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一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法[人工智能][物聯(lián)網(wǎng)]

傳統(tǒng)基于協(xié)同過濾和矩陣分解的靜態(tài)表示推薦算法，不能很好地體現(xiàn)用戶的動態(tài)興趣。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠進行序列推薦，但存在序列之間的長距離依賴性差、各項目的區(qū)分度差等問題。由此提出一種融合注意力和記憶網(wǎng)絡(luò)的序列推薦算法，根據(jù)Word2vec算法，引申item2vec和user2vec，初始化用戶和項目的固定表示嵌入矩陣，通過結(jié)合注意力機制和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(Long ShortTerm Memory,LSTM)解決序列之間的長距離依賴性差和區(qū)分度差問題。利用記憶網(wǎng)絡(luò)獲取用戶的動態(tài)鄰居，加強用戶的動態(tài)表示，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的推薦。通過在MovieLens數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明，所提出的算法相比其他算法推薦效果顯著提高。

發(fā)表于：12/15/2020 1:05:11 PM

一種基于雙目SLAM的環(huán)境建模方法[其他][其他]

利用計算機視覺對環(huán)境進行建模是機器人環(huán)境感知相關(guān)研究的一項重要工作。提出了一種基于雙目SLAM的建模方法。該方法的主要思想是利用雙目SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位與地圖構(gòu)建）技術(shù)獲取相機位姿，并利用雙目相機直接獲取場景的深度圖，然后將二者融合成場景的點云地圖。由于雙目相機直接獲取的深度圖像誤差點較多，因此提出了一種基于視線約束的點云濾波方法，來消除場景點云中的誤差點。經(jīng)過實驗驗證了建模的效果，以及視線約束點云濾波的有效性。

發(fā)表于：12/15/2020 10:36:00 AM

無人機協(xié)同傳輸通信系統(tǒng)物理層安全技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對無人機中繼系統(tǒng)中存在竊聽節(jié)點的問題，研究了采用信源端發(fā)送人工干擾信號的方式來提高系統(tǒng)的安全容量。仿真結(jié)果表明，在無人機中繼系統(tǒng)中，由于無人機自身的特性及人工干擾的影響，比傳統(tǒng)采用固定中繼形式具有更好的安全容量，并且在信源端發(fā)送信號功率一定的條件下，該系統(tǒng)具有最佳功率分配方案。

發(fā)表于：12/15/2020 10:16:00 AM

改進的群簽名策略隱藏方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

針對CPABE方案在解密階段中存在訪問策略可能泄露隱私的問題，提出了一種改進的群簽名策略隱藏方案。首先，通過權(quán)重門限訪問結(jié)構(gòu)構(gòu)建屬性集合，在安全模型中對屬性集合分割確定挑戰(zhàn)者和敵對手的屬性集合。然后，應(yīng)用群簽名方法實現(xiàn)訪問策略的隱藏。最后，構(gòu)建改進的策略隱藏方案的算法，對方案的安全性進行證明。通過對比分析，證明了提出的改進群簽名策略隱藏方案在保護用戶隱私的同時，適用范圍更廣泛。

發(fā)表于：12/15/2020 10:15:00 AM

大數(shù)據(jù)技術(shù)在信息網(wǎng)絡(luò)威脅情報中的運用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

網(wǎng)絡(luò)空間安全的形勢隨網(wǎng)絡(luò)攻擊技術(shù)的不斷升級日趨嚴(yán)峻，對信息網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成巨大威脅，而基于大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報是一種有效應(yīng)對手段。圍繞信息網(wǎng)絡(luò)面臨的安全挑戰(zhàn)，從網(wǎng)絡(luò)防御的角度，介紹了大數(shù)據(jù)處理主流平臺和關(guān)鍵技術(shù)，提出了基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)威脅情報技術(shù)架構(gòu)，闡述了網(wǎng)絡(luò)威脅情報生成過程中大數(shù)據(jù)技術(shù)的關(guān)鍵作用，最后討論了網(wǎng)絡(luò)安全威脅情報在網(wǎng)絡(luò)安全事件處置過程中的運用和作用。

發(fā)表于：12/15/2020 10:00:00 AM

基于AQPSO-LSTM-BN的APU故障診斷模型[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

針對飛機APU的常見故障，提出了一種基于量子粒子群優(yōu)化的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)與批規(guī)范化相結(jié)合的飛機APU故障診斷模型。從QAR數(shù)據(jù)庫中整理出需要的APU故障數(shù)據(jù)，將其進行歸一化處理并分為訓(xùn)練集和測試集兩部分，建立CSV文檔數(shù)據(jù)庫；對量子粒子群進行改進，使用改進后的量子粒子群對長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的隱含層單元數(shù)目進行尋優(yōu)；將優(yōu)化參數(shù)后的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)與批規(guī)范化相結(jié)合搭建網(wǎng)絡(luò)模型，并在網(wǎng)絡(luò)最頂層加入Softmax模型，生成AQPSO-LSTM-BN故障診斷模型，使用訓(xùn)練集對故障診斷模型進行訓(xùn)練，然后使用測試集進行實驗。實驗結(jié)果表明，該模型可以有效識別APU故障，與單一長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型、支持向量機模型、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和極限學(xué)習(xí)機模型相比，識別準(zhǔn)確度有所提高。

發(fā)表于：12/15/2020 9:51:02 AM

軟件定義邊界安全模型在電網(wǎng)企業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用[可編程邏輯][智能電網(wǎng)]

針對電網(wǎng)企業(yè)在內(nèi)網(wǎng)環(huán)境下應(yīng)用系統(tǒng)訪問出現(xiàn)安全問題，結(jié)合傳統(tǒng)訪問控制機制，提出了一種基于軟件定義邊界（Software Defined Perimeter，SDP）的用戶多維度數(shù)據(jù)身份驗證模型。首先分析了當(dāng)前電網(wǎng)企業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)中訪問控制模型存在的不足，然后對現(xiàn)有的模型引入信任的屬性，依照最小化授權(quán)方式，建立每個人與公司業(yè)務(wù)系統(tǒng)的對應(yīng)關(guān)系，創(chuàng)建千人千面的安全軟邊界網(wǎng)關(guān)。實際應(yīng)用和理論分析表明，該模型可以實現(xiàn)用戶只能看到被授權(quán)訪問的應(yīng)用，建立強信任、強可控、強防護的新安全架構(gòu)，有效保護電網(wǎng)企業(yè)的各類應(yīng)用系統(tǒng)。

發(fā)表于：12/15/2020 9:50:00 AM

融合懲罰因子和時間權(quán)重的協(xié)同過濾推薦算法[人工智能][工業(yè)自動化]

協(xié)同過濾算法是一種經(jīng)典的推薦算法，思想是依據(jù)近鄰用戶或者相似物品對目標(biāo)進行推薦，常被應(yīng)用在各類推薦系統(tǒng)中。但傳統(tǒng)算法過分考慮熱門物品對評分的影響，而忽略了冷門物品對用戶興趣特征度量的貢獻，也未考慮用戶興趣動態(tài)變化的問題。對此，提出一種新的相似度改進算法，改進后的協(xié)同過濾算法將物品熱門懲罰因子和時間數(shù)據(jù)權(quán)重進行加權(quán)計算，優(yōu)化了用戶相似度計算方法，形成了一種新的相似性度量模型。利用MovieLens電影推薦數(shù)據(jù)集驗證改進后的算法，實驗結(jié)果表明，該算法將推薦平均絕對誤差(MAE)與傳統(tǒng)算法相比降低了13.2%，推薦質(zhì)量有了明顯提升。

發(fā)表于：12/15/2020 9:22:00 AM

電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全防護技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

介紹了電力物聯(lián)網(wǎng)在配電網(wǎng)的應(yīng)用場景，總結(jié)了我國電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全防護的發(fā)展歷程，分析了當(dāng)前電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全應(yīng)用中存在的主要問題和解決電力物聯(lián)網(wǎng)信息安全的關(guān)鍵技術(shù)，最后提出了電力物聯(lián)網(wǎng)終端本體的信息安全防護的四道防線模型和實踐。

發(fā)表于：12/14/2020 6:00:00 PM

一種支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)故障檢測的混合互認證方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）中，工業(yè)機器人和員工在制造過程中扮演著非常重要的角色。一個安全、高效的工業(yè)機器人和員工認證方案一直是研究熱點，并面臨諸多挑戰(zhàn)。例如，工業(yè)機器人和員工在身份驗證階段容易受到模擬和去同步攻擊。同時，控制中心很難找到不受控制的工業(yè)機器人。針對上述情況，提出了一種支持工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)故障檢測的混合互認證方案。分別為員工和工業(yè)機器人（IR）設(shè)計了基于橢圓曲線加密（ECC）的認證和基于物理不可克隆函數(shù)（PUF）的認證。使用了基于閾值的故障檢測，添加了禁用表以防止無授權(quán)員工訪問監(jiān)控和數(shù)據(jù)采集中心（SCDAC）。最后，分析論證了該方案的可行性和高效性。

發(fā)表于：12/14/2020 5:47:00 PM