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任务安全关键软件构造时在线监控方法研究
1
作者 王犇 丁成钧 +1 位作者 林伟 马春燕 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第3期600-609,共10页
C语言因其灵活性和高效率在航空航天等多个任务关键领域得到广泛应用。然而,C语言程序存在安全风险,如指针操作不严格限定、数组和字符串缺乏边界检查等,容易引发潜在的运行时故障,造成不可挽回的损失。针对此类问题,提出一种任务安全... C语言因其灵活性和高效率在航空航天等多个任务关键领域得到广泛应用。然而,C语言程序存在安全风险,如指针操作不严格限定、数组和字符串缺乏边界检查等,容易引发潜在的运行时故障,造成不可挽回的损失。针对此类问题,提出一种任务安全关键软件C程序构造时的在线监控方法,在构造C程序时对代码进行实时监控和静态分析,高效检测潜在故障。针对在线编辑的C程序片段的实时编译及测试问题,提出了一种混合式监控方法的片段程序可编译版本自动生成技术。针对任务安全关键软件5类运行时故障的产生条件归纳出43种故障类型,基于抽象语法树建立在线编辑的C程序片段故障的规则库。提出了基于语法结构匹配算法,实现在线编辑的C程序片段故障监控。实验选择50个安全关键软件常用的C程序代码进行验证,共计匹配到41种、146个潜在运行时故障,结果表明,文中监控方法能够有效识别潜在故障,提高软件安全性和可信性。 展开更多
关键词 在线监控 故障检测 抽象语法树 自动化测试
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神经网络轻量化综述 被引量：2
2
作者 段宇晨 方振宇 郑江滨 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第4期835-853,共19页
随着深度学习技术的不断进步,人工神经网络模型在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等多个领域都展现出了前所未有的性能。这些模型通常具有数百万甚至数十亿个参数,通过大量的训练数据学习到复杂的特征表示。然而,在资源受限的环境下,... 随着深度学习技术的不断进步,人工神经网络模型在图像识别、自然语言处理、自动驾驶等多个领域都展现出了前所未有的性能。这些模型通常具有数百万甚至数十亿个参数,通过大量的训练数据学习到复杂的特征表示。然而,在资源受限的环境下,如移动设备、嵌入式系统等边缘计算场景,模型的功耗、内存占用和计算效率等因素限制了大型神经网络模型的应用。为了解决该问题,研究人员提出了多种模型压缩技术,例如剪枝、蒸馏、神经网络搜索(NAS)、量化、低秩分解等,旨在减少模型的参数量、计算复杂度和存储需求,同时尽可能保持模型的精准度。系统介绍了这些模型压缩方法的发展过程,重点分析每种方法的主要原理和关键技术。主要包括剪枝技术的不同策略,如结构化剪枝和非结构化剪枝;知识蒸馏中如何定义知识;NAS中的搜索空间,搜索算法和网络性能评估;量化中的训练后量化和训练中量化;以及低秩分解中的奇异值分解和张量分解。对模型压缩技术的未来发展方向做出讨论。 展开更多
关键词 剪枝 量化 知识蒸馏 神经网络搜索(NAS) 低秩分解
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基于多核异构操作系统的动态冗余可靠机制研究 被引量：1
3
作者 何瑞琦 张凯龙 +2 位作者 吴金飞 于强 张家铭 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期33-39,共7页
针对当前嵌入式系统的混合部署需求和功能安全需求,提出了一种动态异构冗余的操作系统架构DHR-OS。面向混合部署需求,该架构设计了异构操作系统的混合部署模式,即在多核CPU上以Linux为主操作系统,动态部署RTOS从操作系统镜像。同时,为... 针对当前嵌入式系统的混合部署需求和功能安全需求,提出了一种动态异构冗余的操作系统架构DHR-OS。面向混合部署需求,该架构设计了异构操作系统的混合部署模式,即在多核CPU上以Linux为主操作系统,动态部署RTOS从操作系统镜像。同时,为了操作系统间的协同工作,利用OpenAMP(Open Asymmetric Multi-Processing)实现了主从操作系统间的通信,并基于OpenAMP进一步实现了设备驱动的时分复用、远程过程调用(Remote Procedure Call,RPC)、中断转发路由机制。面向功能安全需求,该架构设计了一套调度、分发、裁决为一体的关键任务安全执行机制。具体地,Linux操作系统事先对RTOS核心做池化处理,当执行关键任务时,从RTOS内核池中调度若干RTOS核心作为任务执行环境,在Linux侧的裁决器基于加权投票的分布式共识算法,处理RTOS核心任务返回的结果。通过上述设计增强了系统的灵活性和抗攻击能力。该工作为嵌入式系统的混合部署和功能安全需求提供了一种新的系统架构解决方案,具有一定创新性和实用价值。 展开更多
关键词 异构动态冗余 混合部署 功能安全 分布式共识
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基于Matlab和VB混合编程实现大学化学实验数据处理系统 被引量：9
4
作者 张云鹏 胡飞 +2 位作者 马晓燕 马春燕 陆伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第7期116-118,共3页
针对VB数值计算能力和图形处理能力不足,不利于系统开发的状况,该文在介绍了Matrix VB数学函数库的基础上,设计并实现了大学化学实验数据处理系统。结果表明,该系统充分利用了Matrix VB的数学函数库,在数值计算和图形处理方面取得了良... 针对VB数值计算能力和图形处理能力不足,不利于系统开发的状况,该文在介绍了Matrix VB数学函数库的基础上,设计并实现了大学化学实验数据处理系统。结果表明,该系统充分利用了Matrix VB的数学函数库,在数值计算和图形处理方面取得了良好效果。 展开更多
关键词 VB MATLAB 函数库 数值计算
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卷积神经网络在图像超分辨上的应用
5
作者 田春伟 宋明键 +3 位作者 左旺孟 杜博 张艳宁 张师超 《智能系统学报》 北大核心 2025年第3期719-749,共31页
卷积神经网络因强大的学习能力,已成为解决图像超分辨问题的主流方法。然而,用于解决图像超分辨的不同类型深度学习方法存在巨大的差异。目前,仅有少量文献能根据不同缩放方法来总结不同深度学习技术在图像超分辨上的区别和联系。因此,... 卷积神经网络因强大的学习能力,已成为解决图像超分辨问题的主流方法。然而,用于解决图像超分辨的不同类型深度学习方法存在巨大的差异。目前,仅有少量文献能根据不同缩放方法来总结不同深度学习技术在图像超分辨上的区别和联系。因此,根据设备的负载能力和执行速度等介绍面向图像超分辨方法的卷积神经网络尤为重要。本文首先介绍面向图像超分辨的卷积神经网络基础,随后通过介绍基于双三次插值、最近邻插值、双线性插值、转置卷积、亚像素层、元上采样的卷积神经网络的图像超分辨方法,分析基于插值和模块化的卷积神经网络图像超分辨方法的区别与联系,并通过实验比较这些方法的性能。本文对潜在的研究方向和挑战进行阐述并总结全文,旨在促进基于卷积神经网络的图像超分辨研究的发展。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像重建 图像处理 图像复原 图像分辨率 神经网络 底层视觉
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基于语义感知的变长序列数据预处理框架
6
作者 王晓东 王继维 +3 位作者 钟智昊 杨欢 姚红静 郭阳明 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期388-397,共10页
深度学习框架处理变长序列时,通常采用填充(padding)或截断(truncation)的方式,以方便模型批量训练与处理。然而,填充会加剧内存占用,而截断则会使序列丧失原本的语义信息。因此,提出了一种基于语义感知的变长序列预处理框架,该框架利... 深度学习框架处理变长序列时,通常采用填充(padding)或截断(truncation)的方式,以方便模型批量训练与处理。然而,填充会加剧内存占用,而截断则会使序列丧失原本的语义信息。因此,提出了一种基于语义感知的变长序列预处理框架,该框架利用典型的无监督学习方法,压缩多维度数据并减小信息损失。同时,基于最小化信息损失理论,采用信息熵度量语义丰富度,为变长表示分配权重,并通过语义丰富度进行融合。此外,实验表明该框架的信息损失相较传统的截断嵌入有所降低,所提方法在信息获取方面具有显著优势,在多个文本分类数据集上表现良好。 展开更多
关键词 变长序列 数据预处理 填充 截断 语义信息 最大化信息
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B方法与UML在软件设计中的结合应用 被引量：2
7
作者 何飞 谷建华 《计算机工程与科学》 CSCD 2007年第1期134-137,共4页
形式化方法B用抽象机对软件进行描述和设计,它支持严格的数学定义和证明,可以保证模型的正确性和无歧义性。UML是面向对象的建模技术,提供灵活快捷的分析与设计方式。文中通过B方法和UML在问题对象域层次上的结合,给出一种在软件设计中... 形式化方法B用抽象机对软件进行描述和设计,它支持严格的数学定义和证明,可以保证模型的正确性和无歧义性。UML是面向对象的建模技术,提供灵活快捷的分析与设计方式。文中通过B方法和UML在问题对象域层次上的结合,给出一种在软件设计中结合应用,提高软件质量的方法。 展开更多
关键词 统一建模语言 B方法 软件设计
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重复软件缺陷报告检测方法综述 被引量：3
8
作者 郑炜 王晓龙 +4 位作者 陈翔 夏鑫 廖慧玲 刘程远 孙瑞阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期2288-2311,共24页
软件缺陷在软件的开发和维护过程中是不可避免的,软件缺陷报告是软件维护过程中重要的缺陷描述文档,高质量的软件缺陷报告可以有效提高软件缺陷修复的效率.然而,由于存在许多开发人员、测试人员和用户与缺陷跟踪系统交互并提交软件缺陷... 软件缺陷在软件的开发和维护过程中是不可避免的,软件缺陷报告是软件维护过程中重要的缺陷描述文档,高质量的软件缺陷报告可以有效提高软件缺陷修复的效率.然而,由于存在许多开发人员、测试人员和用户与缺陷跟踪系统交互并提交软件缺陷报告,同一个软件缺陷可能被不同的人员报告,导致了大量重复的软件缺陷报告.重复的软件缺陷报告势必加重人工检测重复缺陷报告的工作量,并造成人力物力的浪费,降低了软件缺陷修复的效率.以系统文献调研的方式,对近年来国内外学者在重复软件缺陷报告检测领域的研究工作进行了系统的分析.主要从研究方法、数据集的选取、性能评价等方面具体分析总结,并提出该领域在后续研究中存在的问题、挑战以及建议. 展开更多
关键词 缺陷报告 重复检测 深度学习 自然语言处理 信息检索
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虚拟环境下的活动线缆物理特性模型求解技术
9
作者 杨拥军 庄小帅 +4 位作者 魏天翼 杨嘉彬 罗建超 葛长健 康云川 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第3期555-563,共9页
机载卫星转动平台上活动线缆的可靠性,决定了转动平台的可靠性。通过在虚拟环境下对转动平台上活动线缆的运动过程进行模拟,能够提前发现活动线缆布线设计问题,进而保证了转动平台的可靠性。活动线缆物理特性模型的高精度和高效率求解,... 机载卫星转动平台上活动线缆的可靠性,决定了转动平台的可靠性。通过在虚拟环境下对转动平台上活动线缆的运动过程进行模拟,能够提前发现活动线缆布线设计问题,进而保证了转动平台的可靠性。活动线缆物理特性模型的高精度和高效率求解,是模拟活动线缆运动的前提和关键。现有的活动线缆物理特性模型求解技术主要基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法,而现有的L-M算法初始解的设定依赖于经验,且阻尼系数的更新固定不变,导致解的精度不高且求解效率低下。为此,基于活动线缆几何特征,提出了一种基于悬链线方程的初始解生成方法和一种自适应的阻尼系数更新策略,并在此基础上提出了改进的L-M算法。通过搭建活动线缆仿真实验平台,验证了该算法在求解精度和求解效率方面均优于现有的算法。 展开更多
关键词 活动线缆 物理特性模型 运动仿真 悬链线理论 自适应阻尼系数
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基于PROMELA模型的安全关键软件形式化验证技术
10
作者 邢亮 丁成钧 +1 位作者 杜虎鹏 马春燕 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期1180-1187,共8页
聚焦安全关键软件,研究基于PROMELA形式模型验证C程序中违反断言、数组越界、空指针解引用、死锁及饥饿等5类故障技术。建立C程序抽象语法树节点到PROMELA模型,验证属性相关函数到PROMELA模型的2类映射规则;根据映射规则提出由C程序自... 聚焦安全关键软件,研究基于PROMELA形式模型验证C程序中违反断言、数组越界、空指针解引用、死锁及饥饿等5类故障技术。建立C程序抽象语法树节点到PROMELA模型,验证属性相关函数到PROMELA模型的2类映射规则;根据映射规则提出由C程序自动生成PROMELA形式模型的算法,并对算法进行理论分析;针对C程序中5种故障类型,分别给出基于PROMELA模型的形式化验证方法,并分析验证的范围;覆盖各类故障的验证范围,为每类故障类型选取12个C程序案例进行实证研究,实验结果证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 C程序 PROMELA模型 软件故障 形式化验证
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基于生成对抗网络的地质灾害监测异常数据识别方法
11
作者 刘将成 郝光耀 +4 位作者 陶虹 徐岩岩 王亨 江先晖 陈群 《高校地质学报》 北大核心 2025年第2期174-184,共11页
可靠的地质灾害预警依赖于准确的传感数据。论文针对地质监测传感数据噪声大和长时序特征难以捕捉的等问题,提出一种基于生成对抗网络的地质灾害监测异常数据识别方法。该方法首先引入随机数据增强策略,丰富了训练数据的多样性,提升了... 可靠的地质灾害预警依赖于准确的传感数据。论文针对地质监测传感数据噪声大和长时序特征难以捕捉的等问题,提出一种基于生成对抗网络的地质灾害监测异常数据识别方法。该方法首先引入随机数据增强策略,丰富了训练数据的多样性,提升了模型对噪声的鲁棒性;其次,采用多头自注意力机制提取长时序特征,并通过对抗训练机制提高模型预警性能的稳定性。通过在陕西省地质灾害隐患点提取的4个真实时序传感数据流的实验表明,文章提出的方法在AUROC和F1指标上较现有的机器学习对比方法有5%~10%的提升。 展开更多
关键词 地质灾害监测 传感数据 神经网络 生成对抗网络 异常检测
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中小型软件项目的一种过程管理模型
12
作者 赵彦锋 刘世伟 《现代电子技术》 2008年第20期86-88,共3页
软件工程化的概念已提出多年,其发展已经进入成熟阶段,但软件项目的问题却层出不穷。在根据实际工作中出现的问题,结合软件工程中的几种常用过程模型,融入过程管理的理念及要素,并借鉴敏捷开发思想,总结一套适用于中小型非军方项目的过... 软件工程化的概念已提出多年,其发展已经进入成熟阶段,但软件项目的问题却层出不穷。在根据实际工作中出现的问题,结合软件工程中的几种常用过程模型,融入过程管理的理念及要素,并借鉴敏捷开发思想,总结一套适用于中小型非军方项目的过程管理模型;采用调查分析法、实践法经过一年半的软件开发实践及过程管理实践,得出一套这样的过程管理模型。内部的QoD项目的开发数据证明该方法对于中小型软件的有效性。模型的优点在于结合多种模型在中小型项目中的优势。 展开更多
关键词 过程模型 代码先行 顾客包含 功能性WBS 模块性WBS
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组态软件中数据存储与查询的缺陷与改进
13
作者 李先国 张金辉 《科学技术与工程》 2007年第12期2860-2862,共3页
数据存储与查询是组态软件中的重要组成部分,但是传统的方法效率低,因此对其进行改进,提高查询效率对于组态软件有着重要的意义。融合了数据库索引思想的新方法,不仅减小了存储文件的大小,而且大大提高了查询的效率。
关键词 组态 索引 偏移量
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航空控制软件条件表达式故障分类及修复方法 被引量：1
14
作者 谢文光 李琪 +3 位作者 汪克念 马春燕 张涛 张国群 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期862-872,共11页
航空控制软件已成为航空系统的核心控制决策单元。布尔条件表达式是构成航空控制软件循环和分支逻辑代码的主要成分,研究了航空控制软件条件表达式故障分类及修复方法。①提出了一种2层次布尔条件表达式故障分类方法;②在设计变异算子... 航空控制软件已成为航空系统的核心控制决策单元。布尔条件表达式是构成航空控制软件循环和分支逻辑代码的主要成分,研究了航空控制软件条件表达式故障分类及修复方法。①提出了一种2层次布尔条件表达式故障分类方法;②在设计变异算子、修复方案和变异修复停止条件的基础上,提出了一种条件表达式自动化修复方法;③设计和实现了面向条件表达式各类故障的修复辅助工具,对航空控制软件中155个故障表达式进行故障修复实验,结果表明,55.5%的故障表达式可以精确修复,44.5%的故障表达式修复后产生多个正确版本,部分版本存在运算冗余,尚需人工介入选择最优修复版本。 展开更多
关键词 条件表达式故障 故障修复 航空控制软件
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基于Eggplant的Mac OS X平台上软件自动测试
15
作者 邓迎秋 朱怡安 《科学技术与工程》 2007年第9期1916-1919,共4页
Mac OS X tiger平台上的应用软件需要进行自动化的测试。Eggplant是Mac OS X平台上的一种自动测试工具。文中主要介绍了这个工具和运用此工具设计一个应用软件的版本验证测试。最后实现了这个设计的部分并表明此工具是一个便捷有效的自... Mac OS X tiger平台上的应用软件需要进行自动化的测试。Eggplant是Mac OS X平台上的一种自动测试工具。文中主要介绍了这个工具和运用此工具设计一个应用软件的版本验证测试。最后实现了这个设计的部分并表明此工具是一个便捷有效的自动测试工具。 展开更多
关键词 EGGPLANT MAC OS X自动测试
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软件度量的研究
16
作者 邢敏 《科学技术与工程》 2007年第21期5695-5698,共4页
软件度量是过程改进中不可忽视的一项工作,已成为CMMI2级中一个独立的过程域。基于CMMI的度量框架,阐述了如何按照此框架进行度量,并在此基础上举例说明如何使用此框架进行度量与分析。
关键词 软件度量 过程改进 统计过程控制
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基于知识图谱的跨项目安全缺陷报告预测方法 被引量：2
17
作者 郑炜 刘程远 +4 位作者 吴潇雪 陈翔 成婧源 孙小兵 孙瑞阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期1257-1279,共23页
安全缺陷报告可以描述软件产品中的安全关键漏洞.为了消除软件产品的安全攻击风险,安全缺陷报告(security bug report,SBR)预测越来越受到研究人员的关注.但在实际软件开发场景中,需要进行软件安全漏洞预测的项目可能是来自新公司或属... 安全缺陷报告可以描述软件产品中的安全关键漏洞.为了消除软件产品的安全攻击风险,安全缺陷报告(security bug report,SBR)预测越来越受到研究人员的关注.但在实际软件开发场景中,需要进行软件安全漏洞预测的项目可能是来自新公司或属于新启动的项目,没有足够的已标记安全缺陷报告供在实践中构建此软件安全漏洞预测模型.一种简单的解决方案就是使用迁移模型,即利用其他项目已经标记过的数据来构建预测模型.受到该领域最近的两项研究工作的启发,以安全关键字过滤为思路提出一种融合知识图谱的跨项目安全缺陷报告预测方法KG-SBRP(knowledge graph of security bug report prediction).使用安全缺陷报告中的文本信息域结合CWE(common weakness enumeration)与CVE Details(common vulnerabilities and exposures)共同构建三元组规则实体,以三元组规则实体构建安全漏洞知识图谱,在图谱中结合实体及其关系识别安全缺陷报告.将数据分为训练集和测试集进行模型拟合和性能评估.所构建的模型在7个不同规模的安全缺陷报告数据集上展开实证研究,研究结果表明,所提方法与当前主流方法FARSEC和Keyword matrix相比,在跨项目安全缺陷报告预测场景下,性能指标F1-score值可以平均提高11%,除此之外,在项目内安全缺陷报告预测场景下,F1-score值同样可以平均提高30%. 展开更多
关键词 软件安全 安全缺陷报告预测 跨项目 知识图谱 领域知识
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基于深度学习的函数名一致性检查及推荐方法 被引量：1
18
作者 郑炜 唐辉 +1 位作者 陈翔 张永杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期4604-4622,共19页
函数是大多数传统编程语言中聚合行为的最小命名单元,函数名的可读性对于程序员理解程序功能及不同模块之间的交互有着至关重要的作用,低质量的函数名会使开发人员感到困惑,增加代码中的坏味道,进而引发由API误用而导致的软件缺陷.为此... 函数是大多数传统编程语言中聚合行为的最小命名单元,函数名的可读性对于程序员理解程序功能及不同模块之间的交互有着至关重要的作用,低质量的函数名会使开发人员感到困惑,增加代码中的坏味道,进而引发由API误用而导致的软件缺陷.为此,提出一种基于深度学习的函数名一致性检查及推荐方法,该方法被命名为DMName.首先,对于给定的目标函数源码,分别构建其内部上下文、交互上下文、兄弟上下文和封闭上下文,合并后得到上下文信息标记序列,然后利用FastText词嵌入技术将标记序列转换为上下文表示向量序列,输入到seq2seq模型编码器中,引入Copy机制和Coverage机制分别解决OOV问题和重复解码问题,输出目标函数名预测结果的向量序列,借助双通道CNN分类器进行函数名的一致性判断,若不一致则根据向量空间相似度匹配直接映射获得推荐的函数名.实验结果表明,DMName方法在函数名一致性检查任务和函数名推荐任务中的F1值分别达到82.65%和73.31%,比目前最优的DeepName方法分别提高2.01%和2.96%.最后,在GitHub大规模开源项目lancia中对DMName方法进行验证,挖掘得到16个函数名不一致问题并进行合理的名称推荐,进一步证实DMName方法的有效性. 展开更多
关键词 函数名 一致性检查 名称推荐 深度学习 seq2seq模型
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基于余数系统的小间隔插值拟合自举方法
19
作者 李慧贤 王富磊 +2 位作者 沈春 刘诗源 庞辽军 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期969-978,共10页
针对近似同态加密方案自举耗时过大的问题提出了一种基于余数系统的小区间插值拟合自举方法。通过在多个小区间内对模函数进行插值拟合避免因拟合多项式次数过高产生自举时间过长或计算精度降低的问题,并通过结合余数系统提高计算过程... 针对近似同态加密方案自举耗时过大的问题提出了一种基于余数系统的小区间插值拟合自举方法。通过在多个小区间内对模函数进行插值拟合避免因拟合多项式次数过高产生自举时间过长或计算精度降低的问题,并通过结合余数系统提高计算过程中模乘运算的模逆运算效率。选用拉格朗日插值多项式对小区间内的正弦函数进行插值拟合。通过多个低次多项式复合计算实现比较函数,并提出了一种区间判断算法来识别密文所在区间。最终在24比特精度下,同态计算过程中模运算耗时下降到HEAAN库的8%,在计算槽的数量为65536时,平均每槽的模运算时间为0.028 ms。 展开更多
关键词 全同态加密 近似计算 自举 余数系统 插值拟合 拉格朗日插值
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基于深度学习的无人机航拍目标检测与跟踪方法综述 被引量：14
20
作者 欧阳权 张怡 +2 位作者 马延 薛雅丽 王志胜 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期1-7,共7页
基于视觉的目标检测与跟踪方法是当前最火热的研究方向之一。近年来,随着无人机技术的快速发展,利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测,首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任务的复杂性和难点,并... 基于视觉的目标检测与跟踪方法是当前最火热的研究方向之一。近年来,随着无人机技术的快速发展,利用无人机航拍技术进行目标检测与跟踪也成了研究的热点。对于无人机目标检测,首先探讨了无人机航拍目标检测与跟踪任务的复杂性和难点,并着重介绍了以深度学习为基础的目标检测算法;针对无人机目标跟踪技术,深入探讨了以相关滤波为基础和以深度学习为基础的两种判别式目标跟踪算法;最后,总结并展望了在无人机领域目标检测与跟踪技术的应用前景。 展开更多
关键词 无人机 目标检测 目标跟踪 深度学习
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