检索结果-内蒙古大学图书馆

软件学报 2020年第10期31卷 3120-3146页

作者：张倩颖赵世军首都师范大学信息工程学院北京100048 中国科学院软件研究所北京100190 华为技术有限公司北京100195 计算机体系结构国家重点实验室(中国科学院计算技术研究所) 北京100190 高可靠嵌入式系统北京市工程研究中心(首都师范大学) 北京100048

计算设备处理和存储日益增多的敏感信息,如口令和指纹信息等,对安全性提出更高要求.物理攻击技术的发展催生了一种通过攻击电路板级硬件组件来获取操作系统机密信息的攻击方法:电路板级物理攻击.该类攻击具有工具简单、成本低、易流程... 详细信息

计算设备处理和存储日益增多的敏感信息,如口令和指纹信息等,对安全性提出更高要求.物理攻击技术的发展催生了一种通过攻击电路板级硬件组件来获取操作系统机密信息的攻击方法:电路板级物理攻击.该类攻击具有工具简单、成本低、易流程化等特点,极容易被攻击者利用形成黑色产业,是操作系统面临的新安全威胁和挑战.在处理器上扩展内存加密引擎可抵抗该类攻击,但是目前大部分计算设备并未配备该硬件安全机制.学术界和产业界提出软件方式抗电路板级物理攻击的操作系统防御技术,该类技术已成为近年来的研究热点.深入分析了该类技术的研究进展,总结其技术优势和不足,并探讨其发展趋势.首先,介绍了电路板级物理攻击的定义、威胁模型、现实攻击实例.之后,介绍软件方式抗电路板级物理攻击的操作系统防御技术所依赖的一些基础技术.然后,对该类防御技术的研究进展按照保护范围进行分类总结和归纳.最后,分析了该类防御技术的优势与不足,给出工程实现建议,并探讨该类防御技术未来的研究趋势.

关键词：内存保护物理攻击内存加密内存完整性

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基于动态系统的机器人模仿学习方法研究

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智能系统学报 2019年第5期14卷 1026-1034页

作者：于建均姚红柯左国玉阮晓钢安硕北京工业大学信息学部北京100124 北京工业大学计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124

针对当前机器人模仿学习过程中,运动模仿存在无法收敛到目标点以及泛化能力差的问题,引入一种基于动态系统(dynamical system,DS)的模仿学习方法。该方法通过高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)将示教运动数据建模为一非线性动... 详细信息

针对当前机器人模仿学习过程中,运动模仿存在无法收敛到目标点以及泛化能力差的问题,引入一种基于动态系统(dynamical system,DS)的模仿学习方法。该方法通过高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)将示教运动数据建模为一非线性动态系统;将DS全局稳定的充分条件作为约束,以保证DS所生成的所有轨迹收敛到目标点;将动态系统模型的参数学习问题转化为求解一个约束优化问题,从而得到模型参数。以7bot机械臂为实验对象,进行仿真实验和机器人实验,实验结果表明:该方法学习的DS模型从不同起点生成的所有轨迹都收敛到目标点,轨迹平滑,泛化能力好。

关键词：机器人模仿学习轨迹层面高斯混合模型动态系统参数学习 7bot机械臂泛化能力

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基于拉曼光谱技术的蜂王浆品质定量模型研究

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光谱学与光谱分析 2019年第2期39卷 471-476页

作者：陈繁刘翠玲陈兰珍孙晓荣李熠金玥北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 中国农业科学院蜜蜂研究所北京100093 农业农村部蜂产品质量安全控制重点实验室北京100093 农业农村部蜂产品质量安全风险评估实验室(北京) 北京100093

蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实... 详细信息

蜂王浆是一种具有抗氧化、抗衰老、调节心血管系统和免疫功能的纯天然营养保健食品,近年来在食品、生物医学等领域广泛应用。由于蜂王浆的采集过程费时费力且没有快捷简便的方法检测其品质,使得市场上的蜂王浆产品质量参差不齐,因此实现蜂王浆品质的快速鉴别就显得至关重要。该研究以蜂王浆的水分和蛋白质为研究对象,利用拉曼光谱技术结合主成分回归算法(PCR)和偏最小二乘法对蜂王浆进行了快速定量检测,建立了水分、蛋白质的定量模型,探究对其定量分析的可行性,并进行光谱预处理以提升模型的预测能力,使其预测准确性更高。蜂王浆中水分和蛋白质化学值的测定分别采纳蜂王浆国家标准规定的减压干燥法和凯氏定氮法。蜂王浆光谱的采集则是由DXR激光共焦显微拉曼光谱仪测得。应用TQ Analyst分析软件对蜂王浆光谱进行预处理及建立定量分析模型。其中光谱预处理包括导数、标准正态变换、多元散射校正、Savitsky-Golay卷积这四种光谱预处理法,并按一定关系排列组合成多种不同的预处理方法,对蜂王浆样品光谱进行数据处理,寻找出最优的模型与处理方法。结果表明,利用主成分回归法建立蜂王浆水分和蛋白质的定量模型效果不理想,水分的定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑(7)处理校正集决定系数最高但也仅为0.741 3,预测集决定系数为0.661 6,RMSEC为0.656,RMSEP为1.34,建模效果差。蛋白质的PCR定量模型结果表明,Savitsky-Golay平滑(7)处理相较之下最优,校正集决定系数0.675 0,预测集决定系数为0.566 8,RMSEC为0.548,RMSEP为0.957,建模效果较差。因此,基于PCR所建模型对蜂王浆水分、蛋白质的含量有一定的预测可能性,但建模效果较差,预测准确度低,稳健性差。而结合偏最小二乘法并进行S-G(7)+二阶导数+SNV处理对蜂王浆水分建模效果最好,水分含量校正集和预测集的决定系数分别为0.992 7和0.948 8,RMSEC和RMSEP分别为0.162和0.442。蛋白质的PLS定量模型,通过对多种预处理组合处理结果进行对比,S-G(7)+一阶导数+SNV处理对蜂王浆蛋白质建模效果最佳,蛋白质含量校正集和预测集的决定系数分别为0.991 6和0.879 5,RMSEC和RMSEP分别为0.143和0.497,建模效果好。因此,利用拉曼光谱结合偏最小二乘法快速检测蜂王浆中水分和蛋白质的含量是可行的,且所建定量模型稳健性良好,预测准确度高。通过上述实验可总结得出,在一些不可避免的外界因素影响下,将多种预处理方法组合起来可以提高模型的准确性和稳健性,比用单一的光谱预处理方法修正光谱更加有效,优化效果更加明显,且有效提升了模型的各参数,更好的提高了模型预测的准确性。同时表明了,拉曼光谱技术应用于蜂王浆品质的快速检测是可行的,且检测准确度高,速度快,在蜂王浆品质的快速检测方面展现了很好地应用前景。

关键词：蜂王浆拉曼光谱偏最小二乘法主成分回归法定量分析

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基于太赫兹衰减全反射技术的花生霉变程度判别

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农业机械学报 2019年第4期50卷 333-338,355页

作者：刘翠玲胡莹吴静珠邢瑞芯王少敏北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同... 详细信息

为了能够可靠、快速、便捷地检测花生仁不同程度的霉变,研究了一种基于太赫兹时域光谱技术、分别结合误差反向传播(Back propagation,BP)神经网络算法与支持向量机算法(Support vector machine,SVM)的霉变花生定性分析方法。为排除不同样本带来的偶然性,实验随机采集花育36号、鲁花9号两个花生品种进行霉变培养。依据花生的感官特征与前人的研究经验,将花生分为正常、轻度霉变、中度霉变与严重霉变4类,采用太赫兹衰减全反射技术采集花生仁样本光谱(波段0. 3～3. 6 THz)。利用傅里叶变换方法对时域光谱信号进行频域变换并进行加窗处理,然后对所得频域信号进行光学常数吸光度与吸收系数的提取,得到样本的光学常数信号,并进行特征波段筛选。在此基础上分别建立BP神经网络定性分析模型与SVM定性分析模型。实验表明,BP神经网络模型对花育36号花生霉变模型的预测集识别正确率为88. 57%,对鲁花9号花生霉变模型的预测集识别正确率为91. 40%;Lib-SVM模型对两个品种花生霉变的二分类模型、3类霉变花生的三分类模型的预测集识别正确率均为100%。应用太赫兹时域光谱技术结合SVM算法检测霉变花生仁效果良好,具有一定的可行性。

关键词：霉变花生太赫兹衰减全反射技术误差反向传播神经网络支持向量机定性分析

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基于突变模型的SDN环境中DDoS攻击检测方法

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信息网络安全 2020年第5期 11-20页

作者：王健王语杰韩磊北京交通大学智能交通数据安全与隐私保护技术北京市重点实验室北京100044 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044 北京计算机技术及应用研究所北京100854

文章提出一种基于尖点突变模型的DDoS攻击检测方法,通过分析DDoS攻击的行为特征和SDN下流表的特点,对该模型提出了基于流表的改良型控制变量和状态变量。最后通过仿真实验采集的数据,与常见方法进行多次对比实验,通过对实验结果进行分... 详细信息

文章提出一种基于尖点突变模型的DDoS攻击检测方法,通过分析DDoS攻击的行为特征和SDN下流表的特点,对该模型提出了基于流表的改良型控制变量和状态变量。最后通过仿真实验采集的数据,与常见方法进行多次对比实验,通过对实验结果进行分析可知,该方法可以有效检测DDoS攻击,并且相较于其他方法在具有较高检测率的同时拥有较低的误报率。

关键词：软件定义网络 DDoS攻击突变模型流表特征

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联邦学习在智慧农业系统中的应用研究综述

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中国农业科技导报(中英文) 2025年第6期 1-15页

作者：汤敏睿何亮顾生浩杨婉霞岳瑞君谭艺王磊冯腾飞新疆大学计算机科学与技术学院清华大学电子工程系北京信息科学与技术国家研究中心北京市农林科学院信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室国家农业信息化工程技术研究中心甘肃农业大学机电工程学院

随着信息化的发展，农情数据采集、处理、分析和应用已成为智慧农业的第一驱动力。在传统智慧农业管理系统中，通常需要将农业数据集中到中心服务器上进行分析和模型训练，这种方式存在数据泄露的风险。关键农业隐私数据泄漏严重影响到... 详细信息

随着信息化的发展，农情数据采集、处理、分析和应用已成为智慧农业的第一驱动力。在传统智慧农业管理系统中，通常需要将农业数据集中到中心服务器上进行分析和模型训练，这种方式存在数据泄露的风险。关键农业隐私数据泄漏严重影响到农户和农业机构的利益，因此很多农户和机构会谨慎处理原始数据的共享问题。针对这一问题，联邦学习允许不同农业机构、农场和农业企业在只共享加密模型的条件下完成农事决策模型训练，降低了农业隐私数据泄漏风险，保护了数据提供方的合理权益。介绍了联邦学习技术在智慧农业领域中的理论发展、技术创新和应用实践，并根据智慧农业系统的发展趋势提出基于联邦学习的智慧农业系统的设计建议。为相关领域研究者和实践者提供了参考，对推动农业数据科学的进步、保障农业数据安全和提升农业智能化水平有理论参考价值和实践指导意义。

关键词：联邦学习农事决策隐私数据智慧农业

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基于Fisher Score和社会选择优化的特征选择方法

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闽南师范大学学报（自然科学版） 2021年第1期34卷 72-79页

作者：郑艺峰李国和张文杰潘雪玲魏葆雅闽南师范大学计算机学院福建漳州363000 闽南师范大学数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室福建漳州363000 中国石油大学石油数据挖掘北京市重点实验室北京102249 中国石油大学信息科学与工程学院北京102249

随着信息技术的发展,智能应用已经深入社会生活的各个方面.与此同时,数据量急剧增加,容易导致"维度灾难",从而降低分析模型的性能.为此,本文提出基于社会选择理论的特征选择方法,简称FBMN.首先,将社会选择理论与Fisher Score... 详细信息

随着信息技术的发展,智能应用已经深入社会生活的各个方面.与此同时,数据量急剧增加,容易导致"维度灾难",从而降低分析模型的性能.为此,本文提出基于社会选择理论的特征选择方法,简称FBMN.首先,将社会选择理论与Fisher Score相结合用于计算特征相关性,从而获得稳定的近似全局最优特征排序.其次,提出平均不确定信息度量,并结合马尔科夫毯以有效的剔除冗余特征.最后,公开数据集的实验结果表明,FBMN有助于提高分类模型的性能,尤其在高维数据.

关键词：数据挖掘特征选择社会选择理论信息不确定性

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正畸正颌联合治疗重度骨性Ⅱ类患者1例

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中华口腔正畸学杂志 2023年第4期30卷 232-235页

作者：牛龙龙戴帆帆陈贵北京大学口腔医学院·口腔医院正畸科、国家生物材料和数字诊疗装备国家工程研究中心、口腔数字医学北京市重点实验室、国家卫生健康委员会口腔医学计算机应用工程技术研究中心北京100081 北京大学口腔医学院·口腔医院第二门诊部北京100101

患者女,23岁,主诉:下颌后缩。9年前有院外拔牙正畸史,现感觉下颌后缩不美观要求再次矫治。否认家族遗传史,否认外伤史,否认口腔不良习惯,自述有夜间打鼾及口呼吸习惯。

关键词：下颌后缩家族遗传史正畸正颌联合治疗口腔不良习惯打鼾骨性Ⅱ类美观要求外伤史

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基于度中心性的认知特征选择方法

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计算机应用 2021年第9期41卷 2767-2772页

作者：张笑非杨阳黄佳进钟宁北京工业大学信息学部北京100124 江苏科技大学计算机学院江苏镇江212003 磁共振成像脑信息学北京市重点实验室北京100124 北京林业大学人文社会科学学院北京100089 前桥工科大学生命科学与信息学系日本群马前桥371-0816

针对大脑图谱认知特征选择的不确定性提出了基于度中心性的认知特征选择方法(DC-CFSM)。首先,基于大脑图谱构建认知实验任务中被试的脑功能网络(FBN),并计算得到FBN每个兴趣点(ROI)的度中心性(DC);其次,统计对比被试相同皮质兴趣点在执... 详细信息

针对大脑图谱认知特征选择的不确定性提出了基于度中心性的认知特征选择方法(DC-CFSM)。首先,基于大脑图谱构建认知实验任务中被试的脑功能网络(FBN),并计算得到FBN每个兴趣点(ROI)的度中心性(DC);其次,统计对比被试相同皮质兴趣点在执行认知任务时不同认知状态间的差异显著性并对其进行排序;最后,根据排序后的ROI计算人脑认知体系曲线下面积(HBCA-AUC)值,并评估几种认知特征选择方法的性能。在心算认知任务功能核磁共振成像(fMRI)数据上进行的实验中,DC-CFSM在人脑认知体系的任务正相关系统(TPS)、任务负相关系统(TNS)及任务支撑系统(TSS)上得到的HBCA-AUC值分别为0.6692、0.3040、0.4685。与极限树、自适应提升、随机森林、极限梯度提升(XGB)等方法相比,DC-CFSM对TPS的识别率分别提高了22.17%、13.90%、24.32%和37.19%,对TNS的误识率分别减小了20.46%、29.70%、44.96%和33.39%。可见DC-CFSM在大脑图谱认知特征的选择上更能反映人脑认知体系的类别和功能。

关键词：人脑认知体系认知特征大脑图谱功能核磁共振成像兴趣点度中心性

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磨机筒体振动单模态子信号选择方法研究

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中国科技论文 2020年第12期15卷 1422-1428页

作者：余刚汤健刘卓张健赵建军矿冶科技集团有限公司矿冶过程自动控制技术国家(北京市)重点实验室北京102600 北京工业大学信息学部北京100124 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110004 南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044

针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有“带通滤波”效应凭借人脑模型有效估计所熟悉磨机的负荷及其内部参数等问题,为获得具有物理含义和互补特性的多个单模态信号用于磨... 详细信息

针对磨机负荷与磨机运行所产生多组分机械信号间存在的非确定性复杂映射关系,以及运行专家基于耳所固有“带通滤波”效应凭借人脑模型有效估计所熟悉磨机的负荷及其内部参数等问题,为获得具有物理含义和互补特性的多个单模态信号用于磨机负荷建模,提出了磨机筒体振动单模态子信号选择方法。首先,采用依据经验设定多个进行变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的分解层数值;接着,采用VMD将原始机械信号分解为具有不同带宽和尺度的多个时域子信号,变换至频域获得多尺度机械频谱;最后,基于获得的机械频谱构建多个候选磨机负荷参数预测子模型,构建选择性集成模型,并基于其预测性能选择具有互补特点的若干单模态子信号。采用实验磨机筒体振动数据仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：变分模态分解分解层数单模态子信号预测性能

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