基于迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类研究

对于小样本集合的遥感影像场景分类问题,采取了一种基于迁移学习的卷积神经网络高分辨率遥感影像识别方法,通过深度卷积神经网络Inception-v4在ImageNet上训练,得到预训练模型以及相应的初始化参数,随后将小样本遥感数据按比例划分注入预训练模型当中,根据样本集合特征,不断调整网络参数以便获得最佳识别分类模型.最后将本文的方法与现有的场景分类方法进行实验对比,测得该方法在UC merced land use场景影像数据集上取得97.92%的准确率,有效提高了高分影像场景分类精度.     

基于随机游走的多分支端到端位置隐私保护方法

无线传感器网络由各种传感器组成,它们被部署在各种应用场景中并监控各种物体目标.然而,它也面临着诸多安全威胁,比如节点位置安全.为了解决这个问题,提出了一种基于随机游走的多分支端到端位置隐私保护方法.该方法通过设置多个代理源节点或代理基站来隐藏真实源节点或基站的位置.其中,真实源节点随机选择多个邻居作为接收器,直到数据包被发送到代理源节点.另外,代理源节点是随机选择的,这样可以使敌手很难获得真实源节点的准确位置信息.同时,基站周围设置了多个代理基站,通过代理基站转发数据包,改变路由策略来干扰敌手.通过分析和仿真实验,所提方法能够降低通讯消耗和传输延迟,并提高源节点和基站的安全.     

基于时间控制加密与区块链的招投标系统模型研究

目前的招投标活动存在标书泄密、篡改与证伪等问题.为此,提出一种基于时间控制加密与联盟链(区块链三大分支之一)的招投标系统模型.该模型采用时间控制加密技术解决标书泄密的问题,采用联盟链技术解决标书篡改和证伪问题,同时针对联盟链技术在应用时产生的区块结构与共识算法问题给出解决方案.安全分析与实验测试表明,该模型能够安全高效地解决上述问题.