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基于AIS的舰船信息融合系统网络安全态势预测 被引量：5
1
作者 秦志红 樊里略 宋冰 《舰船科学技术》 北大核心 2020年第22期151-153,共3页
为了提高舰船信息融合系统网络安全态势预测性能,提出了基于AIS的舰船信息融合系统网络安全态势预测。在迭代舰船信息融合系统网络安全态势粒子的过程中,寻找到粒子群的最佳位置,并确定网络安全态势的最佳位置,采用AIS技术优化舰船信息... 为了提高舰船信息融合系统网络安全态势预测性能,提出了基于AIS的舰船信息融合系统网络安全态势预测。在迭代舰船信息融合系统网络安全态势粒子的过程中,寻找到粒子群的最佳位置,并确定网络安全态势的最佳位置,采用AIS技术优化舰船信息融合系统网络安全态势预测参数,通过收集和预处理舰船信息融合系统网络安全态势数据,判断舰船信息融合系统网络安全状态,实现舰船信息融合系统网络安全态势的预测。实验结果表明,基于AIS的舰船信息融合系统网络安全态势预测方法无论是否受到网络攻击,均可以提高舰船信息融合系统网络安全态势预测性能,从而保证舰船信息融合系统的网络安全。 展开更多
关键词 AIS技术 信息融合系统 网络安全 态势预测
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一种基于混合量子卷积神经网络的恶意代码检测方法
2
作者 熊其冰 苗启广 +2 位作者 杨天 袁本政 费洋扬 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期385-390,共6页
量子计算是基于量子力学的全新计算模式,具有远超经典计算的强大并行计算能力。混合量子卷积神经网络结合了量子计算和经典卷积神经网络的双重优势,逐渐成为量子机器学习领域的研究热点之一。当前,恶意代码规模依然呈高速增长态势,检测... 量子计算是基于量子力学的全新计算模式,具有远超经典计算的强大并行计算能力。混合量子卷积神经网络结合了量子计算和经典卷积神经网络的双重优势,逐渐成为量子机器学习领域的研究热点之一。当前,恶意代码规模依然呈高速增长态势,检测模型越来越复杂,参数量越来越大,迫切需要一种高效轻量型的检测模型。为此,设计了一种混合量子卷积神经网络模型,将量子计算融入经典卷积神经网络,以提高模型的计算效率。该模型包含量子卷积层、池化层和经典全连接层。量子卷积层采用低深度强纠缠轻量型的参数化量子线路实现,仅使用两类量子门:量子旋转门Ry和受控非门CNOT(controlled-NOT),并仅使用两量子比特实现卷积计算。池化层基于经典计算和量子计算实现了3种池化方法。在Google TensorFlow Quantum上进行了模拟实验。实验结果显示,所提模型在恶意代码公开数据集DataCon2020和Ember的分类性能(accuracy,F1-score)分别达到了(97.75%,97.71%)和(94.65%,94.78%),均有明显提升。 展开更多
关键词 量子计算 量子机器学习 混合量子卷积神经网络 恶意代码检测
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警用装备多视频监控网络安全风险动态评估方法 被引量：3
3
作者 王彩玲 高倩 《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期218-223,共6页
研究警用装备多视频监控网络安全风险动态评估方法;通过前端摄像头采集警用装备图像,利用视频服务器功能认证用户身份,搭建警用装备多视频监控网络;将模糊推理方法应用于警用装备多视频监控网络中,利用报警严重性、报警成功率建立模糊... 研究警用装备多视频监控网络安全风险动态评估方法;通过前端摄像头采集警用装备图像,利用视频服务器功能认证用户身份,搭建警用装备多视频监控网络;将模糊推理方法应用于警用装备多视频监控网络中,利用报警严重性、报警成功率建立模糊推理规则,根据模糊推理规则获取不同主机安全风险值,联立不同主机安全风险值,获取最终警用装备多视频监控网络安全风险评估值,实现警用装备多视频监控网络安全风险动态评估;实验结果表明:该方法可实现警用装备多视频监控网络安全风险的动态评估,且精准性较高,可为提高警用装备多视频监控网络安全性、提升警用装备监控工作有效性提供参考。 展开更多
关键词 警用装备 多视频 监控网络 安全风险 动态评估
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基于混合差分进化与鼠群优化算法的飞行冲突解脱方法
4
作者 王世豪 李玉贞 +1 位作者 熊其冰 杨红雨 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第3期223-234,共12页
飞行冲突解脱是提高空中交通流量、降低飞行延误以及确保飞行安全的关键。针对差分进化算法(differential evolution,DE)在解决多航空器飞行冲突解脱问题时存在的搜索速度慢、求解精度低、易陷入局部最优的不足,结合差分进化算法和鼠群... 飞行冲突解脱是提高空中交通流量、降低飞行延误以及确保飞行安全的关键。针对差分进化算法(differential evolution,DE)在解决多航空器飞行冲突解脱问题时存在的搜索速度慢、求解精度低、易陷入局部最优的不足,结合差分进化算法和鼠群优化算法(rat swarm optimizer,RSO)的优势提出一种混合差分进化鼠群优化算法(HDERSO)。HDERSO在DE的基础上融入了RSO的寻优机制,并基于不同进化阶段的需求,采用选择概率自适应调整算法所需的后代生成策略,为搜索过程提供方向性指导,避免了寻优盲目性和无效性。提出的算法能够在进化前期利用DE的全局搜索能力加强对整个解空间的探索,降低早熟收敛的风险;在进化中后期该方法充分利用RSO的局部搜索能力加快收敛,提高了计算速度和寻优精度。在29个IEEE CEC2017基准测试函数上的实验结果表明,所提方法具有较强的收敛性能和较高的寻优效率。进一步构建基于最小化航迹偏移距离的飞行冲突解脱模型,设计多种具有不同冲突特征的典型飞行场景,并综合航向调整、速度调整及复合调整3种冲突解脱策略对HDERSO的解脱性能进行仿真验证。结果表明,所提方法能够有效地解脱飞行冲突,求解质量高、收敛速度快,显著优于对比算法,是一种简单、有效的冲突解脱方法。最后,针对不同的冲突场景多角度分析了3种冲突解脱策略的优先级。 展开更多
关键词 飞行冲突解脱 差分进化算法 鼠群优化算法 冲突解脱策略
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超导共面波导谐振腔的仿真优化研究
5
作者 冯薛飞 熊其冰 +4 位作者 杨天 袁本政 何昊冉 刘星江 王卫龙 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期152-157,共6页
针对超导量子系统敏感且脆弱,超导量子电路中超导共面波导读取谐振腔之间的串扰导致谐振腔的品质因子降低并改变其谐振频率,严重影响了超导量子计算的相干性和准确性。文中对超导共面波导读取谐振腔的谐振频率设计进行研究,旨在减轻超... 针对超导量子系统敏感且脆弱,超导量子电路中超导共面波导读取谐振腔之间的串扰导致谐振腔的品质因子降低并改变其谐振频率,严重影响了超导量子计算的相干性和准确性。文中对超导共面波导读取谐振腔的谐振频率设计进行研究,旨在减轻超导量子电路中的串扰影响。首先,解决了电磁仿真软件Sonnet的仿真误差问题,接下来通过设计读取谐振腔不同谐振频率的仿真实验,分析研究串扰随读取谐振腔之间谐振频率间隔的变化规律。实验结果表明,串扰随读取谐振腔之间谐振频率间隔的增大而减小。在此基础上,文中提出一种读取谐振腔谐振频率的优化设计方案。通过调整读取谐振腔的物理排布,增大读取谐振腔之间的谐振频率间隔,以达到减轻串扰影响的目的。仿真实验验证了文中优化方案的有效性,与传统超导量子芯片上读取谐振腔谐振频率递增排布的方案相比,串扰减少了27%,为面向大规模量子计算中读取谐振腔的谐振频率设计提供了有益参考。 展开更多
关键词 超导量子计算 超导量子电路 共面波导谐振腔 谐振频率 串扰 Sonnet仿真
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考虑负载均衡与传输速率的异构网络接入控制 被引量：6
6
作者 刘丽娟 刘定一 陈松楠 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第6期1535-1541,共7页
针对异构无线网络中存在的负载不平衡和传输速率受限的问题,采用改进分解的多目标进化算法(MOEA/D)对目标函数求解,提出一种改进的业务接入控制优化方法。建立异构网络模型,构造双曲线聚合函数,通过控制权重向量与坐标轴的距离,调整个... 针对异构无线网络中存在的负载不平衡和传输速率受限的问题,采用改进分解的多目标进化算法(MOEA/D)对目标函数求解,提出一种改进的业务接入控制优化方法。建立异构网络模型,构造双曲线聚合函数,通过控制权重向量与坐标轴的距离,调整个体的支配范围,根据适应度的变化对邻域值大小和变异概率进行自适应调节,提高算法的收敛性、多样性和全局搜索能力。实验结果表明,改进算法应用在异构无线网络的业务接入控制中能够获得更大的系统传输速率,更好地保证网络间的负载平衡,优于其它两种比较算法,使网络资源得到更优的配置。 展开更多
关键词 异构网络 多目标优化 负载平衡 接入控制 双曲线聚合函数 自适应变异概率 自适应邻域
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轮式移动工业机器人非奇异终端滑模轨迹跟踪控制 被引量：1
7
作者 靳俊霞 王彩玲 于峰 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第12期61-68,共8页
针对轮式移动工业机器人内、外扰动带来的不确定性对轨迹跟踪精度的影响,提出了一种非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方法。首先建立了轮式移动工业机器人的动力学模型和轨迹跟踪误差模型;然后设计了扩张状态观测器来估计系统中的不确定性,... 针对轮式移动工业机器人内、外扰动带来的不确定性对轨迹跟踪精度的影响,提出了一种非奇异终端滑模轨迹跟踪控制方法。首先建立了轮式移动工业机器人的动力学模型和轨迹跟踪误差模型;然后设计了扩张状态观测器来估计系统中的不确定性,并设计了非奇异终端滑模控制律,通过对不确定性实时补偿,来抑制内、外扰动对控制系统的影响,实现了轮式移动工业机器人运动轨迹的高精度控制;最后利用Lyapunov理论进行了稳定性分析。仿真结果表明,设计扩张状态观测器能够准确估计出系统中的不确定性,估计的速度和角速度最大误差分别仅为0.02 m/s和0.03 rad/s,设计的非奇异终端滑模控制律与扩展卡尔曼控制方法和积分滑模面控制方法相比,具有更高的跟踪精度和更强的鲁棒性,轨迹跟踪的最大误差仅为0.04 m。测试结果验证了提出的控制方法符合设计预期,轨迹跟踪的最大误差仅为0.07 m,能够确保轮式移动工业机器人更加准确地跟踪期望轨迹。 展开更多
关键词 轮式移动工业机器人 轨迹跟踪 内外扰动 模型误差 扩张状态观测器 非奇异终端滑模
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基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法 被引量：1
8
作者 王彩玲 孙昌霞 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期94-100,109,共8页
针对图像像素间相似性衡量不准确而导致去噪性能下降的问题,提出了基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法。该方法将像素点周围像素的局部灰度信息的统计特性建模为高斯混合模型,结合高斯混合模型间的L2范数和像素位置的空间距离来定义... 针对图像像素间相似性衡量不准确而导致去噪性能下降的问题,提出了基于L2范数的高斯混合模型空域去噪方法。该方法将像素点周围像素的局部灰度信息的统计特性建模为高斯混合模型,结合高斯混合模型间的L2范数和像素位置的空间距离来定义像素点之间的相似性权值,以提高像素间相似性的度量的精确度。实验结果表明,利用高斯混合模型可更加准确地衡量像素间的相似性,同时,该去噪方法可提高图像的去噪效果,并能较好地保留图像的细节信息。 展开更多
关键词 高斯混合模型 图像去噪 L2范数 像素信息
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基于WiFi信号的轻量级步态识别模型LWID 被引量：6
9
作者 周志一 宋冰 +1 位作者 段鹏松 曹仰杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第11期25-31,共7页
身份识别作为普适计算和人机交互领域的重要研究内容,受到研究者的广泛关注。基于WiFi信号的传统身份识别方法虽然取得了较大的进展,但仍然面临分类能力弱、模型存储代价高、训练时间长等问题。对此,提出了基于多层神经网络的轻量级步... 身份识别作为普适计算和人机交互领域的重要研究内容,受到研究者的广泛关注。基于WiFi信号的传统身份识别方法虽然取得了较大的进展,但仍然面临分类能力弱、模型存储代价高、训练时间长等问题。对此,提出了基于多层神经网络的轻量级步态识别模型(Light Weight Identification,LWID)。该方法首先通过将原始时序数据进行图片化重构,最大限度地保留了不同载波间的特征信息;然后通过设计一种仿生的Balloon机制,实现了对网络层中神经元数量的裁剪,并通过联合使用不同尺寸的卷积核,实现了对数据中特征的提取与特征图中通道信息的整合,从而在提高模型分类能力的前提下实现了模型规模的轻量化。实验结果表明,所提模型在50人的数据集中取得了98.8%的识别率。与传统的基于WiFi信号的身份识别模型相比,所提模型具有更强的分类能力与鲁棒性,同时该模型可以压缩至现有同等精度图片识别模型大小的6.14%。 展开更多
关键词 LWID 步态识别 模型压缩 频率能量图 Balloon机制
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基于改进稀疏表示正则化的SR重建算法
10
作者 谢冰 万淑慧 殷云华 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2022年第3期517-526,共10页
基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊... 基于视觉的无人机自主导航过程中,对航路点进行准确识别是引导无人机朝着航路点方向精确飞行的关键。然而,当无人机到达航路点识别距离后,由于机载图像传感器受天气因素及成像过程中的脱焦、衍射等现象影响,常导致获取到的航拍图像模糊、空间分辨率较低,从而直接影响了后续航路点识别的精度。针对这一问题,提出了一种改进稀疏表示正则化的航拍图像超分辨率重建算法。首先,基于稀疏表示正则化框架,利用自回归和非局部相似约束构建目标函数的正则化项;其次,根据图像局部方差能有效区分图像的边缘区域和平滑区域这一特性,自适应地选取正则化参数得到超分辨率重建模型中的目标函数;最后,使用MM (Majorization-Minorization)算法求解目标函数的凸优化问题,得到重建后的高分辨率图像。实验结果表明:与传统的正则化SR重建算法相比,文中算法能够有效的提高航拍图像的空间分辨率,使得重建后的图像包含了更多的特征细节信息,这为航路点识别提供了帮助。 展开更多
关键词 无人机 超分辨率重建 稀疏表示正则化 局部方差
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