检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2017年第3期38卷 112-123页

作者：俸皓罗蕾王勇叶苗电子科技大学计算机学院四川成都611731 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学自动检测技术与仪器重点实验室广西桂林541004 桂林电子科技大学认知无线电与信息处理省部共建教育部重点实验室广西桂林541004

相比传统数据路由的数据采集技术,无线移动节点技术逐步成为近年来无线传感网中数据采集的另一种新技术。由于其中对静态节点遍历次序的求解本身是一个NP难问题,提出了一种更为通用的基于多移动节点的多目标数据采集策略,将此问题建模... 详细信息

相比传统数据路由的数据采集技术,无线移动节点技术逐步成为近年来无线传感网中数据采集的另一种新技术。由于其中对静态节点遍历次序的求解本身是一个NP难问题,提出了一种更为通用的基于多移动节点的多目标数据采集策略,将此问题建模为一种时变多旅行商问题模型。考虑到其属于NP难的离散优化问题模型,设计了一种针对问题特点的混合遗传算法来求解多个移动节点的规划路径,并对设计的算法给出了收敛性证明。通过对公开数据集的测试证实,所提基于多移动节点采集数据的时变旅行商问题模型和设计的求解算法确实能有效地提高数据采集的效率和实时性。

关键词：无线传感器网络数据采集时变旅行商多移动节点遗传算法多目标优化

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基于区块链的云数据删除验证协议

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计算机研究与发展 2018年第10期55卷 2199-2207页

作者：刘忆宁周元健蓝如师唐春明桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广州大学数学与信息科学学院广州510006

云服务器可以为用户提供任何时间、任何地点的服务,并极大地降低用户成本,提高使用的便利性,如今越来越多的用户将自己的数据存储在云服务器.然而,关于云存储中的安全问题不时得到披露,影响到用户对云存储的信任,因此必须足够重视云存... 详细信息

云服务器可以为用户提供任何时间、任何地点的服务,并极大地降低用户成本,提高使用的便利性,如今越来越多的用户将自己的数据存储在云服务器.然而,关于云存储中的安全问题不时得到披露,影响到用户对云存储的信任,因此必须足够重视云存储及云服务中的安全问题.例如未经身份验证的用户不可以访问云服务器,云服务器不按用户的要求删除数据应该能被发现并惩罚.为了解决这些问题,提出了一种基于区块链的云数据删除验证协议.首先,用户通过调用智能合约向云服务器证明自己的身份,并且创建数据删除的请求交易,然后云服务器删除数据并生成一条嵌有删除证据的区块链(证据链).无论云服务器是否恶意,用户都可以验证数据删除结果.安全性分析表明:提出的协议可以在没有第三方可信机构的情况下完成数据的公开验证,同时可以抵抗窃听攻击、假冒攻击等.

关键词：云服务器公开验证区块链数据删除智能合约

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基于Gillespie方法的血栓生成模拟方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第8期31卷 1301-1311页

作者：陈旭游王若梅林淑金汪飞罗笑南中山大学数据科学与计算机学院广州510006 中山大学传播与设计学院广州510006 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

血栓的生成是血液生理特性的体现,在虚拟手术和人体生理仿真中有着重要的作用.为了解决现有血液模拟方法不能体现血栓生成的现象以及模拟速度过慢的问题,提出一种基于Gillespie方法的血栓生成模拟方法.首先使用血栓生成模型对血液粒子建... 详细信息

血栓的生成是血液生理特性的体现,在虚拟手术和人体生理仿真中有着重要的作用.为了解决现有血液模拟方法不能体现血栓生成的现象以及模拟速度过慢的问题,提出一种基于Gillespie方法的血栓生成模拟方法.首先使用血栓生成模型对血液粒子建模,并且针对血液成分设定生物反应速率;然后基于Gillespie方法在核范围内进行生物反应的计算,由蒙特卡洛方法确定反应以及反应时间,将流体粒子转化为血栓粒子;最后将含有纤维蛋白的粒子位置固定,形成血栓.为了使模拟结果能够实时呈现,计算中使用了CUDA并行计算来加速模拟.分别对血栓形成模拟、血栓生成速度和程序运行效率进行分析,实验结果表明,文中方法实现了血液中血栓形成的快速模拟,避免了血栓生成的偏微分方程模型带来的高计算量,能够更好地应用在血液中血栓生成的实时模拟中;同时模拟血栓的生成对血液的流动路径造成影响,体现了血栓与血液的耦合作用;最后展现了几个逼真的血栓模拟的渲染结果.

关键词：血栓生成模拟 Gillespie方法光滑粒子流体动力学纤维蛋白

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面向三维模型分割的边界感知点云神经网络

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计算机辅助设计与图形学学报 2020年第1期32卷 147-155页

作者：关柏良周凡林淑金罗笑南中山大学数据科学与计算机学院广州510006 中山大学传播与设计学院广州510006 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院桂林541004

为了能够更好地应用深度神经网络学习三维模型的空间特征,获得更好的三维模型分割效果,提出面向三维模型分割的边界感知点云神经网络.首先,采用边界感知的网格点云化方法,将网格分割问题转化成点云标记问题;然后,利用数据切片方法对转... 详细信息

为了能够更好地应用深度神经网络学习三维模型的空间特征,获得更好的三维模型分割效果,提出面向三维模型分割的边界感知点云神经网络.首先,采用边界感知的网格点云化方法,将网格分割问题转化成点云标记问题;然后,利用数据切片方法对转化而来的点云数据进行重采样;最后,利用不同大小卷积核的滤波器提取点云数据的空间特征,并将点云标记的结果对应到原网格模型,得到三维模型分割的结果.在ShapeNetCore数据库上的实验结果表明,该方法不仅能够明显地提高分割的准确率,而且具有边界感知的特性,能够有效地避免过分割现象.

关键词：网格分割点云标记重心提取深度学习

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一种新的半监督归纳迁移学习框架:Co-Transfer

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计算机研究与发展 2023年第7期60卷 1603-1614页

作者：文益民员喆余航桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西图像图形与智能处理重点实验室(桂林电子科技大学) 广西桂林541004 上海大学计算机工程与科学学院上海200444

在许多实际的数据挖掘应用场景,如网络入侵检测、Twitter垃圾邮件检测、计算机辅助诊断等中,与目标域分布不同但相关的源域普遍存在.一般情况下,在源域和目标域中都有大量未标记样本,对其中的每个样本都进行标记是件困难的、昂贵的、耗... 详细信息

在许多实际的数据挖掘应用场景,如网络入侵检测、Twitter垃圾邮件检测、计算机辅助诊断等中,与目标域分布不同但相关的源域普遍存在.一般情况下,在源域和目标域中都有大量未标记样本,对其中的每个样本都进行标记是件困难的、昂贵的、耗时的事,有时也没必要.因此,充分挖掘源域和目标域中标记和未标记样本来解决目标域中的分类任务非常重要且有意义.结合归纳迁移学习和半监督学习,提出一种名为Co-Transfer的半监督归纳迁移学习框架.Co-Transfer首先生成3个TrAdaBoost分类器用于实现从原始源域到原始目标域的迁移学习,同时生成另外3个TrAdaBoost分类器用于实现从原始目标域到原始源域的迁移学习.这2组分类器都使用从原始源域和原始目标域的原有标记样本的有放回抽样来训练.在Co-Transfer的每一轮迭代中,每组TrAdaBoost分类器使用新的训练集更新,其中一部分训练样本是原有的标记样本,一部分是由本组TrAdaBoost分类器标记的样本,还有一部分则由另一组TrAdaBoost分类器标记.迭代终止后,把从原始源域到原始目标域的3个TrAdaBoost分类器的集成作为原始目标域分类器.在UCI数据集和文本分类数据集上的实验结果表明,Co-Transfer可以有效地学习源域和目标域的标记和未标记样本从而提升泛化性能.

关键词：半监督学习迁移学习多任务学习双向迁移集成学习

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基于2D Chebyshev-Sine映射的图像加密算法

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浙江大学学报（理学版） 2019年第2期46卷 131-141,160页

作者：钟艳如刘华役孙希延蓝如师罗笑南桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

混沌系统因对初始条件和参数具有极度的敏感性、遍历性和不可预测性,被广泛应用于图像加密领域。提出了一种二维映射——二维Chebyshev-Sine映射。通过分析轨迹图得到映射,与其他混沌映射相比,此映射拥有更宽广的混沌范围和良好的遍历性... 详细信息

混沌系统因对初始条件和参数具有极度的敏感性、遍历性和不可预测性,被广泛应用于图像加密领域。提出了一种二维映射——二维Chebyshev-Sine映射。通过分析轨迹图得到映射,与其他混沌映射相比,此映射拥有更宽广的混沌范围和良好的遍历性,对初始条件和系统参数具有高度敏感性,实现成本相对较低。基于此,提出了一种线性混合层图像加密算法:通过行移位和列混合有效改变图像像素空间位置和像素频域中的值,同时使用了中国剩余定理的扩散原则。实验仿真结果证明,此加密算法具有抵抗差分攻击和选择明文攻击的性能,且运行速度快,安全性较高。

关键词：二维Chebyshev-Sine映射中国剩余定理图像加密行移位列混合

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双层网络上多智能体系统的部分分量一致性

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控制理论与应用 2023年第8期40卷 1377-1383页

作者：杨珺博马忠军李科赞桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

部分分量一致是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量在时间趋于正无穷的情况下具有收敛性,是一种比恒同一致弱的动力学行为.本文将一阶领导–跟随多智能体系统推广到双层网络,在此基础上分别构造了两个合适的牵制控制器,并得到了相... 详细信息

部分分量一致是指多智能体系统中所有状态变量的一些分量在时间趋于正无穷的情况下具有收敛性,是一种比恒同一致弱的动力学行为.本文将一阶领导–跟随多智能体系统推广到双层网络,在此基础上分别构造了两个合适的牵制控制器,并得到了相应的误差系统,然后运用矩阵理论和稳定性理论,将该系统的部分分量一致性问题转化为误差系统的部分变元稳定性问题,并导出该双层领导–跟随多智能体系统实现部分分量一致性的充分条件.最后,数值模拟验证了理论结果的正确性.

关键词：多智能体系统牵制控制部分分量一致双层网络

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基于冲击液压胀形试验及遗传算法构建薄壁管动态塑性本构关系

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塑性工程学报 2021年第2期28卷 139-145页

作者：李玉寒徐波刘建伟桂林电子科技大学机电综合工程训练中心广西桂林541004 桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541004

为了准确构建冲击液压胀形真实环境下金属薄壁管的动态塑性本构关系,提出了一种基于遗传算法构建薄壁管本构关系的方法。首先,通过对冲击液压成形中金属薄壁管应力应变状态的分析,确定了薄壁管塑性本构模型及力学关系;然后,在冲击液压... 详细信息

为了准确构建冲击液压胀形真实环境下金属薄壁管的动态塑性本构关系,提出了一种基于遗传算法构建薄壁管本构关系的方法。首先,通过对冲击液压成形中金属薄壁管应力应变状态的分析,确定了薄壁管塑性本构模型及力学关系;然后,在冲击液压胀形试验过程中,基于三维数字散斑相关法实时在线获取薄壁管胀形区塑性变形参数;接着根据试验变形数据,利用遗传算法确定了薄壁管的塑性本构关系;最后,将运用遗传算法和一般线性回归法确定的薄壁管材料参数分别用于DYNAFORM和ANSYS Workbench联合仿真,并将模拟得到的管材胀形轮廓曲线、最大胀形高度与试验结果进行对比。结果表明,运用遗传算法获得的各项结果的偏差均最小,故基于遗传算法能更准确地预测薄壁管的动态塑性本构关系。

关键词：冲击液压胀形遗传算法动态塑性本构关系数值模拟

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最小角回归结合竞争性自适应重加权采样的近红外光谱波长选择

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光谱学与光谱分析 2021年第6期41卷 1782-1788页

作者：路皓翔张静李灵巧刘振丙杨辉华冯艳春尹利辉桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 桂林电子科技大学商学院广西桂林541004 北京邮电大学人工智能学院北京100876 中国食品药品检定研究院北京100050

近红外光谱分析技术对检测样品无损伤且检测速度快、精度高,因此被广泛应用在了药品检测、石油化工等领域,尤其近年来机器学习和深度学习建模方法的深入应用使其具备了更准确的检测性能。然而,样品的近红外光谱数据具有比较高的维度且... 详细信息

近红外光谱分析技术对检测样品无损伤且检测速度快、精度高,因此被广泛应用在了药品检测、石油化工等领域,尤其近年来机器学习和深度学习建模方法的深入应用使其具备了更准确的检测性能。然而,样品的近红外光谱数据具有比较高的维度且存在谱间重合、共线性和噪声等问题,对近红外光谱模型的性能产生消极影响,此时样品有效特征波长的筛选极为重要。为了提高近红外光谱定量和定性分析模型的准确性和可靠性,提出了一种近红外光谱变量选择方法,其结合了最小角回归(LAR)和竞争性自适应重加权采样(CARS)的优点,具有更优的性能。该方法利用LAR初步筛选样品全谱区的特征波长,接着利用CARS对筛选出来的特征波长进一步选择,从而有效去除无关特征波长。为验证该方法的有效性,从定量和定性分析两个方面评价该方法。在定量分析实验中,以FULL,LAR,CARS,SPA和UVE作为对比方法,以药品样品数据集为实例建立PLS回归分析模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的PLS模型在药品数据集表现出较高的预测决定系数和较低的预测标准偏差。在定性分析实验中,以SVM,ELM,SWELM和BP作为对比方法、不同比例训练集的药品数据集为实例建立分类模型,经LAR-CARS筛选出的变量建立的SVM分类模型精度最高达100%。从实验结果可见,LAR-CARS可有效的筛选出表征样品特征的波长,利用其筛选出的波长建立的定量、定性分析模型具有更好的鲁棒性,可用于样品光谱的特征波长筛选。

关键词：近红外光谱波长筛选最小角回归自适应重加权采样

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二阶多智能体系统在自适应间歇牵制控制下的部分分量一致性

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控制与决策 2023年第10期38卷 2996-3002页

作者：周阳平甘晓亮刘雪雪马忠军桂林电子科技大学数学与计算科学学院广西桂林541004 桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室广西桂林541004

部分分量一致指的是多智能体系统中所有状态变量的一些分量渐近趋于恒同这样一种现象,它是一种比恒同一致弱的群体动力学行为.基于二阶多智能体系统的动力学模型,设计一种自适应间歇牵制控制协议,通过置换矩阵方法将原偏差系统中待研究... 详细信息

部分分量一致指的是多智能体系统中所有状态变量的一些分量渐近趋于恒同这样一种现象,它是一种比恒同一致弱的群体动力学行为.基于二阶多智能体系统的动力学模型,设计一种自适应间歇牵制控制协议,通过置换矩阵方法将原偏差系统中待研究的状态分量转换为新偏差系统中前面部分的状态分量,并运用矩阵理论和部分变元稳定性理论,导出部分分量一致性准则,从而确保在指数稳定意义下该多智能体系统的部分分量一致性得以实现.最后,通过数值模拟验证理论分析结果.

关键词：二阶领导-跟随多智能体系统自适应控制间歇牵制控制部分分量一致性

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