基于VPN通道下的加密流量分类算法

为了改善网络管理水平、加强网络安全监督，针对虚拟专用网络（virtual private network, VPN）通道下流量加密性强、不透明度高的特点，设计了加密流量数据的新构图方式，提出了基于变体ResNet18网络的加密流量分类算法。为了验证算法有效性，采集真实VPN通道下的热门app流量，成功实现了多VPN通道下的多应用流量分类。所提算法最终在公有数据集与真实采集数据集上的分类准确率分别达到98.1%和96.0%。实验结果表明，该算法具有通用性且具有一定的实际价值。     

基于多链融合的粮食供应链溯源系统

区块链因具有不可篡改、群体共识、全程可追溯等特点而广泛应用于存证确权、商品溯源、协同共享等应用场景。基于区块链的粮食溯源难点在于粮食从种植、收储、加工、物流所涉及的供应链条比较长，追溯困难，并且同一供应链上企业之间的企业资源计划（enterprise resource planning, ERP）系统并不互通，企业自治ERP系统难以与区块链对接。本文基于联盟链与私有链融合提出了一种多链粮食供应链溯源系统（multi-blockchain food supply chain traceability, MBFST），企业间通过联盟链开展业务协作，企业内部基于私有链记录信息流转；设计了私有链与联盟链的跨链交互协议，根据溯源ID实现联盟链与私有链的交互与映射；通过私有数据集合等数据隔离机制，确保供应链企业私有数据的隐私保护。通过对原型系统的设计与实现，结果显示，MBFST能够实现粮食供应链企业间的全链条精准溯源，确保链上链下溯源信息的全程可追溯；通过Hyperledger Fabric的Node-SDK对系统的性能和吞吐量进行测试，实验结果显示，MBFST在压力测试中查询每秒事务处理量（tr...     

基于边缘计算和稳态 遗传算法的AIoT资源调度研究

在万物互联时代,智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）是人工智能与物联网融合发展的新兴方向在面对边缘海量数据和连接时,如何进行资源负载的调度是AIoT目前亟待解决的关键问题边缘计算（Edge Computing）是对云计算的补充和发展,具有低时延、位置敏感和无线接入等优点,能在网络边缘进行高效部署该文提出了一种基于边缘计算和遗传算法的AIoT资源调度方法首先,基于边缘计算构建了云边融合的AIoT分层网络资源管理架构然后,对其资源调度问题进行了数学建模并使用稳态分组遗传算法（SSGGA）进行了优化最后,根据得到的优化方案制定了计算资源调度策略另外,基于iFogSim平台搭建了实验环境,仿真结果验证了该文所设计的资源调度策略可有效降低高负载下AIoT各节点的处理时延,并有效提升网络内设备的能量利用效率该文的工作对于推动AIoT的发展具有良好的理论和应用价值     

基于相关性分析的个性化实验项目自动生成系统

针对开关电源实验项目单一,教学效果不佳等问题,提出了一种基于相关性分析的电源个性化实验项目自动生成方法依据电源管理复杂工程问题的特征点,在充分研究电源管理实验套件（PMLK）中每个实验的基础上,挖掘出电源中各因素之间的相互约束关系;使用仿真数据构建了电源管理中各因素之间的相关性系数表;运用贝叶斯网络,依据前期作品可观察数据进行认知诊断,找出知识或能力的弱项;最后,基于相关性系数表使用Java语言开发了一个电力电子电源实验项目自动生成系统,以“负载电流对效率的影响分析及优化设计”为例,结合题目设计电源并实验测试,通过分析实验结果验证了项目的适用性     

车载Ka-SAR距离向自适应DBF方法

毫米波合成孔径雷达（Ka-SAR）进行俯仰向数字波束形成（digital beam forming,DBF）车载地面验证时，由于车载高程较小使得成像区域地形起伏不可忽略。采用传统扫描接收（scan on receive, SCORE）算法获得的DBF加权系数会存在误差，使合成波束方向图偏离理想状态，降低系统性能。针对上述问题，本文提出了一种基于多通道SAR的自适应距离向DBF处理算法，对多通道数据进行干涉处理，并通过滤波提取干涉相位，自适应生成加权系数，提高了接收增益。该自适应算法获得的加权系数精度较高，具有处理流程简单、运算量小、便于实时处理的特点。最后，基于仿真和车载实验数据成像，验证了该算法的有效性。     

基于快速特征欺骗的通用扰动生成改进方法

近年来,基于深度神经网络的应用日益广泛,然而深度神经网络容易受到由输入数据设计的微小扰动而带来的对抗性攻击,导致网络的错误输出,给智能系统的部署带来安全隐患.为了提高智能系统的抗风险能力,有必要对存在风险的扰动生成方法展开研究.快速特征欺骗（fast feature fool,FFF）是面向视觉任务的一种有效的通用扰动生成方法.考虑了输入图像在网络中的实际激活状态,以最大化原始图像和对抗样本之间的特征差异作为生成扰动的目标函数;同时考虑不同卷积层对于生成扰动的不同影响,在生成扰动的目标函数中,对不同卷积层对应的项加以不同权重.实验结果表明,改进的FFF方法攻击成功率更高,同时也具备更强的跨模型攻击能力.     

一种基于博弈论的D2D通信中继选择算法

在设备终端直通D2D（device-to-device）通信中,当源节点与目的节点间的距离过大时,会出现通信质量差、通信过程中断概率大的问题,为此提出了一种基于博弈理论的D2D通信中继选择的算法.首先基于距离损耗限定了中继的位置区域;然后考虑到能量过低会造成通信中断的问题,分析了候选中继节点的转发能力,通过筛选得到候选中继集合;随后考虑到节点间的社交关系,分析了通信的中断情况;最后利用博弈理论选择出最优中继节点进行数据传输.仿真结果表明：与随机选择算法和基于信道状态信息的最优中继选择算法相比,所提算法有效提高了D2D通信的覆盖率,降低了通信链路的中断概率,提高了系统的整体吞吐量,进而提升了中继系统的稳定性.     

CHNN模拟软件的设计分析与实现

本文分析了在设计连续Hopfield（CHNN）模拟软件时，如何设定时间步长（△t和tanh（gu）函数中的增益g的取值等问题．在神经元状态范围为[－1，1]的假定下，提出了以连接权和阀值确定△t和以浮点数范围确定g的实现方法．A／D转换实验表明了本方法的可行性．     

FPGA器件的在线快速配置方法

现场可编程门阵列FPGA（Field Programmable Gate Array）是一种高密度可编程逻辑器件，其逻辑功能的实现是通过把设计生成的数据文件配置进芯片内部的静态配置数据存储器（SRAM）来完成的，具有可重复编程性，可以灵活实现各种逻辑功能。FPGA的这种特性使其在现代电子系统设计中得到了广泛应用。基于SRAM丁艺的FPGA是易失性的，系统掉电以后其内部配置数据将丢失，因此需要外接ROM保存其配置数据。FPGA的配置是有时序要求的，如果FPGA本身不能控制配置时序，就需要有外部配置器件来进行时序控制。以Altera公司的系列FPGA为例，其本身不能控制配置时序，就有专用的EPC系列配置器件供其使用。在含有微处理器（MPU或MCU）的系统中（如嵌入式系统），可以使用微处理器产生配置时序，将保存在系统ROM中的配置数据置入FPGA。与前面一种方案相比，该方案不仅节省了成本，更缩小了系统体积。在对成本和体积敏感的系统中，该方案非常适用。     

一类非线性系统的故障估计和预设性能控制

研究了一类带有不匹配故障的非线性系统的故障估计和预设性能控制（PPC）问题，通过基于中间变量的估计观测器方法，设计了一种带有自适应参数更新律的故障估计器和状态观测器，提出了基于预设性能的容错控制方案．证明了系统状态误差和跟踪误差收敛于预先设计的集合内，且所有闭环信号都是有界的．通过仿真实验验证了算法的有效性．     

基于投影奖励机制的多机器人协同编队与避障

要：针对多机器人协同编队任务中过度中心化、系统鲁棒性低、编队稳定性较差等问题,提出了基于投影奖励机制的多机器人协同编队与避障（projected reward for multi-robot formation and obstacle avoidance, PRMFO）模型,实现了多机器人基于统一状态表征方法的去中心化决策过程。设计了一种多机器人统一状态表征方法,实现了机器人与外界环境交互信息处理的一致性;基于统一状态表征设计了基于投影的奖励机制,从距离和方向两个维度将奖励过程矢量化,丰富机器人的决策依据;为了解决多机器人系统中过度中心化问题,设置了自主决策层,融合统一状态表征与投影奖励机制的软演员评论家（soft actor-critic, SAC）算法,实现了多机器人协同编队与避障任务。在机器人操作系统（robot operating system,ROS）环境下进行仿真实验,实验数据表明PRMFO模型在单机器人平均回报值、成功率以及时间等指标上分别提高42%、8%、9%,基于PRMFO模型的多机器人编队误差控制在0～0.06范围内,实现了较高精度的多机器人编队。     

减小初值影响的分数阶卡尔曼滤波器设计

为了实现含有关联噪声的线性连续时间分数阶系统的状态估计，设计分数阶卡尔曼滤波器（FOKF）来减小初值影响．通过模型变换方法，获得等效方程，基于等效方程的FOKF可以有效地减小初值对状态估计的影响．通过仿真算例验证了提出的FOKF的有效性．     

基于DIKW图谱的虚拟社区用户性格分类与转换方法

随着社交网络的发展,网络虚拟社区的成员数量快速增长.在虚拟社区中,用户会偏向选择浏览自己喜欢的内容,同时倾向与具有相近或相关兴趣爱好或目的的人进行内容交流与处理合作.在虚拟社区中,用户之间的交互内容以数据、信息和知识的形态存在.虚拟社区上大量的数据、信息与知识形态的网络类型化资源中保留了许多网络用户使用“痕迹”.这些痕迹是真实用户的数字化存在代表.为了实现对虚拟社群用户生成内容按照偏好和兴趣进行量化调控,采用数据信息知识及智慧（data information knowledge wisdom,DIKW）图谱对这些类型资源进行建模.根据用户DIKW图谱结合自我构建理论将用户按性格指数进行进一步的归类,并根据DIKW图谱结合自我决定理论将用户的心理需求分类.根据性格指数和心理需求设计了针对不同用户的不同的性格转换方法,模拟了用户生成内容的产生.     

一种结合BLS签名的可拜占庭容错Raft算法

针对Raft算法中的拜占庭容错问题，提出结合BLS签名的拜占庭容错（RaftByzantine fault tolerance，RBFT）算法.首先，利用BLS签名实现阈值签名，将投票过程转化为阈值签名过程，并将该过程与Raft算法的AppendEntries消息和RequestVote消息结合，尽可能地减弱容错过程对共识效率的影响；其次，通过增量哈希引入安全状态，保证了日志的不可篡改性；接着引入客户端对Leader节点的动态监控，以避免拜占庭Leader节点消极反馈的发生，进一步保证了算法的活性；最后，由本地多节点仿真实验表明：RBFT算法有效提升了数据吞吐量和可拓展性，并降低了交易延迟.     

SDN网络中的故障检测与修复技术研究

【目的】虽然软件定义网络（SDN）是一种开放的架构,但也存在着各类网络错误。为实现SDN的高可用性,对故障检测与修复机制进行研究是至关重要的。【方法】首先,对SDN架构与OpenFlow协议进行分析,总结出SDN网络中可能出现的错误,并设计出数据平面错误检测方法。其次,基于主动修复与被动修复机制,并考虑数据流量服务的质量（QoS）需求,从而提出主动与被动相结合的故障修复机制。在此基础上,本研究设计出基于开源代码的故障检测与修复方法,其使用的是非同步报警机制监测网络,根据故障数量和影响程度选择3种修复模式。【结果】试验结果表明,本研究设计的方法能有效检测出SDN数据平面中常见的错误,在保障QoS的前提下,能最大限度恢复网络功能。【结论】该方法在处理多类故障和考虑QoS需求方面超过现有机制,为SDN高可用性和应用提供理论与实践基础,而进一步提高对复杂故障的处理能力和增强自修复智能性是后续的研究方向。     

适老化辅助站立装置

【目的】为了尽可能降低老年人由坐立状态到站立状态存在的风险。【方法】本研究通过对国内外已有的辅助站立装置进行分析，并基于人体自然站立的运动学过程，剖析其工作原理，设计出一款适老化装置。【结果】该装置能大幅度降低因年龄增大而不能独立生活的老年人的生活难度。减少老年疾病的发生率，使部分安全隐患得到解决，并使老人因在家久坐（例如，如厕时间过长），而导致双腿无力的问题得到解决。【结论】我国老龄化人群需要一款辅助站立的装置，从而帮助弱势群体克服生活中的困难，促进社会和谐。     

基于跨度回归的中文事件触发词抽取

在中文事件触发词抽取任务中，基于词的模型会受到分词带来的错误，而基于字符的模型则难以捕获触发词的结构信息和上下文语义信息，为此提出了一种基于跨度回归的触发词抽取方法。该方法考虑到句子中特定长度的字符子序列（跨度）可能构成一个事件触发词，用基于Transformer的双向编码器的预训练语言模型获取句子的特征表示，进而生成触发词候选跨度；然后用一个分类器过滤低置信度的候选跨度，通过回归调整候选跨度的边界来准确定位触发词；最后对调整后的候选跨度进行分类得到抽取结果。在ACE2005中文数据集上的实验结果表明：基于跨度回归的方法对触发词识别任务的F1值为73.20%，对触发词分类任务的F1值为71.60%，优于现有模型；并与仅基于跨度的方法进行对比，验证了对跨度边界进行回归调整可以提高事件触发词检测的准确性。