰动的影响。为实现其高精度控制,给出了一种基于模糊PID理论设计的控制器,采用集中参数法建立各组件数学模型并联立得到系统整体模型,进而搭建Matlab/Simulink仿真模型,应用传统PID控制器与模糊PID控制器进行驱动腔的控制。对比仿真结果表明,模糊PID控制可有效提高系统控制精度至0.1mil,且响应速度得到了一定改善。证实了PID控制结构简单却不能在线调整参数,模糊PID控制因具有较强的鲁棒性而容易获得更好的控制效果。
无摘要
改进算法。利用残差网络原理对FasterR-CNN网络特征提取层进行改进,并在网络中加入空洞卷积过滤掉高分辨率视频图像存在的冗余特征,改善原有算法易发生车辆漏检的问题;为应对交通视频中的车辆重叠场景,使用Soft-NMS替换原有的NMS机制,减少由于车辆重叠导致的检测框丢失问题。分别在三个不同的数据集下进行实验,结果表明,该算法检测精度相较于FasterR-CNN有提高,并且可以较好地适应监控视频中多种环境下车辆检测。
Anchor作为行人检测算法中的初始框,可以解决行人平移问题和缓解行人尺度变化问题,目前的行人检测算法通常都基于anchor.然而,使用anchor就需要精心调整对检测性能影响非常大的anchor超参数,如anchor的尺度和高宽比等.为避免这一问题,提出一种基于anchor-free损失函数的行人检测算法,并通过融合特征金字塔网络(FPN)所有检测分支的特征,使anchor-free行人检测算法在训练过程中不需要为FPN的每个检测分支设置有效的训练尺度范围.另外,还提出一个尺度注意力(scaleattention,SA)模块,用于融合FPN所有检测分支特征的过程,使网络在检测某个尺度的行人时,能够自适应地为行人所对应的不同尺度的感兴趣区域(ROI)特征赋予合适的权重.实验结果显示,所提出的行人检测算法不仅可以实现anchor-free,从而避免anchor的超参数调整问题,而且在性能上优于其他行人检测算法,在CityPersons数据集上取得了目前最好的效果9.19%MR(cid:0)2.
无摘要
为充分了解电子设备空气式静电放电(ESD)放电电流的特点,利用研制的带垂直导轨可调速ESD模拟器空气式ESD试验平台,在不同放电电压、不同放电极性和模拟器不同接近速度,针对对地空气式ESD进行了试验研究。试验结果表明,在一定电压范围内,放电电流峰值随放电电压的升高减小,同时上升时间随放电电压的升高而增大;模拟器接近速度越大,放电电流峰值越大,上升时间越小;在某些放电电压下出现多次波形。对地空气式ESD可与电子设备空气式ESD试验结果相互印证,为电子设备ESD损伤机制提供试验和理论基础。
无摘要
私人交通网络下的最短路径查询主要考虑路径长度、行驶时间等因素,而公共交通网络下的路径查询需要考虑路径上相邻的边的时间顺序约束以及路径的费用.研究了公共交通网络下3种查询:给定起点、终点、时间区间和费用上限,查找在时间区间内不超过费用上限的最早到达路径、最晚出发路径和最短耗时路径.首先给出一种Dijkstra变种算法Dijk-CCMTP,在此基础上给出3类查询的查询算法.然后提出一种高效的索引结构ACCTL(approximatecostconstrainedtimelabelling).ACCTL采用Dijk-CCMTP对图中的每个顶点预先计算部分从该顶点出发的和到达该顶点的基本路径.对于任意从起点s到终点d的查询,可以采用类似数据库表连接的方式从ACCTL中连接从s出发的和到达d的路径生成近似解,避免遍历原图搜索路径.ACCTL建立索引的时间复杂度是O(|V|⋅Δmax⋅|E|⋅(log|E|+Δmax)),其中,|V|表示顶点数,|E|表示边数,Δmax表示顶点的最大度数.实验验证ACCTL索引支持的查询速度比Dijkstra的变种算法的查询速度快2~3个数量级,并分析了影
人脸超分辨率重建是一种对低分辨率人脸处理获取对应高分辨率人脸的低成本技术,又称人脸幻生。为了使重建的人脸图像有更清晰的细节纹理,通过对基于深度学习的人脸超分算法的研究,提出了基于注意力机制的稠密连接人脸超分算法。该算法主要由特征提取和图像重建两个部分组成,通过同时关注特征通道域和空间域的信息,创建了多注意力域模块MADM(MultiAttentionDomainModule)。其中,通过改变信道和空间上的相互关系和权重,自适应地对特征进行加权重组,并且使用密集的稠密连接和长短连接将不同层的特征融合在一起,实现提升网络性能。实验结果验证了该算法的正确性;并与现有算法比较,表明了该算法的优越性能,重建的人脸图像具有更清晰的纹理细节特征。
节点排序研究领域中,少有研究考虑群聚效应下的群体规范对传播效率的影响,这可能导致用户影响力度量的准确性下降。针对这一问题,从信息扩散角度出发,借鉴创新扩散理论与Bass扩散模型,提出一种适用于虚拟社区网络的用户局部影响力度量模型CSA-LL(CohesiveSubgroupAnalysisBasedLocalLeadership):基于凝聚子群挖掘与分析,定义子群内部信息扩散效率,并结合用户全局影响力,计算模型输出值作为节点排序的依据。爬取近期的豆瓣社区数据进行网络构建,使用AISAS模型等方法验证了该模型输出的用户比PageRank算法和Hits算法结果具有更强的营销能力。使用LT模型进一步验证了模型的有效性和子群信息扩散效率对用户传播能力存在正向影响。再使用多个虚拟社区网络数据集和IC模型,分别验证了模型鲁棒性与结论稳健性。
为解决某烟厂C600包装机存在缺陷烟包漏检导致流入市场等问题,利用图像在线分析技术,设计了一套烟包在线图像检测装置。该装置主要由一体化工业摄像机和光源、图像采集控制器、上位机、人机交互界面、多维调节支架等部件组成,可以对烟包容易产生缺陷的前端面、侧端面进行在线图像识别分析,避免缺陷烟包进入下道关键工序。实验结果表明:C600转烟器烟包缺陷在线图像检测装置填补了包装机转烟器旋转烟包监测技术空白,监测速度快、精度高,满足香烟包装质量检测的需求。
知识推理是知识图谱补全的重要手段,一直以来都是知识图谱领域的研究热点之一。随着神经网络不断取得新的发展,其在知识推理中的应用在近几年逐渐得到广泛重视。基于神经网络的知识推理方法具备更强的推理能力和泛化能力,对知识库中实体、属性、关系和文本信息的利用率更高,推理效果更好。简要介绍知识图谱及知识图谱补全的相关概念,阐述知识推理的概念及基本原理,从语义、结构和辅助存储三个维度展开,综述当下基于神经网络的知识推理最新研究进展,总结了基于神经网络的知识推理在理论、算法和应用方面存在的问题和发展方向。