混合智能在递归神经网络软测量中的应用

针对机理不清且具有复杂非线性关系的过程对象,提出一种基于混合智能的递归神经网络的数据驱动软测量建模方法。利用主元分析处理输入变量之间的共线性问题,设计了Hammerstein模型与递归神经网络的混合结构,用于描述过程对象的非线性和动态关系。为了使模型参数估计达到全局最优,提出了基于收缩粒子群优化算法的参数学习算法,不仅能够实现模型参数的更新,而且能够保证建模误差最小化。通过某氧化铝氯酸钠溶液组分浓度软测量问题中的实际应用表明:混合智能方法有效。     

Wedgelet变换自适应消噪算法研究

为探索增强图像一致性自适应消噪的新算法,并检验其在图像增强和消噪中的功效,采用构建正交多分辨率Wedgelet变换的自适应消噪方法,利用黑白图像进行了计算机仿真实验,结果表明:从仿真实验中得出该算法在图像增强图像消噪方面比传统的Beamlab200工具箱运行时间短,收敛速度快,均方误差小,信噪比大,消噪效果优势明显。     

基于机械对称性的夹具对称性及应用

在总结机械对称性理论体系的基础上,对将其应用到夹具领域进行了探索,提出了由夹具结构对称性、原理对称性、功能对称性和时空对称性组成的夹具对称性概念体系及层次结构.给出了各种夹具对称性的定义,并用实际例子说明了它们在夹具系统的存在和作用原理.探讨了夹具对称性在夹具系统的应用思路与方法,特别研究了将夹具功能对称性应用到夹具设计问题,建立了夹具功能模型和夹具功能集及夹具结构集,给出了从夹具功能出发获得夹具结构的算法,为计算机辅助夹具设计提供了又一条可行的有效途径.     

Hadoop框架下的多标签传播算法

标签传播算法的主要思想是利用已标注数据的标签信息预测未标注数据的标签信息。然而,传统传播算法没有区别对待未标注数据与已标注数据相互之间的转移信息,导致算法的收敛速度较慢,影响了算法的性能。针对传统算法的不足,提出了差异权重标签传播算法,算法按标注信息的重要性赋予不同的权重。在解决了大规模特征矩阵相乘问题之后,将提出的差异权重标签传播算法应用到Hadoop框架下,采用分布式计算,实现了能够处理大规模数据的多标签分类算法(HSML),并将提出的HSML算法与现有主流多标签分类算法进行了性能比较。实验结果表明,HSML算法在多标签分类的各项性能评测指标和执行速度上都是有效的。     

移动传感网中基于定向角度路由的数据收集

在Sink和节点不断移动的多跳无线传感器网络中,节点和Sink的位置不断变化.如果节点采用传统的广播方式发送数据,节点发送的数据在到达移动Sink之前,很有可能被大量的节点不断转发.这样不仅容易导致数据冗余过大,而且容易造成节点的能量消耗过快从而缩短网络生命周期.为了最大化网络生命周期,提出一种节能的算法ROAR来解决这个问题.首先,节点执行类似于选取簇头的收集器选择算法,能量高的节点以高概率决定是否成为收集器.然后,节点将数据发送给有效区域内的邻居节点.所谓的有效区域是指过节点作连接节点和Sink的直线的垂线,以垂线为边界,与移动Sink同侧的区域.最后,收集器采用折半角度传输的方式将数据发送给移动Sink.仿真实验结果表明,与目前已有的算法相比,算法ROAR能够有效地缩短收集一轮数据所需的时间、减少能量开销、延长网络生命周期.     

对10轮AES-128的中间相遇攻击

给出了AES-128相邻两轮的轮密钥之间的一个线性关系。通过将这一关系与Hüseyin Demirci和Ali Aydın Selçuk在2008年提出的一个5轮AES区分器相结合,构造了一个8轮AES区分器。在这个8轮AES区分器的基础上,设计了一个对10轮AES-128的中间相遇攻击方案。这一方案在预计算阶段可以节省相当大的存储空间。     

高准确度网络安全意识个体评估及群体指数构建方法

针对网络安全意识评估方法存在评估准确度不及、客观性不足、缺少对群体的网络安全意识评估方法等问题，提出了一种高准确度的网络安全意识个体量化评估和群体指数构建方法.该方法从多个维度采集个体的网络安全意识数据，利用混合回归模型将安全数据量化为安全得分；利用改进的标签传播算法进行聚类，通过设定监督信息而不依赖标签数据，得到个体的信息安全意识等级；利用多个个体的信息安全意识评估结果，使用基于Grubbs准则构建的指数计算公式，弱化群体中的异常点，量化群体内部共同意识，得到群体网络安全意识指数.实验结果表明，相对现有的评估方法，该方法的准确度和客观性显著提升，同时能够正确反映群体网络安全意识水平，为网络安全意识的全面提升和闭环促进提供了技术方法.      

广义混合变分不等式的weak-sharp解及算法的有限收敛

提出广义混合变分不等式问题的解集满足的weak-sharp条件,并通过约束集的支撑函数的一些性质,获得weak-sharp条件的等价刻画.在广义混合变分不等式问题的解集满足weak-sharp条件之下,还获得任意迭代算法有限收敛的等价条件,其中有限收敛指算法在有限次迭代后,得到广义混合变分不等式问题的精确解.最后,以广义混合变分不等式问题的超投影近似点算法为特例,在一定的条件下,获得该算法的有限收敛性.     

基于改进人工鱼群算法优化SVR的预测模型

为了降低参数的设定对支持向量机确度的影响,鉴于人工鱼群算法具有易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,提出了一种基于改进人工鱼群算法(AFSA)的支持向量机的网络安全态势预测模型,并与GA-LSSVM、PSO-LSSVM及ABC-LSSVM模型进行对比分析。结果表明:文中提出的改进AFSA优化SVM模型性能优于其他比照模型,具有较高的预测精度,对网络安全态势值预测具有较好的效果。