检索结果-内蒙古大学图书馆

海洋环境科学 2025年第2期44卷 312-320页

作者：贺慧泽张洁于淼黄蕾李恒刘晓环中国海洋大学海洋环境与生态教育部重点实验室环境科学与工程学院山东青岛266100 齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250014

有机氮对大气氮循环及海洋生态系统具有重要意义。本研究利用空气质量模型WRFCMAQ分析了2013年和2017年夏季、冬季中国近海大气有机氮干沉降通量时空变化特征,探究了海盐非均相反应对有机氮干沉降通量的影响及光化学污染期间有机氮干沉... 详细信息

有机氮对大气氮循环及海洋生态系统具有重要意义。本研究利用空气质量模型WRFCMAQ分析了2013年和2017年夏季、冬季中国近海大气有机氮干沉降通量时空变化特征,探究了海盐非均相反应对有机氮干沉降通量的影响及光化学污染期间有机氮干沉降通量变化特征。结果表明:2013年、2017年中国近海大气有机氮干沉降量为0.06~0.25 mg N/(m^(2)·d),夏季有机氮干沉降通量由北向南逐渐减少[渤海0.15 mg N/(m^(2)·d)、黄海0.09 mg N/(m^(2)·d)、东海0.06 mg N/(m^(2)·d)];冬季则相反,东海最高[0.22 mg N/(m^(2)·d)],渤海最低[0.05 mg N/(m^(2)·d)]。2013年到2017年,渤海和黄海近岸海域有机氮干沉降通量增加(12%~17%),其余海域降低(4%~35%)。光化学污染期间,大气有机氮干沉降通量增大(3.1~3.5倍)。海盐非均相反应使部分海域有机氮干沉降通量增加4.2~9.2μg N/(m^(2)·d)(10%~40%)。

关键词： WRF-CMAQ 中国近海光化学污染有机氮沉降非均相反应

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结合高斯噪声的回声状态网络模型及其时间序列预测性能

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济南大学学报(自然科学版) 2025年第1期39卷 129-134,142页

作者：王梓鉴赵慧郑明文李鑫济南大学信息科学与工程学院山东济南250022 齐鲁工业大学算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250353 山东理工大学数学与统计学院山东淄博255000

为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验... 详细信息

为了模拟回声状态网络模型在时间序列预测实例中的影响因素,在回声状态网络模型的储备池层引入高斯噪声,构建结合高斯噪声的回声状态网络模型;利用公式推导分析所提模型的非线性性质;采用股票序列数据与Logistic混沌序列数据进行实验验证和对比分析。结果表明,本文所提模型的预测效果优于回声状态网络模型、压缩感知回声状态网络模型和反向传播神经网络模型,股票收盘价预测、Logistic混沌序列预测的平均绝对误差均最小,分别为1.33×10^(-3)、5.21×10^(-4)。

关键词：时间序列预测回声状态网络模型高斯噪声储备池层

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基于信任度评估的分布式算力交易方案

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网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 79-91页

作者：王英晓春王连海徐淑奖张淑慧刘天瑞齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250014 山东省工业网络和信息系统安全重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学)山东济南250014

算力网络主要通过连接和整合分布式的异构计算节点,实现网络和计算资源的优化及高效利用。在算力网络中,节点因自身资源受限,通常需要以交易形式请求其他节点的计算资源来完成计算任务,引入信任度评估机制可以有效解决泛在异构节点所引... 详细信息

算力网络主要通过连接和整合分布式的异构计算节点,实现网络和计算资源的优化及高效利用。在算力网络中,节点因自身资源受限,通常需要以交易形式请求其他节点的计算资源来完成计算任务,引入信任度评估机制可以有效解决泛在异构节点所引起的节点可信度不高问题。然而,现有的算力交易方案虽然将信誉作为选择交易方的重要依据,但通常会选择信誉最高的节点,导致新加入节点在算力交易中无法享有公平参与交易的机会,且由于交易环境不可信,节点很难评估交易反馈的可信度。为了解决上述问题,提出了基于信任度评估的分布式算力交易方案,通过智能合约对满足算力需求的计算节点实施自动化的信任度评估,生成信任度降序列表,基于随机选择算法从信任度高于一定阈值的节点中选定交易方,以保证资源选择的随机性,有效防止合谋攻击。同时,利用适应性函数动态调整直接信任和间接信任的权重,以跟踪计算节点的行为变化。此外,借助区块链技术,设计了一种衡量反馈可靠性的方法,以减少因不可信节点提交恶意评分所造成的评估结果偏差。最后,通过实验证明了所提方案在识别恶意评分和降低恶意行为影响方面的有效性。

关键词：算力网络区块链信任度评估算力交易

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信誉驱动的区块链分片共识及激励机制设计

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网络与信息安全学报 2025年第1期11卷 141-150页

作者：田汉文张淑慧王连海徐淑奖邵蔚齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250014 山东省工业网络和信息系统安全重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学)山东济南250014

当前,实用性拜占庭容错(PBFT,practical Byzantine fault tolerance)共识算法在区块链分片环境下面临通信复杂度高、领导节点选举随机、共识节点不安全以及共识系统缺乏激励等问题。而信誉机制可以根据节点的行为和表现进行评估和奖惩,... 详细信息

当前,实用性拜占庭容错(PBFT,practical Byzantine fault tolerance)共识算法在区块链分片环境下面临通信复杂度高、领导节点选举随机、共识节点不安全以及共识系统缺乏激励等问题。而信誉机制可以根据节点的行为和表现进行评估和奖惩,提高系统对节点的信任度,并促进节点的积极参与和诚实行为。基于此,提出了信誉驱动的区块链分片共识及激励机制。在基于信誉管理的分片系统中,采用聚合签名技术将多个共识节点的签名合并为一个,通过信誉评估确定节点的投票权重,大大减少了通信开销并提高了共识的平等性和安全性;同时,在信誉管理下提出一种押金与激励机制,当节点初入网络时设置最低门票标准,并根据信誉值随时间逐步增加,根据节点的角色和分工的不同,采用基础奖励与有效奖励结合的激励模式,从而有效平衡节点的稳定收益和动态奖励,不断提升网络的稳定性和安全性。实验结果显示,所提共识算法R-PBFT相比PBFT,具有较小的时延和较高的吞吐量,有效地提高了系统性能;与单纯按照信誉等比分配的激励机制相比,所提激励机制具有更高的共识参与率。

关键词：区块链分片技术信誉实用拜占庭容错(PBFT)共识算法激励

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重新思考工业微小缺陷检测中的掩模降采样和回归损失函数

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计算机辅助设计与图形学学报 2025年第1期37卷 176-184页

作者：李刚邵瑞李敏万洪林周鸣乐韩德隆齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室济南250014 山东省计算机网络重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学) 济南250014 山东师范大学物理与电子科学学院济南250358

针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微... 详细信息

针对PCB在生产过程中会出现短路、漏孔等缺陷,已有的损失函数和降采样算法存在定位不准确等导致缺陷检测收敛缓慢、检测结果不准确的问题,提出了一种基于掩模降采样和微小缺陷交并比损失的一阶段缺陷检测器.首先,提出基于面积损失的微小缺陷交并比损失函数,以进行更精确的微小缺陷回归定位;其次,提出基于动态掩模的降采样算法,以利于检测器在缩小参数矩阵尺寸过程中自动筛选重要特征、次要特征和噪声特征,提升缺陷检测器的特征提取能力.实验结果表明,提出的缺陷检测器在北京大学PCB缺陷数据集和Deep PCB数据集上可分别达到98.50%的mAP和99.02%的mAP,优于对比算法;提出的降采样算法使YOLOv5等检测器的mAP在北京大学PCB数据集中提升了1.6个百分点,提出的损失函数有利于YOLOv3和YOLOv4等检测器提升其在2个数据集上的检测准确率,展现出良好的鲁棒性.

关键词：损失函数设计降采样缺陷检测目标检测

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面向智能交通场景的V2V充电服务优化研究综述

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物联网学报 2025年

作者：张珂扬刘朔晗曹越林海康嘉文艾浩军武汉大学齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东省计算机网络重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学) 广东工业大学

近年来，电动汽车（Electric Vehicle，EV）行业蓬勃发展，然而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷，成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的前沿科技创新列入发... 详细信息

近年来，电动汽车（Electric Vehicle，EV）行业蓬勃发展，然而充电基础设施在布局、结构、运营等方面存在缺陷，成为阻碍市场扩张的重要原因。相关政策已将车联网、车网互动、分布式储能等充电设施与智慧能源领域的前沿科技创新列入发展要点。鉴于传统的电网-车（Grid to Vehicle，G2V）充电模式难以在有限的充电基础设施条件下满足大规模并行的EV充电需求，现有的能源消费结构亟需适应需求的动态变化。在此背景下，车-车（Vehicle to Vehicle，V2V）充电概念的提出缓解了G2V充电模式在时间、空间域的限制，从而充分发挥EV作为移动性分布式储能单元的潜能，使得用户能源需求得到灵活补给，为智能交通场景中的充电服务优化提供崭新思路，助力未来智能交通系统（Intelligent Transportation System，ITS）发展。文章关注以V2V充电为核心的优化方向，对近年来的相关研究进行了梳理。首先，针对智能交通场景中的电动汽车充电服务进行分类，并对V2V充电模式进行整体概述；其次，从技术侧重角度对各项研究中提出的V2V充电管理方案进行分类，详细阐述优化策略；最后，通过展望V2V充电模式的发展前景，就未来研究的开放主题进行探讨。

关键词：电动汽车 V2V 智能交通系统充电服务优化充电管理

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基于DCT和维纳滤波的图像PRNU匿名算法

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刑事技术 2024年第4期49卷 350-358页

作者：李健赵欢欢马宾王春鹏吴晓明张晓波算力互联网与信息安全教育部重点实验室济南250300 济南250300

随着智能手机和社交媒体的普及,图像隐私引起的公共安全问题受到了广泛关注。犯罪分子可利用图像信息来侵犯他人隐私,从而进行恶意跟踪和诈骗勒索等活动。针对该问题,本研究从抑制图像源相机识别能力的角度提出了一种新的光响应非均匀性... 详细信息

随着智能手机和社交媒体的普及,图像隐私引起的公共安全问题受到了广泛关注。犯罪分子可利用图像信息来侵犯他人隐私,从而进行恶意跟踪和诈骗勒索等活动。针对该问题,本研究从抑制图像源相机识别能力的角度提出了一种新的光响应非均匀性(photo response non uniformity,PRNU)匿名算法,以降低图像被恶意使用的风险。算法首先对图像进行分块,并将离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)和维纳滤波相结合,对图像高频分量进行滤波处理。通过实验发现,迭代维纳滤波可以显著提高匿名算法的效率。将算法在MICHE-I数据集和UBIPR虹膜数据集中进行测试,结果表明,算法能够保证图像质量不受显著影响,并且视觉质量因子平均提高3 dB,有效地抑制了图像溯源能力,保留图像生物特征,并达到了较好的匿名效果,保证了大众隐私安全。

关键词：光响应非均匀性匿名离散余弦变换(DCT) 维纳滤波

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基于局部FBG应变计阵列的车辆激励桥梁模态监测

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光子学报 2025年第4期54卷

作者：段振辉张发祥姜劭栋孙志慧刘兆颖申永旭齐鲁工业大学（山东省科学院）山东省计算中心（国家超级计算济南中心）算力互联网与信息安全教育部重点实验室济南 250013 山东省计算机网络重点实验室山东省基础科学研究中心（计算机科学）济南 250014

针对光纤传感器在桥梁模态监测过程中监测成本高、传感器布设困难、施工难度大等问题，提出一种基于局部安装光纤布拉格光栅应变传感器阵列的中小桥梁振动模态在线监测传感系统。设计了一种便于安装的高分辨率长标距光纤光栅应变计阵列... 详细信息

针对光纤传感器在桥梁模态监测过程中监测成本高、传感器布设困难、施工难度大等问题，提出一种基于局部安装光纤布拉格光栅应变传感器阵列的中小桥梁振动模态在线监测传感系统。设计了一种便于安装的高分辨率长标距光纤光栅应变计阵列，基于在线监测的应变阵列数据，提出一种灰狼优化算法-变分模态分解的桥梁模态（频率，阻尼比，振型）提取方法。在日照至南阳国家重点高速公路的南宋水干线大桥进行局部安装光纤光栅应变计阵列的过往车辆激励桥梁在线测试，以验证光纤光栅应变计阵列仅布设于桥梁局部位置监测桥梁模态的有效性。结果表明，所设计的光纤光栅应变计阵列能够有效拾取过往车辆激励的应变信号，动态应变分辨率达到0.1 με。灰狼优化算法-变分模态分解法能够分离车辆非平稳信号和桥梁谐振信号，一阶模态振型与有限元仿真模拟结果Pearson相关系数为0.952 48。将该监测方法与传统电子传感器监测方法进行比较，以传统电子传感器结果作为基准，结果表明在车辆激励下，光纤光栅应变计阵列测得桥梁一阶模态的振动频率误差小于1%，阻尼比的误差小于5%。同时光纤光栅应变计阵列也可以反映温度变化导致的桥梁峰值频率的微小变化。提出的在线监测传感系统和方法在不增加额外传感器的情况下，利用布设于桥梁局部位置的应变传感器阵列提取桥梁模态信息，为在线监测桥梁结构的动力特性，利用少的投入实时获取桥梁结构健康关键信息，提供一种新的方法。

关键词：桥梁模态识别光纤光栅传感器阵列变分模态分解信号处理局部安装

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现代北太平洋中层水研究进展综述

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地球科学 2024年第8期49卷 2914-2924页

作者：刘辉宫勋中国地质大学广州南沙地大滨海研究院广东广州511462 中国地质大学生物地质与环境地质国家重点实验室湖北武汉430074 齐鲁工业大学(山东省科学院) 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250014

北太平洋中层水是北太平洋最大的原生水体,是目前发现的北太平洋表层与底层水发生交换的唯一通道,因此认识北太平洋中层水生成和传输过程是理解北太平洋垂向水交换及其环流结构的必要一环.同时,北太平洋中层水的水体特征和环流结构在“... 详细信息

北太平洋中层水是北太平洋最大的原生水体,是目前发现的北太平洋表层与底层水发生交换的唯一通道,因此认识北太平洋中层水生成和传输过程是理解北太平洋垂向水交换及其环流结构的必要一环.同时,北太平洋中层水的水体特征和环流结构在“海—气—冰”耦合系统内显著影响全球碳循环系统和海洋生态系统,进而可能改变全球气候变暖进程.围绕北太平洋中层水的物理海洋学研究主要从20世纪70年代开始,已有研究多依赖走航断面和站点数据,少部分结合数值模拟方法.本文对已有的北太平洋中层水研究工作进行了综述,进而提出继续深化对北太平洋中层水的研究包括如下几个方面:北太平洋中层环流系统趋势和“季节性—年际—年代际”振荡的特征识别;北太平洋中层环流系统对大气环流和上层海洋过程的响应机制研究;北太平洋中层环流系统稳定性及对气候变暖的反馈机制研究.

关键词：北太平洋中层水中层环流垂向水交换海洋地质

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算力网络环境下基于区块链的自适应联邦学习

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网络与信息安全学报 2024年第3期10卷 130-142页

作者：刘天瑞王连海王启正徐淑奖张淑慧王英晓春齐鲁工业大学(山东省科学院)山东省计算中心(国家超级计算济南中心) 算力互联网与信息安全教育部重点实验室山东济南250014 山东省计算机网络重点实验室山东省基础科学研究中心(计算机科学)山东济南250014

算力网络旨在深度融合算力资源与网络资源,实现对泛在离散部署的海量数据和异构资源的高效利用。为了应对算力网络中复杂的多中心计算协同和数据隐私安全的要求,联邦学习在隐私保护和边缘算力资源利用等方面有着先天的优势。然而,基于... 详细信息

算力网络旨在深度融合算力资源与网络资源,实现对泛在离散部署的海量数据和异构资源的高效利用。为了应对算力网络中复杂的多中心计算协同和数据隐私安全的要求,联邦学习在隐私保护和边缘算力资源利用等方面有着先天的优势。然而,基于算力边缘服务器的高度异构和广泛分布,算力网络环境下的联邦学习仍然存在一定的困难。一方面,算力网络中海量边缘服务器之间存在的数据异质性会引起非独立同分布问题,导致联邦学习中局部模型的更新偏离全局最优值。另一方面,由于不同边缘服务器的数据质量存在差异,生成低质量的局部模型会显著影响训练效果。为了解决上述问题,提出了基于区块链的自适应联邦学习(AWFL-BC,adaptiveweightfederatedlearning-blockchain)方案。通过智能合约计算不同边缘服务器的数据分布距离,生成相似度矩阵指导聚合。同时,设计了一种自适应权重聚合算法,以减轻由数据质量差异引起的模型性能和稳定性下降,从而提升模型的准确率,加速模型收敛。最后,结合区块链技术加强了安全保障机制,可有效防止投毒攻击与推理攻击。在3个公有标准数据集上进行的综合实验表明,与最先进的方法相比,AWFL-BC实现了更高的模型准确率,且模型收敛速度更快。

关键词：联邦学习区块链自适应权重非独立同分布数据算力网络

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