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基于AE-SVM的嗅覺描述符分類[其他][其他]

嗅覺產(chǎn)生于人們對化學(xué)物質(zhì)氣味的感知。然而，由于氣味的復(fù)雜性，人們至今還難以理清嗅覺描述符和各種物理化學(xué)參數(shù)之間的映射關(guān)系。因此，沒有建立起根據(jù)物理化學(xué)特性來預(yù)測化學(xué)物質(zhì)的氣味描述的通用方法。設(shè)計了一種基于AE-SVM(Autoencoder- Support Vector Networks，AE-SVM)的預(yù)測模型，該模型使用自動編碼器提取質(zhì)譜數(shù)據(jù)的特征，解決質(zhì)譜數(shù)據(jù)高維稀疏的問題，并用支持向量機進行分類。結(jié)果表明，AE-SVM利用化學(xué)物質(zhì)的質(zhì)譜數(shù)據(jù)成功預(yù)測嗅覺描述符，并且準(zhǔn)確度達到85.71%，對于理解化學(xué)物質(zhì)和嗅覺描述符之間映射關(guān)系具有較為重要意義。

發(fā)表于：5/13/2021 2:55:00 PM

基于實時數(shù)據(jù)流特征提取的設(shè)備能耗異常識別算法研究[其他][其他]

能耗設(shè)備的節(jié)能是企業(yè)節(jié)能減排中非常重要的一環(huán)，及時發(fā)現(xiàn)能耗設(shè)備運行中出現(xiàn)的異常，對減少不必要的企業(yè)能耗具有重要意義。利用采集到的設(shè)備實時能耗數(shù)據(jù)流，提出了一種基于多特征提取的設(shè)備能耗異常識別分類方法。首先，對樣本數(shù)據(jù)提取了低能耗時間比、高能耗時間量、DTW距離等特征量，隨后利用孤立森林算法和K-means聚類算法對每條樣本數(shù)據(jù)進行類型標(biāo)定，最后構(gòu)建了注意力機制與LSTM相結(jié)合的設(shè)備能耗異常分類算法。實驗結(jié)果表明，該算法的分類正確率達到了97.76%，可以高效識別出不同類型的設(shè)備能耗異常，從而為企業(yè)及時作出處理、減少能耗損失提供了決策依據(jù)。

發(fā)表于：5/13/2021 2:49:21 PM

基于NSST和NLMF的多聚焦圖像融合[其他][其他]

為對融合圖像的信息豐富度、邊緣清晰度以及視覺效果作進一步的提升，設(shè)計了一種基于非下采樣剪切波變換(NSST)結(jié)合非局部均值濾波(NLMF)的多聚焦圖像融合算法。首先，將源圖像通過NSST變換進行多尺度、多方向分解得到高、低頻子帶系數(shù)。其次，對低頻子帶系數(shù)采用局部區(qū)域的改進拉普拉斯能量和以及非局部均值濾波融合方法構(gòu)建低頻子帶系數(shù)融合權(quán)重;對高頻子帶系數(shù)采用基于相關(guān)系數(shù)的空間頻率與能量相結(jié)合的融合規(guī)則，再加以相位一致性規(guī)則，構(gòu)建高頻子帶系數(shù)融合權(quán)重；最后，通過NSST反變換得到最終融合圖像。從三組不同聚焦圖像的實驗結(jié)果來看，所提算法不論是在主觀視覺上，還是在客觀評價上，融合圖像的輪廓、紋理等信息保留度以及視覺清晰度都有較好的提升。

發(fā)表于：5/13/2021 2:39:41 PM

當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及思考[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著全球網(wǎng)絡(luò)信息化進程的加快，網(wǎng)絡(luò)空間安全問題日益突出，網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)的發(fā)展備受關(guān)注。首先從三個領(lǐng)域概述了網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀，包括“卡脖子”安全技術(shù)、新技術(shù)及其安全、安全基礎(chǔ)研究平臺，然后系統(tǒng)梳理了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)空間安全發(fā)展存在的問題，最后針對我國網(wǎng)絡(luò)空間安全技術(shù)發(fā)展面臨的實際問題給出了具體建議。

發(fā)表于：5/13/2021 2:27:00 PM

網(wǎng)絡(luò)安全智能決策系統(tǒng)設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新興技術(shù)日漸成熟，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也變得日益復(fù)雜。面對海量安全數(shù)據(jù)，人力已經(jīng)難以詳盡分析，導(dǎo)致做出的決策具有局限性、安全事件響應(yīng)速度慢以及處置不及時等問題。文章立足于網(wǎng)絡(luò)安全智能決策，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上開展系統(tǒng)設(shè)計和研究工作。提出了網(wǎng)絡(luò)安全智能決策系統(tǒng)的整體架構(gòu)，設(shè)計了網(wǎng)絡(luò)安全智能決策引擎，能夠?qū)W(wǎng)絡(luò)當(dāng)前的安全態(tài)勢進行智能化分析，更加快速、合理地進行決策和響應(yīng)，并針對分布式大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)環(huán)境對系統(tǒng)架構(gòu)進行了拓展，形成了層次化的網(wǎng)絡(luò)安全智能決策系統(tǒng)部署架構(gòu)，為實施網(wǎng)絡(luò)空間安全智能決策做了有益探索。

發(fā)表于：5/13/2021 2:20:22 PM

基于區(qū)塊鏈的傳染病風(fēng)險管理方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為控制疫情傳播，傳統(tǒng)的傳染病風(fēng)險管理方案大多采用中心化的管理模式，該模式存在著隱私信息易泄露、數(shù)據(jù)易被篡改、信息難以有效利用等問題。隨著區(qū)塊鏈技術(shù)的發(fā)展，其去中心化、防篡改、可追溯的特性為解決上述問題提供了新的思路?；趨^(qū)塊鏈技術(shù)，提出一種安全、高效的傳染病風(fēng)險管理方案。方案利用隱私集合計算對數(shù)據(jù)進行處理，并利用區(qū)塊鏈技術(shù)對數(shù)據(jù)進行記錄，在保護隱私數(shù)據(jù)安全的同時，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的高效處理，為更好地防控突發(fā)性傳染病提供了技術(shù)保障。

發(fā)表于：5/13/2021 2:11:34 PM

The DAO事件的形式化分析[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著區(qū)塊鏈應(yīng)用的推廣與深入，智能合約的作用越來越突出，智能合約的安全問題也更加突顯。由于區(qū)塊鏈不可篡改的特點，智能合約一旦部署不可更改。在開發(fā)階段保證智能合約的可靠性顯得尤為重要。在The DAO事件中，由于智能合約中存在一種被稱為重入漏洞的錯誤，黑客得以竊取在當(dāng)時價值巨大的以太幣。通過形式化分析來更清晰地展示重入漏洞的特點及重入攻擊行為，并以此為例介紹基于模型檢測技術(shù)的智能合約形式化驗證方法。

發(fā)表于：5/13/2021 1:36:37 PM

區(qū)塊鏈安全與隱私保護前沿技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

區(qū)塊鏈提供了一個去中心化、不可篡改和可驗證的分類賬，用于記錄數(shù)字資產(chǎn)的交易，并保證交易記錄的不可篡改性，被廣泛應(yīng)用于教育、政府和醫(yī)療等各個領(lǐng)域。然而，區(qū)塊鏈的安全性和潛在的隱私問題也成為當(dāng)前研究的焦點?；趨^(qū)塊鏈行業(yè)的安全現(xiàn)狀，探討了區(qū)塊鏈系統(tǒng)存在的問題和威脅；著重分析了區(qū)塊鏈安全與隱私保護的前沿技術(shù)；最后討論了區(qū)塊鏈技術(shù)未來的研究方向。

發(fā)表于：5/13/2021 1:31:09 PM

智能合約安全問題與研究現(xiàn)狀[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

智能合約是運行在區(qū)塊鏈上的程序，具有去中心化、不可篡改的特性，被廣泛應(yīng)用于金融、能源、物聯(lián)網(wǎng)等多個領(lǐng)域。然而智能合約一旦實際部署到實時網(wǎng)絡(luò)上就不能對其更改，在保證合約安全的同時，缺陷和錯誤也不能通過修改合約代碼得以解決，從而導(dǎo)致重大的安全事故。因此合約實際部署前對其進行安全測試已經(jīng)成為迫切需要解決的問題。介紹了因智能合約漏洞引起的安全事件，對常見的合約漏洞進行詳細(xì)分析，完成對已有合約分析工具的總結(jié)，體現(xiàn)了合約安全問題的研究發(fā)展現(xiàn)狀。

發(fā)表于：5/13/2021 1:22:20 PM

L波段射頻數(shù)字化寬帶接收解調(diào)研究[微波|射頻][其他]

L波段電磁波頻率在1 GHz～2 GHz范圍內(nèi)，普遍運用于雷達、通信和導(dǎo)航領(lǐng)域。利用射頻數(shù)字化接收解調(diào)技術(shù)，設(shè)計了一種L波段寬頻帶、高動態(tài)射頻數(shù)字化接收機。主要從射頻采樣、數(shù)字信道分離、接收機動態(tài)擴展以及高速信號解調(diào)方面，對L波段射頻數(shù)字化通用接收機的設(shè)計進行了研究，并結(jié)合FPGA信號處理平臺給出了數(shù)字通道分離和濾波解調(diào)的具體實現(xiàn)方案。

發(fā)表于：4/27/2021 4:40:00 PM