基于注意力机制的GRU神经网络安全态势预测方法

传统的网络安全态势预测方法依赖于历史态势值的准确性,并且各种网络安全因素之间存在相关性和重要程度差异性。针对以上问题,提出一种基于注意力机制的循环门控单元(recurrent gate unit, GRU)编码预测方法,该方法利用GRU神经网络挖掘网络安全态势数据之间的时间相关性;引入注意力机制计算安全指标的分配权重并将其编码为网络安全态势值;利用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法进行超参数寻优,以加速GRU神经网络的训练。仿真分析表明,所提方法具有更快的收敛速度和较低的复杂度,并且在不同的预测时长下具有较小的均方误差和平均绝对误差。     

基于无人机实时数据多波次任务规划模型分析

针对导弹部队多波次作战任务规划问题, 依据无人机的实时数据, 构建了基于路径的多层规划模型, 并设计了模型的算法求解流程。使用遗传算法与禁忌搜索混合算法, 得出了任务规划中的最优路径规划, 并在此基础上进行了冲突的消除。通过仿真案例表明, 用无人机协同配合导弹部队作战, 实时传输作战数据, 能够解决战场信息模糊不确定的问题; 使用多层规划模型能够为导弹多波次规划作战的路径进行科学的决策和选择。利用遗传算法和禁忌搜索混合算法, 能够避免局部最优导致无法输出结果的现象。     

儿童精神障碍的遗传机制研究进展

 儿童精神障碍是一类在儿童和少年期发病的异常行为和精神障碍，具有较高的发病率，是遍及世界各国的重要问题之一。综述了几种常见儿童精神障碍的主要遗传学研究类型、相关的主要结果，总结了遗传位点鉴定后的功能研究方法及结果，提出了目前儿童精神障碍遗传学研究的挑战和未来的研究方向。     

遗传算法解TSP问题的并行实现

遗传算法是一种概率搜索算法,其本身固有并行性。目前,人们正不断地致力于把遗传算法应用于各种并行机器上。在基于工作站机群技术上,构架了一种粗粒度并行遗传算法,并在MPI并行环境下,用4台PC机测试了一个解决TSP问题的粗粒度并行遗传算法。该并行遗传算法可以更好的保护优秀个体从而提高遗传算法的收敛性。     

基于执行器能量消耗的并联机器人优化

并联机器人在执行任务过程中的能量消耗特别严重,为此本文以其3个主动执行器的电能消耗最小化为目标对3-RRR平面并联机器人进行尺度优化。在3-RRR机构运动学分析的基础上推导出机构的逆运动学方程,分析了3-RRR机构常见的4种工作模式。采用粒子群算法确定3-RRR机构的连杆和平台质量的最优值。根据优化结果进行仿真和对比分析,结果表明,在4种工作模式下,优化后执行器的力矩值均较小,消耗的电能得以降低,其中工作模式2的性能最佳,在执行相同的轨迹跟踪任务时,其执行器跟踪误差收敛较快,消耗的能量最少。     

大学内部治理能力现代化的权力运行机制

推动大学教育管理向教育治理转变,实现大学内部治理能力的现代化,是当前大学管理体制改革的核心内容。完善大学内部治理体系,需要建立大学内部权力的系统运行机制,全面提升大学内部治理能力。根据大学内部权力的三维结构,全面分析当前大学内部权力的结构失衡问题,提出不同权力维度的结构优化思路：即行政权力向学术权力横向分散,校部权力向院系权力纵向下移,多个权力主体博弈与权力制衡。根据孟德斯鸠的“三权分立”学说,为保障内部权力的有效运行,需借鉴分权制衡理论构建大学内部权力的“三权制衡”模式,即需从科学分配大学内部治理权力、严格规范大学内部权力执行、建立大学内部权力制衡机制、加强大学内部权力运行监督等方面,围绕权力配置、权力制衡、权力执行等维度构建系统、科学的权力运行机制,为实现大学内部治理能力现代化提供制度保障。     

基于遗传算法的三单播网络对齐及优化

针对三单播有向无循环网络,考虑无法得知网络内部拓扑图结构,且内部节点数量无法估量的情况.应用渐近干扰对齐技术研究各用户发送不同数据流m,n,p时的预编码矩阵,联合应用图论中的最短路径遗传算法和网络线性性质,分析其预编码网络对齐(precoding-based network alignment,PBNA)的可行性条件,该条件最终可简化为2个方程,实际检验复杂度较低,且每对单播会话能够达到1/2的自由度.     

热加工食品中呋喃的生成机制

呋喃是一种常见于热加工食品中的环状烯醚,对人体具有潜在的致癌性,国际癌症研究机构(IARC)已将其定义为"2B"类致癌物.尽可能降低热加工食品中的呋喃含量,可有效提升食品的安全性,而阐明热加工食品中呋喃的形成机制,则是调控其中呋喃含量的前提和基础.为此,从热加工食品中呋喃生成的分子路线与影响因素两个方面入手,较为全面地综述了近年来有关呋喃形成机制的相关研究,深入分析和总结了现有研究的不足,并提出了相应的解决方案.     

基于节点休眠机制的无线传感器网络覆盖控制算法

为了减少传感器节点的能耗,延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于节点休眠机制的覆盖控制算法.其基本思想是:网络中所有传感器节点根据邻节点的个数、与邻节点之间的距离来决定是否进入休眠状态,以此来控制每一轮中活跃节点的个数,减少网络的能耗.实验仿真结果表明,在保证网络的覆盖情况下,该算法能够减少活跃节点数,降低网络覆盖冗余度.