基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法

为了能实时准确地评估网络安全风险,提出一种基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法。该方法基于隐马尔科夫模型对目标网络进行建模,通过节点的直接风险和相关性引起的间接风险来量化节点的安全风险;考虑节点在网络中的重要性程度,结合节点安全风险,量化目标网络的整体安全风险。通过实验对所提方法进行验证。实验结果表明：该方法能够对由节点相关性和节点重要性程度所带来的网络安全风险进行量化,使得网络安全风险评估结果更加准确、可信。与传统的网络安全风险评估方法相比,该方法能够更加及时地发现网络中的异常风险变化情况,为网络安全防御策略的及时调整提供依据。     

基于并行残差卷积网络的图像超分辨重建

针对VDSR模型卷积核单一和DRRN模型不能全局利用的问题,提出了基于并行残差卷积神经网络的联合卷积图像超分辨重建模型。模型首先利用原始卷积层和扩张卷积层融合,建立联合卷积层,然后利用跳跃链接,将多种抽象层次的特征进行融合,最后完成整个超分辨网络的模型构建。提出的模型具有以下优点：①扩张卷积神经网络与原始卷积神经网络融合,在计算机复杂度不变的情况下,可以获取更多尺度的信息,因此具有更强的表达能力;②跳跃链接方式,将抽象层度较低与较高抽象层次的信息融合,获取更多的信息,使得模型具有更强的学习能力。通过在多个数据集上进行实验,模型在大多数任务中与VDSR、DRRN和SRCNN等先进模型相比,IFC值取得了大于0.1的提升。     

基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别

针对传统特征参数难以表征复杂体制雷达信号个体特征的问题,基于深度置信网络DBN的深层特征提取和高维数据处理能力,提出一种基于DBN特征提取的雷达辐射源个体识别算法。首先建立基于多层受限玻耳兹曼机的DBN模型,然后通过DBN无监督提取脉冲包络前沿特征,再利用标签数据对模型参数进行有监督微调完成训练,最后输入未知辐射源信号脉冲包络前沿特征实现辐射源个体识别。与传统算法相比,该方法能够自适应地提取脉冲深层次细微差异,提取过程减少了对人为经验的依赖。实验结果表明,该算法对脉冲包络特征提取效果明显,有较高的识别精度。     

基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别

针对目前空域内航空器防相撞风险骤增,飞行安全态势不容乐观的现状,现有的飞行冲突探测方法难以把握如此复杂的空中冲突态势,不利于航空管制员对空域的飞行安全态势情况进行准确掌控。提出一种基于复杂网络理论的飞行冲突关键点识别方法。首先基于航空器机载防相撞系统（ACAS）保护区模型构建飞行冲突态势网络模型,在此基础上,采用复杂网络理论中的节点度中心性、接近中心性以及PageRank指标结合AHP方法对空域飞行冲突态势网络中所有节点的冲突等级进行评估,找出威胁等级较高的关键航空器及关键位置。仿真结果表明,通过建立飞行冲突态势网络可以合理划分空域内的安全态势等级,同时根据复杂网络节点重要度评价指标能够对存在严重冲突安全威胁的航空器进行有效识别,协助航空管制员全面掌握空域内飞行安全态势。     

基于多任务学习的高分辨率遥感影像建筑实例分割

针对基于深度神经网络的高分辨率遥感影像建筑物提取算法中将建筑物提取视为二分类问题(即将遥感影像中的像素点划分为建筑物与非建筑两类)而无法区分建筑物个体的局限性, 将基于Xception module改进的U-Net深度神经网络方法与多任务学习方法相结合进行建筑物实例分割, 在获取建筑物二分类结果的同时, 区分不同建筑物个体, 并选择Inria航空影像数据集对该方法进行验证。结果表明, 在高分辨率遥感影像的建筑物二分类提取方面, 基于Xception module改进的U-Net方法明显优于U-Net方法, 提取精度升高1.4%; 结合多任务学习的深度神经网络方法不仅能够实现建筑物的实例分割, 而且可将二分类建筑物的提取精度提升约0.5%。     

基于径向基函数网络模型的中国生态压力指数评价

为了解决生态压力指数法参数繁多、计算量大、难以进行多区域评价以及因计算过程包含主观因素而导致评价结果偏差等问题, 构建一种简单易行、科学有效的生态压力评价方法。选取生态压力评价相关指标, 建立径向基函数网络(RBFN)模型, 根据目前已有的生态压力指数计算结果, 进行模型训练和检验, 分别对2008年和 2013年中国31个省、自治区和直辖市的生态压力进行评价, 并利用GIS软件, 对评价结果进行可视化表达。结果显示, 中国有一半的地区处于极不安全的生态压力状态, 北京一直是全国生态压力最大的地区; 2008-2013年, 有22个省级行政区的生态压力变大; 生态压力最大的是华北地区, 生态压力最小的是西北地区。     

基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.     

基于多目标准则的流域站网优化

对于流域站网空间布局不合理(含有大量冗余站点及监测空白区等)的问题,基于美国伊利洛伊斯河下游流域27个站点4年的日均径流量数据,以站网中联合熵最大、冗余度最小且数据波动最小3个准则,构建了联合熵比、冗余度比和纳什效率系数(NSE) 3个目标函数对站网的信息量进行定量评估。约简流域冗余站点构成初步优化站点组合,并根据出水口得到的潜在站点确定流域需要新增的站点。结果表明:在原站网的基础上选出11个站点构成初步优化站点组合,其联合熵与原站网相等,冗余度减少74. 2%;在初步优化站点组合基础上新增3个站点,联合熵和冗余度分别增加37. 1%和22. 3%;与原站网相比,优化后的站点数量为14个,联合熵增加了37. 1%,冗余度减少了68. 5%。     

Design of electric-field coupled underwater wireless power transfer system based on class E amplifier

针对单级LC谐振型电场耦合式水下无线电能传输(electrical-field coupled power transfer,ECPT)系统的输出功率低、谐振容量小、频率漂移大等关键问题,设计一种更适于海水环境下的无线电能传输系统。该系统基于CLC-S调谐网络,综合E类放大器效率高、频率高等优点,实现较大的功率输出。利用Maxwell有限元仿真软件,对海水环境下耦合机构的电容值进行了有限元分析。通过对水下耦合机构进行试验,分析负载品质因数Q、归一化频率μ对水下无线电能传输系统的影响规律,可为水下ECPT系统设计提供参考。     

基于LMBP算法的崇阳溪流域降雨径流预报模型研究

采用泰森多边形法对流域进行划分,分别确定崇阳溪上游流域6个雨量站控制子流域的面积权重.选择1997至2014年的14场流域降雨径流过程为训练样本,以上游6个雨量站的时段雨量和武夷山水文站前期流量为输入,武夷山水文站相应流量为输出,采用3层网络,其中隐含层节点数采用试算法确定,建立崇阳溪上游流域LMBP神经网络降雨径流预报模型.利用余下的7场降雨径流过程对模型进行检验,结果表明,模型运算速度快、时效性好,预报精度符合要求,可以用于流域的降雨径流预报.