一种抗弱曲线故障攻击的SM2数字签名算法设计

SM2数字签名算法是中国版的椭圆曲线数字签名算法,尽管该算法的设计在数学理论是安全的,但在算法的具体实现时却容易遭受物理攻击。因此,加强SM2数字签名算法在实现过程中的抗攻击性具有重要意义。本文基于故障感染思想提出了一个针对SM2数字签名算法的抗故障攻击策略,通过改变算法中的标量运算操作,使得算法遭受攻击后故障将在签名过程中扩散,从而破坏攻击者利用错误签名快速检索签名私钥的条件。实验结果表明,此防御策略不仅可以抵御弱曲线故障攻击,还可以防御弱曲线故障和二次故障注入的结合攻击。此外,本文还将椭圆曲线算法中常用点检测抗故障攻击策略和本文提出的故障感染防御策略都在现场可编程逻辑列阵上实现,对两种策略的硬件面积开销、单次签名时间开销进行比较,结果显示,本文提出的策略在硬件性能上比基于点检测的策略更优越。     

实时交通数据的噪声识别和消噪方法

以常用的交通数据———交通量时间序列的实测数据为例,给出多个噪声识别及消噪预处理的实验结果.为提高建模的准确度,采用模糊减法聚类对交叉口实测交通量进行噪声识别.对实测交通量采用奇异值分解的滤波方法进行除噪预处理,并通过训练径向基函数网络进行预测.与数据未经滤波直接训练网络相比,预测结果的平均绝对相对误差降低了3.31%.用小波变换对交通量数据进行消噪处理,即通过多分辨率的小波分解和重构来实现消噪.实验表明,若对原始交通量时间序列消噪后再建立预测模型,将获得更好的预测结果,这说明研究的噪声识别和消噪方法的可行性和有效性.     

基于已实现半协方差的投资组合优化

在传统的风险度量方法中,常见的协方差估计量并未区分资产收益的下侧风险和上侧收益,而一般的下偏矩估计量则存在非对称性和难以加总的缺点.本文引入已实现半协方差矩阵(RSCOV)作为风险度量进行波动率预测和投资组合研究.本文将RSCOV应用于两种常见的风险分散投资策略—风险平价(ERC)策略和全局方差最小(GMV)策略,并将机器学习中的在线加权集成(OWE)算法用于提升已实现波动率预测方法HAR-RV的样本外预测表现.通过研究发现,相比起已有的其他风险衡量方式,仅包含负向波动信息的下半RSCOV能够更好地被用于平衡组内各资产的风险贡献.基于A股市场2011-2018年的高频数据,本文通过实证研究发现,OWE-HARRV在月度预测步长下的效果优于HAR-RV,而下半RSCOV则能够使ERC策略以及GMV策略在保证一定平均收益的同时,降低了组合收益的极端损失.     

基于Petri网的考试系统智能出卷的研究

一般的网络考试系统是从题库中随机选题组卷,容易造成考卷难度不一影响考试的公平性.提出了使用petri网模型,采用启发式随机替换算法来控制考试系统出题难度的解决方案.     

基于MATLAB的GK模糊聚类算法程序设计

针对MATLAB缺乏GK模糊聚类工具,对于GK模糊聚类的应用及仿真十分不便的情况设计了一系列M函数:GKcluster、cluster-normalize及clustereval,通过这些函数对输入的数据进行规范化处理、模糊聚类并得到聚类结果,最后将这些M函数加入到MATLAB的工具箱中以便直接调用,并用聚类实例表明该程序的正确性、有效性和快捷性.     

考虑员工移动成本的车缝生产线平衡问题

针对车缝生产线多品种小批量和自动化程度低等特点,提出了考虑员工多工序作业移动成本和为瓶颈工序增设适量设备的车缝生产线平衡问题。通过引入虚拟工作站和标准在制品（SWIP）库存概念,构建最大平衡率和最小生产节拍的双目标优化模型。最后,通过设计枚举算法和基于贪婪搜索策略的多目标遗传算法获取新增设备方案、标准在制品数量以及线平衡优化方案。车缝生产线实例计算结果表明,线平衡率及生产效率得到大幅提升,验证了模型和算法的合理性与有效性。     

基于Apriori的装配式建筑质量影响因素分析

采用数据挖掘的方法,在装配式建筑质量的文献中提取影响因素,利用Apriori算法得到筛选后的关键指标并分析。研究发现,基于大数据能够减少人为因素对指标选取的干扰,并通过寻找影响因素和装配式建筑质量的相关关系,可得到更具普遍性的规律。在5M1E分析法的影响因素中,“法”的影响因素支持度较大,表明该板块包含的影响因素对装配式建筑的质量有更显著的影响。通过置信度分析,提出使用强关联规则分析,并发现“构件生产企业的标准化程度”不仅具有较高的支持度,在关联因素中出现的频率也最高,从而提出建议并为合理评价质量影响因素及制定管理措施提供有效参考。     

一种改进的嵌入式特征选择算法及应用

针对非线性多分类问题,提出了一个改进的嵌入最小-最大值特征选择算法,并与支持向量机算法结合,提出了针对复杂的组合优化问题的启发式算法.为验证方法的有效性,在钢板缺陷识别工程数据集上进行了实验,表明所提出的方法具有较高的求解速度和预测准确度.     

基于地下水入渗反演解析的污水管网破损数值化定位

地下水位高于管道埋深的地区,污水管道破损会导致大量地下水入渗,严重影响城市污水治理效能。高密度城市交通繁忙、高楼林立,难以开挖查找破损管道;物理探测方法操作复杂,价格不菲,难以推广。污水管网破损摸排成为制约城市污水治理的瓶颈问题。为此,利用粒子群算法,建立了高地下水位地区污水管道破损寻优定位模型,通过管网水力学模型和关键检查井水位监测信息,开发了城市污水管网破损的数值化定位技术。该技术方法在某城市污水管网进行了实例验证,结果表明基于检查井水位对地下水入渗流量进行解析,可确定破损点位,相对误差小于5%。在此基础上,进一步探究了监测点数量对破损点寻优定位精度的影响,结果表明只需监测60%的节点,寻优定位的查准率和查全率分别可达到75%和94%。     

无线传感器网络中簇树骨干网的维护和更新算法

无线Adhoc传感器网络中的路由设计将能效高放在首位,设计用于路由基础的高效能簇树骨干网是延长网络寿命很有效的方法.文中利用图论中极大权独立集和根树的概念给出一种求簇树骨干网的EACT算法及对该骨干网的维护和更新算法.并通过仿真结果表明算法的有效性.