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基于模仿學習和強化學習的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃[人工智能][信息安全]

多智能體路徑規(guī)劃（Multi-Agent Path Finding, MAPF）擴展到大型動態(tài)環(huán)境中是一個越來越有挑戰(zhàn)的問題。現(xiàn)實世界中，環(huán)境動態(tài)變化往往需要實時重新規(guī)劃路徑。在部分可觀察環(huán)境中，使用強化學習方法學習分散的策略解決MAPF問題表現(xiàn)出較大潛力。針對智能體之間如何學會合作和環(huán)境獎勵稀疏問題，提出基于模仿學習和強化學習的啟發(fā)式多智能體路徑規(guī)劃算法。實驗表明，該方法在高密度障礙環(huán)境中具有較好的性能和擴展性。

發(fā)表于：9/26/2024

基于隱私保護的電解鋁生產(chǎn)決策方法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

在電解鋁生產(chǎn)過程中，傳統(tǒng)的人工控制決策方式已經(jīng)難以適應現(xiàn)代鋁電解生產(chǎn)要求，當下深度學習算法處理此類時間序列數(shù)據(jù)得到廣泛應用，決策是否高效影響鋁電解槽的穩(wěn)定運行和高效產(chǎn)出鋁。同時，數(shù)據(jù)隱私問題也不容忽視，隱私安全既影響電解鋁生產(chǎn)過程又影響其正常使用，誤用、濫用數(shù)據(jù)挖掘可能導致用戶數(shù)據(jù)特別是敏感信息的泄露，而信息一旦丟失或泄漏將造成重大的損失。針對以上問題，提出一種利用改進LSTM模型結(jié)構結(jié)合優(yōu)化ElGamal算法的電解鋁決策方法：首先針對數(shù)據(jù)隱私問題提出了優(yōu)化后的ElGamal算法；再針對電解鋁數(shù)據(jù)特性改進LSTM模型結(jié)構與優(yōu)化ElGamal算法的雙結(jié)合。實驗結(jié)果表明，本方法可以在保證決策隱私安全的情況下，性能優(yōu)于傳統(tǒng)方法，在實際情況中有參考的價值。

發(fā)表于：9/26/2024

基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡和混合神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

為了解決現(xiàn)有網(wǎng)絡入侵檢測方法在特征提取單一、數(shù)據(jù)依賴強以及模型泛化能力差等方面的問題，提出了一種基于自監(jiān)督圖神經(jīng)網(wǎng)絡和混合神經(jīng)網(wǎng)絡的入侵檢測方法。首先，通過自監(jiān)督學習策略，利用圖卷積網(wǎng)絡提取網(wǎng)絡流量數(shù)據(jù)中的結(jié)構特征，增強模型在無標簽數(shù)據(jù)上的特征學習能力，從而降低對標注數(shù)據(jù)的依賴并提升泛化能力。其次，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取網(wǎng)絡流量中時間序列的空間特征，并通過長短時記憶網(wǎng)絡建模時間依賴性，進行多視角特征提取，提高檢測的全面性。最后，設計了一種特征融合策略，豐富模型特征表示，提升模型魯棒性。在公開數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，所提方法具有更高的準確率和F1值。

發(fā)表于：9/26/2024

金融行業(yè)數(shù)據(jù)全生命周期的安全保護研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

隨著數(shù)字經(jīng)濟的繁榮和金融行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了推動金融行業(yè)轉(zhuǎn)型的新興力量。然而，在這個過程中，數(shù)據(jù)安全防護成為了保障金融穩(wěn)定和安全的關鍵環(huán)節(jié)，其對于國家安全和社會穩(wěn)定的影響不容忽視。分析了金融行業(yè)面臨的數(shù)據(jù)安全風險，提出在金融行業(yè)內(nèi)的數(shù)據(jù)安全體系建設實踐，為構建金融行業(yè)的數(shù)據(jù)安全體系提供參考。

發(fā)表于：9/26/2024

基于匿名查詢的雙向隱私保護方法[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

為應對多方數(shù)據(jù)查詢中潛在的信息泄露、身份暴露以及查詢內(nèi)容泄露等安全風險，設計了一個保護多方隱私的匿名查詢方法。通過結(jié)合ElGamal同態(tài)加密技術、不經(jīng)意傳輸協(xié)議以及一次性會話密鑰等多種加密手段，提出了一種基于匿名查詢的雙向隱私保護方法。該方法引入代理節(jié)點來執(zhí)行所有的查詢操作，從而有效隱藏查詢方和被查詢方的原始數(shù)據(jù)及查詢行為，并支持多個機構在保護各自數(shù)據(jù)隱私的同時進行聯(lián)合查詢。通過測試驗證，該方法可以提供高效的查詢性能和準確的查詢結(jié)果，有效保障各參與方的數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：9/26/2024

工業(yè)網(wǎng)絡的高級可持續(xù)性威脅監(jiān)測、溯源技術[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

工業(yè)自動化控制系統(tǒng)多使用專用通信協(xié)議，應用場景與生產(chǎn)工藝流程緊密聯(lián)系。目前所普遍采用的工控威脅監(jiān)測技術是基于被動防御理念，無法有效識別以工業(yè)基礎設施為目標，且技術復雜、手段隱蔽的入侵威脅。以工業(yè)網(wǎng)絡中傳輸?shù)墓I(yè)相關文件還原為數(shù)據(jù)基礎，提出基于soft-PLC仿真平臺應用級的監(jiān)測分析以及關鍵安全特征追溯方案，不但可以更加全面覆蓋工業(yè)網(wǎng)絡威脅模型的多個階段，還可以更加充分地應對工業(yè)生產(chǎn)場景入侵、干擾行為的技術特點，成為工業(yè)網(wǎng)絡高級可持續(xù)性威脅監(jiān)測、溯源的有效途徑之一。

發(fā)表于：9/26/2024

儲能系統(tǒng)：如何輕松安全地管理電池包[電源技術][工業(yè)自動化]

鋰離子(Li-Ion)電池和其他化學電池不僅在汽車行業(yè)扮演著關鍵角色，而且也是儲能系統(tǒng)(ESS)的主力軍。例如，超級工廠每天可以利用可再生能源生產(chǎn)數(shù)兆瓦時電力。電網(wǎng)如何承受24小時內(nèi)的各種負載波動？利用基于電池的電網(wǎng)支持儲能系統(tǒng)(BESS)可以有效解決這個問題。本文討論了電池管理控制器解決方案及其在開發(fā)和部署ESS時的有效性。

發(fā)表于：9/26/2024

派拓網(wǎng)絡：通過AI驅(qū)動的網(wǎng)絡安全加速5G發(fā)展[人工智能][5G]

雖然5G專網(wǎng)有望大幅提升效率，但保護5G專網(wǎng)的安全對于各種規(guī)模的企業(yè)都是一項挑戰(zhàn)。

發(fā)表于：9/24/2024

粒子群優(yōu)化算法在無人分布式陣面的應用[通信與網(wǎng)絡][航空航天]

機載雷達受限于載機平臺，無法獲得更大口徑的陣面，而在無人機平臺，可將雷達陣面化整為零，在有限陣元數(shù)條件下，采用稀布陣列可獲得更大口徑的陣面。然而稀布陣列造成方向圖柵瓣和副瓣的抬高，需對稀布陣列進行優(yōu)化，消除柵瓣、降低副瓣后方能使用。稀布陣列方向圖優(yōu)化是一個離散優(yōu)化問題，將粒子群優(yōu)化算法應用于無人分布式雷達的稀布陣列上，其算法原理簡單，運行速度快，可調(diào)參數(shù)少，以較少的陣元數(shù)獲得無柵瓣和低副瓣的方向圖，從而提升無人分布式陣面的性能。

發(fā)表于：9/14/2024

一種機載詢問機波束指向偏差修正算法[通信與網(wǎng)絡][航空航天]

針對在一次雷達方位牽引條件下使用的機載敵我識別詢問機，載機轉(zhuǎn)彎段存在波束指向偏差大的問題，深入分析了誤差來源并對誤差影響程度進行了仿真分析，指出載機轉(zhuǎn)彎時，若按照雷達的指示方位設置敵我識別詢問機波束指向，波束不能夠?qū)誓繕?。提出了一種機載詢問機的波束指向偏差修正算法，修正了敵我識別詢問機波束指向并進行了仿真驗證。仿真結(jié)果表明：所提出的修正算法能夠使敵我識別詢問機在載機轉(zhuǎn)彎段維持高指向精度，促進了機載敵我識別/二次雷達系統(tǒng)的發(fā)展。

發(fā)表于：9/14/2024

基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

SAR圖像岸線檢測是SAR近岸海洋目標檢測的一項重要環(huán)節(jié)。提出了一種基于多尺度顯著性檢測的SAR圖像海岸線檢測方法，用以檢測低對比度SAR圖像的海岸線。首先將SAR圖像依據(jù)尺度系數(shù)進行多尺度變換，然后對于每種尺度圖像進行譜殘差法顯著性檢測，得到一系列顯著性子圖；而后應用NSCT變換融合各顯著子圖得到最終顯著圖，將顯著圖代入到活動輪廓模型中進行檢測，得到檢測結(jié)果。SAR圖像實驗結(jié)果表明，該方法相比于傳統(tǒng)方法，提升了對于低對比度圖像的適應性，增強了抗噪性能。

發(fā)表于：9/14/2024

一種用于DOA估計的高精度同步多天線系統(tǒng)設計[通信與網(wǎng)絡][通信網(wǎng)絡]

信號波達方向估計（DOA）是確定信源或目標的關鍵技術之一，廣泛應用于雷達、通信和導航等領域。設計并實現(xiàn)了一個基于FPGA和多片AD9361的用于DOA估計的高精度同步多天線系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用校準源反饋到各接收通道的硬件設計，結(jié)合FFT精確估計相位差，并利用迭代優(yōu)化校準方式進行補償，從而實現(xiàn)高精度同步。該系統(tǒng)具有高精度、高穩(wěn)定、小型輕便的優(yōu)勢。經(jīng)測試，該系統(tǒng)在100 MHz至1.25 GHz頻帶內(nèi)能夠快速收斂到±0.2°多通道相位誤差，并能夠在99.74%時間內(nèi)保持穩(wěn)定在該區(qū)間。相比于共用外部本振的同步方式，該設計簡化本振系統(tǒng)設計，相位誤差從±5°減小到±0.2°，且具有易實現(xiàn)、易拓展、實時性的優(yōu)勢。

發(fā)表于：9/14/2024

基于CNN-BiLSTM-Attetion的銀杏液流預測模型及環(huán)境因子影響研究[模擬設計][其他]

樹木液流受生理活動和多重環(huán)境因子的共同作用，表現(xiàn)為非線性和隨機性特征，為預測模型的精確度帶來挑戰(zhàn)。對此，結(jié)合CNN卷積層、BiLSTM雙向網(wǎng)絡結(jié)構和注意力機制的優(yōu)勢分別對樹干液流序列的局部特征、長期依賴和關鍵信息進行提取，并根據(jù)自測銀杏液流數(shù)據(jù)集構建基于CNN-BiLSTM-Attetion的樹干液流預測模型。該模型的R2、MSE和MAE分別為0.977 3、0.002 9和0.013 4，相較于CNN、BiLSTM、XGBoost、RNN和TCN建立的模型均有不同程度的提高。另外，還利用特征工程對環(huán)境因子的重要性進行排名，分析銀杏樹干液流在生長季初期對環(huán)境因子的響應規(guī)律，對銀杏生長季初期的灌溉和養(yǎng)護提供理論依據(jù)。

發(fā)表于：9/14/2024

非均勻光照下銅板表面缺陷圖像增強[EDA與制造][工業(yè)自動化]

針對銅板表面缺陷圖像容易受到非均勻光照影響，出現(xiàn)反光和亮度失真，導致圖像難以運用到檢測中的問題，提出了一種非均勻光照場景下銅板表面缺陷圖像的增強方法。首先提取圖像中的光照分量，然后將光照分量進行分塊，根據(jù)不同塊的亮度進行優(yōu)化，并在分塊的基礎上進行自適應伽馬變換，調(diào)整圖像中的整體亮度。然后，使用Top-Hat變換加強圖像中的缺陷區(qū)域，最后將Top-Hat變換前后的圖像進行融合，得到最終的圖像。實驗結(jié)果表明，在擦傷、劃痕、孔洞這三類缺陷中，增強后的圖像信息熵分別提升了10.51%、5.29%、2.89%，與其他圖像增強算法相比，所提算法能夠有效抑制銅板表面缺陷的反光，提升圖像的質(zhì)量并增強圖像中的缺陷區(qū)域。

發(fā)表于：9/14/2024

無人機城市三維航跡規(guī)劃可視化平臺設計與實現(xiàn)[模擬設計][航空航天]

隨著無人機在城市場景下的廣泛應用，針對傳統(tǒng)路徑規(guī)劃算法在多個約束條件下進行無人機三維路徑規(guī)劃時無法兼顧多種風險、容易陷入局部最優(yōu)等問題，基于真實城市建筑物數(shù)據(jù)，考慮地理圍欄限制、人流密集程度和社會屬性等因素，構建城市場景無人機運行環(huán)境并建立真實三維環(huán)境模型，設計了基于城市場景的無人機三維航跡規(guī)劃可視化平臺。該平臺構建了真實環(huán)境下城市空域網(wǎng)格，并對網(wǎng)格飛行適宜度進行了量化分析，并基于該數(shù)值，采用了改進的Lazy Theta*算法對無人機航跡進行規(guī)劃。通過可視化平臺的實際運行，提供航跡規(guī)劃的三維展示，更好地實現(xiàn)人機交互，是一種無人機路徑規(guī)劃三維可視化仿真驗證的手段。

發(fā)表于：9/14/2024