检索结果-内蒙古大学图书馆

光通信技术 2020年第9期44卷 18-22页

作者：任嘉伟汪涛王超李盾张光伟解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院郑州450000

针对室内可见光多灯阵列多用户通信信噪比优化问题,提出基于遗传算法的阵列通信灯选择优化算法。通过量化分析每个发光二极管(LED)灯信号发射路径延迟特性作为基因对信噪比的贡献度量值,以该度量值作为基因交叉和变异时的依据,采用最大... 详细信息

针对室内可见光多灯阵列多用户通信信噪比优化问题,提出基于遗传算法的阵列通信灯选择优化算法。通过量化分析每个发光二极管(LED)灯信号发射路径延迟特性作为基因对信噪比的贡献度量值,以该度量值作为基因交叉和变异时的依据,采用最大信噪比贡献保留和最小信噪比贡献消除方法来改进一般遗传算法的交叉和变异过程。仿真结果表明:相比一般遗传算法,该优化算法收敛速度更快,获得的信噪比更高。

关键词：可见光通信遗传算法室内通信基因交叉基因变异

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基于W2ID准则的RichModel隐写检测特征选取方法

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计算机学报 2021年第4期44卷 724-740页

作者：马媛媛徐久成张祎杨春芳罗向阳河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453002 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学郑州450001 数学工程与先进计算国家重点实验室郑州450001

数字隐写是信息安全领域一个重要分支,其通过将秘密信息嵌入到数字图像、声音、视频等文件中并通过公开信道(如:Email邮箱、微博推文和即时通信等)进行传递,从而实现信息的隐蔽通信.图像自适应隐写是近年来数字隐写技术的研究热点,而Ric... 详细信息

数字隐写是信息安全领域一个重要分支,其通过将秘密信息嵌入到数字图像、声音、视频等文件中并通过公开信道(如:Email邮箱、微博推文和即时通信等)进行传递,从而实现信息的隐蔽通信.图像自适应隐写是近年来数字隐写技术的研究热点,而Rich Model特征是检测图像自适应隐写的一大类主流高维特征,这类高维特征在实现对图像自适应隐写较高检测正确率的同时,带来了高额的计算开销和和存储开销,并使得隐写检测中的分类器训练变得极为困难.为此,本文提出了一种基于加权类间距离和类内距离差异准则(W2ID准则)的图像Rich Model隐写检测特征选取方法(记为W2ID-α方法).首先,在对Fisher-based方法这一隐写检测特征经典选取方法进行原理分析的基础上,指出该方法可能存在误删有用特征分量、保留冗余和冲突特征分量的不足;然后,通过将"类内距离差异"原则引入到隐写检测特征分量的可分性度量,提出了基于类间距离和类内距离差异的特征可分性度量准则(简记为2ID准则),给出了类内距离差异的一个相关性质;同时,为了合理体现"类间距离"的重要性,本文提出了基于频数统计加权法的权重分配算法,为该准则分配合理权重,使得对特征分量可分性的度量结果相比传统的Fisher准则更为准确;最后,依据W2ID准则的度量结果,基于决策粗糙集α-正域约简方法约简隐写检测特征分量,并在约简特征分量过程中,将每次处理一个特征分量改进为每次处理一组特征分量,以提升决策粗糙集α-正域约简的效率.提出的W2ID-α方法因无需设置可分性下限,避免了阈值设置不准确可能造成去除有用特征分量的问题,从而消除了现有Steganalysis-α隐写检测特征选取方法依赖经验参数的问题.基于数字隐写领域通用的BOSSbase-1.01图像库10 000幅原始图像和基于经典SI-UNIWARD隐写方法生成的多组隐写图像,针对从这些图像组每幅图像中提取的35263维J+SRM特征和17000维GFR特征(两类典型的图像Rich Model隐写检测特征),进行了一系列特征选取实验,结果表明:本文提出的W2ID-α方法能够在大幅降低Rich Model隐写检测特征维数的同时,基于选取后特征的隐写检测提高了对隐写图像的检测正确率,与Fisher-based、Steganalysis-α和PCA-based等现有典型特征选取方法相比具有显著优势,如对嵌入率=0.1的SI-UNIWARD隐写图像,基于提出的W2ID-α方法将J+SRM特征从35 263维降到2723维的同时,还提高了 3.63%的检测正确率.

关键词：隐写检测 RichModel 特征选取 W2ID准则 α-正域约简 Fisher-based方法

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面向打赢信息化战争的军队密码管理复合型人才培养

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军事高等教育研究 2024年第2期47卷 25-29页

作者：韩继红和志鸿袁霖张畅战略支援部队信息工程大学密码工程学院河南郑州450004

从岗位能力、知识结构和素质要求三方面分析了军队密码管理人才“军政技合一,多学科兼顾”的复合性特点,提出了新时代军队密码管理人才培养理念,从三维立体交叉的本科专业课程体系、多学科知识融合的专业系列教材、符合创新和实战要求... 详细信息

从岗位能力、知识结构和素质要求三方面分析了军队密码管理人才“军政技合一,多学科兼顾”的复合性特点,提出了新时代军队密码管理人才培养理念,从三维立体交叉的本科专业课程体系、多学科知识融合的专业系列教材、符合创新和实战要求的专业实践环境以及多层次密码管理人才培养体系等方面探索了密码管理复合型人才培养的有效举措。

关键词：密码管理复合型人才人才培养信息化战争

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针对图文模态间实体对齐的目标实体情感分类

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计算机工程 2024年

作者：张添植周刚张爽陈静黄宁博吴皓战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院辽宁省交通高等专科学校信息工程系

随着社交媒体在人们生活中的普及，多模态情感分类研究在近年来受到了广泛的关注。多模态目标实体情感分类是多模态情感分类研究领域的一项重要任务，旨在结合文本和图像等多种模态信息预测所指代实体的情感极性。尽管当前已有众多学者... 详细信息

随着社交媒体在人们生活中的普及，多模态情感分类研究在近年来受到了广泛的关注。多模态目标实体情感分类是多模态情感分类研究领域的一项重要任务，旨在结合文本和图像等多种模态信息预测所指代实体的情感极性。尽管当前已有众多学者针对该任务提出了一系列的建模方法，但是这些方法还无法做到文本和图像模态间实体的精准对齐，从而直接影响了模型在目标任务上的准确性。为了解决这一问题，提出了针对图文模态间实体对齐的目标实体情感分类（Image-Text Multimodal Entity Alignment for Target-oriented Sentiment Classification， ITMEA）模型。该模型首先采用从图像中所提取的形容词-名词对（Adjective-Noun Pairs， ANPs）设计了情感辅助信息，使得图像中目标实体的关键情感信息获得更直观的表达，同时也采用多模态大语言模型LLaMA-Adapter V2设计了特征描述信息，进一步实现模态间目标实体的精准对齐。此外，模型在模态间特征融合阶段构建了一种门控机制，通过动态控制文本以外信息的输入防止与文本语义不相关的信息引入额外干扰。在两个Twitter基准数据集Twitter-2015和Twitter-2017上的实验结果表明，ITMEA模型相较于对比基线中的最优方法准确率分别提升了约1.00%和0.57%，进而验证了本文所设计方法的有效性和优越性。

关键词：多模态情感分类目标实体情感分类形容词-名词对多模态大语言模型门控机制

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基于尺度自适应全卷积网络的遥感影像建筑物提取

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激光与光电子学进展 2021年第24期58卷 451-462页

作者：冯凡王双亭张津王春阳刘冰河南理工大学测绘与国土信息工程学院河南焦作454000 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001

为了提高网络对高空间分辨率遥感影像多尺度建筑物的提取效果,在编码-解码网络的基础上提出了一种高效的尺度自适应全卷积网络。首先,构建多输入多输出结构,实现多尺度特征融合和跨尺度特征聚合。然后,用残差金字塔池化模块学习深层自... 详细信息

为了提高网络对高空间分辨率遥感影像多尺度建筑物的提取效果,在编码-解码网络的基础上提出了一种高效的尺度自适应全卷积网络。首先,构建多输入多输出结构,实现多尺度特征融合和跨尺度特征聚合。然后,用残差金字塔池化模块学习深层自适应多尺度特征。最后,用基于残差密集连接的聚合特征精化模块进一步处理初始聚合特征,利用不同尺度特征图的像素依赖关系提升分类精度。在差异较大的WHU航空数据集和Massachusetts数据集上的实验结果表明,相比其他方法,本方法对建筑物的提取效果较好,且训练时间和内存占用情况适中,具有较高的实用价值。

关键词：遥感图像处理建筑物提取全卷积网络残差金字塔池化聚合特征精化

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基于数据重用分析的多面体循环合并策略

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计算机科学 2021年第12期48卷 49-58页

作者：胡伟方陈云李颖颖商建东河南省超级计算中心郑州450000 郑州大学信息工程学院郑州450000 战略支援部队信息工程大学郑州450000

现有多面体编译工具往往使用一些简单的启发式策略来寻找最优的语句合并,对于不同的待优化程序,需要手工调整循环合并策略以获得最佳性能。针对这一问题,面向多核CPU目标平台,文中提出了一种基于数据重用分析的循环合并策略。该策略避... 详细信息

现有多面体编译工具往往使用一些简单的启发式策略来寻找最优的语句合并,对于不同的待优化程序,需要手工调整循环合并策略以获得最佳性能。针对这一问题,面向多核CPU目标平台,文中提出了一种基于数据重用分析的循环合并策略。该策略避免了不必要的且会影响数据局部性利用的合并限制:针对调度的不同阶段,提出了面向不同并行层次的并行性合并限制;对于数组访问关系较为复杂的语句,提出了面向CPU高速缓存优化的分块性合并限制。相较于以往的合并策略,该策略在计算合并收益时考虑到了空间局部性的变化。文中基于LLVM编译框架中的多面体编译模块Polly实现了这一策略,并选用Polybench等测试套件中的部分测试用例进行测试。实验结果表明,相较于现有的多种合并策略,在单核执行情况下,测试用例平均获得了14.9%~62.5%的性能提升;在多核执行情况下,多个测试用例平均获得了19.7%~94.9%的性能提升,在单个测试用例中最高获得了1.49x~3.07x的加速效果。

关键词：编译优化多面体模型 LLVM编译框架循环合并数据局部性

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一种基于Yarn云计算平台与NMF的大数据聚类算法

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信息网络安全 2018年第8期 43-49页

作者：冯新扬沈建京河南财经政法大学计算机与信息工程学院河南郑州450046 解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450002

为了改进Map Reduce早期版本在大数据聚类算法方面的性能,文章提出了基于Yarn(Yet Another Resource Negotiator)云计算平台与非负矩阵分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)的大数据聚类方法。文章讨论了高维数据相似性聚类与非... 详细信息

为了改进Map Reduce早期版本在大数据聚类算法方面的性能,文章提出了基于Yarn(Yet Another Resource Negotiator)云计算平台与非负矩阵分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)的大数据聚类方法。文章讨论了高维数据相似性聚类与非负矩阵分解的结合及其面向Map Reduce的数据聚类的任务划分方式。该方法的实现采用Hadoop2.0的Yarn平台,利用Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)来存储大容量的外部数据;描述了基于NMF的大数据相似性聚类方法的编码与实现过程,并以电信运营商的大数据作为案例程序进行了测试。实验结果表明,Yarn云平台比传统用于数据聚类的非负矩阵方法具有更好的运行时间与加速比,能够在可以接受的时间范围内完成电信运营商的大数据处理。

关键词：云计算大数据 Yam平台非负矩阵分解聚类算法

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数据驱动的未知网络威胁检测综述

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信息安全与通信保密 2022年第10期 86-97页

作者：王一丰郭渊博解放军战略支援部队信息工程大学密码工程学院河南郑州450001

近几年来,各类网络攻击为了逃避日益先进的检测技术正变得愈加具有隐蔽性和对抗性。无法用传统方法防御的未知网络威胁的检测问题逐渐成为网络空间安全中的研究热点。为此,从数据角度出发,系统地总结和比较了当前针对未知网络威胁检测... 详细信息

近几年来,各类网络攻击为了逃避日益先进的检测技术正变得愈加具有隐蔽性和对抗性。无法用传统方法防御的未知网络威胁的检测问题逐渐成为网络空间安全中的研究热点。为此,从数据角度出发,系统地总结和比较了当前针对未知网络威胁检测的几类方法,详细分析并阐述了其所采用的数据、方法、优缺点以及适用场景,最后讨论了针对未知网络攻击检测的下一步研究方向。

关键词：未知威胁零样本学习攻击图开集识别

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微波功率放大器发展概述

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强激光与粒子束 2020年第7期32卷 66-73页

作者：李建兵林鹏飞郝保良孙建邦战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院郑州450001 中国电子科技集团公司第十二研究所北京100015

微波功率放大器分为真空和固态两类,分别分析了两类器件的原理和特点,然后介绍了它们的发展历史、当前的技术研究状况和未来发展趋势。重点介绍了两种器件相结合的产物—微波功率模块,包括微波功率模块的产生过程和当前国内外的发展状况... 详细信息

微波功率放大器分为真空和固态两类,分别分析了两类器件的原理和特点,然后介绍了它们的发展历史、当前的技术研究状况和未来发展趋势。重点介绍了两种器件相结合的产物—微波功率模块,包括微波功率模块的产生过程和当前国内外的发展状况,并对未来的发展趋势进行了分析和预测。

关键词：微波功率放大器真空器件固态器件微波功率模块

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隐私保护的非线性联邦支持向量机研究

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计算机科学 2022年第12期49卷 22-32页

作者：杨鸿健胡学先李可佳徐阳魏江宏中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院郑州450001

联邦学习为解决“数据孤岛”下的多方联合建模问题提出了新的思路。联邦支持向量机能够在数据不出本地的前提下实现跨设备的支持向量机建模,然而现有研究存在训练过程中隐私保护不足、缺乏针对非线性联邦支持向量机的研究等缺陷。针对... 详细信息

联邦学习为解决“数据孤岛”下的多方联合建模问题提出了新的思路。联邦支持向量机能够在数据不出本地的前提下实现跨设备的支持向量机建模,然而现有研究存在训练过程中隐私保护不足、缺乏针对非线性联邦支持向量机的研究等缺陷。针对以上问题,利用随机傅里叶特征方法和CKKS同态加密机制,提出了一种隐私保护的非线性联邦支持向量机训练(PPNLFedSVM)算法。首先,基于随机傅里叶特征方法在各参与方本地生成相同的高斯核近似映射函数,将各参与方的训练数据由低维空间显式映射至高维空间中;其次,基于CKKS密码体制的模型参数安全聚合算法,保障模型聚合过程中各参与方模型参数及其贡献的隐私性,并结合CKKS密码体制的特性对参数聚合过程进行针对性优化调整,以提高安全聚合算法的效率。针对安全性的理论分析和实验结果表明,PPNLFedSVM算法可以在不损失模型精度的前提下,保证参与方模型参数及其贡献在训练过程中的隐私性。

关键词：联邦学习隐私保护同态加密支持向量机多方安全随机种子协商随机傅里叶特征

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