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破损压缩文件的修复还原

电子与信息学报 2019年第8期41卷 1831-1837页

作者：王刚彭华唐永旺解放军信息工程大学

数据压缩和解压缩已广泛应用于现代通信和数据传输领域。但是如何解压缩损坏的无损压缩文件仍然是一个挑战。针对在通用编码领域广泛使用的无损数据压缩算法,该文提出一种能够修复误码并解压还原损坏的LZSS文件的有效方法,并给出了理论... 详细信息

数据压缩和解压缩已广泛应用于现代通信和数据传输领域。但是如何解压缩损坏的无损压缩文件仍然是一个挑战。针对在通用编码领域广泛使用的无损数据压缩算法,该文提出一种能够修复误码并解压还原损坏的LZSS文件的有效方法,并给出了理论依据。该方法通过利用编码器留下的残留冗余携带校验信息,在不损失任何压缩性能的情况下,能够修复LZSS压缩数据中的错误。所提方法不需要增加额外比特,也不改变编码规则和数据格式,所以与标准算法完全兼容。即采用具有错误修复能力的LZSS方案压缩的数据,仍然可以通过标准LZSS解码器进行解压。实验结果验证了所提算法的有效性和实用性。

关键词：压缩文件残留冗余多重匹配错误修复

基于E^2LSH过滤与空间一致性度量的目标检索方法

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四川大学学报（工程科学版） 2016年第2期48卷 169-175页

作者：赵永威李弼程彭天强唐永旺武警工程大学电子技术系西安陕西710086 信息工程大学信息系统工程学院郑州河南450001 河南工程学院计算机学院郑州河南450001

为了解决传统视觉词典模型(bag of visual words model,Bo VWM)中存在的时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的目标检索性能较低的问题。提出一种新的目标检索方法,首先引入精确欧氏位置敏感哈希(... 详细信息

为了解决传统视觉词典模型(bag of visual words model,Bo VWM)中存在的时间效率低、词典区分性不强的问题,以及由于空间信息的缺失及量化误差等导致的目标检索性能较低的问题。提出一种新的目标检索方法,首先引入精确欧氏位置敏感哈希(exact euclidean locality sensitive hashing,E2LSH)过滤训练图像集中的噪声和相似关键点,提高词典生成效率和质量;然后,引入卡方模型(Chi-square model)移除词典中的视觉停用词增强视觉词典的区分性;最后,采用空间一致性度量准则进行目标检索并对初始结果进行K-近邻(K-nearest neighbors,K-NN)重排序。将提出的方法在数据库Oxford5K和Flickr1上进行目标检索,结果表明,新方法在一定程度上改善了视觉词典的质量,增强了视觉语义分辨能力,有效地提高目标检索性能。

关键词：目标检索视觉词典模型精确欧氏位置敏感哈希空间一致性度量卡方模型

Lempel-Ziv-Welch(LZW)压缩数据误码修复技术

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北京理工大学学报 2020年第5期40卷 562-569页

作者：王刚彭华唐永旺靳彦青信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

无损数据压缩系统非常容易出现传输误码,随着译码进行码本和数据误码的影响呈现出扩散态势,这限制了其在有噪无线信道和文件系统等可能被损坏领域的适用性.针对在GIF、PDF和TIFF等文件格式中广泛使用的无损数据压缩算法LZW,通过利用LZW... 详细信息

无损数据压缩系统非常容易出现传输误码,随着译码进行码本和数据误码的影响呈现出扩散态势,这限制了其在有噪无线信道和文件系统等可能被损坏领域的适用性.针对在GIF、PDF和TIFF等文件格式中广泛使用的无损数据压缩算法LZW,通过利用LZW压缩数据的冗余提出了误码修复算法的设计方案,并给出了相关理论依据.该方案能够兼容标准LZW算法,即用本文提出的具有误码修复能力的算法压缩文件仍然可以被标准LZW解码器解压.实验结果验证了算法的可行性和有效性.

关键词： LZW算法压缩误码修复冗余 RS码

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红外诊断技术在石化热设备状态检测中的研究

红外诊断技术在石化热设备状态检测中的研究

作者：唐永旺昆明理工大学

学位级别：硕士

石化设备的状态检测与故障诊断一直是工业生产部门重视的问题。红外检测与诊断技术的飞速发展,为解决设备状态检测与故障诊断提供了新途径。红外检测技术以其安全性高、测温准确、非接触等特点越来越受到广泛应用,以红外图像为基础的石... 详细信息

石化设备的状态检测与故障诊断一直是工业生产部门重视的问题。红外检测与诊断技术的飞速发展,为解决设备状态检测与故障诊断提供了新途径。红外检测技术以其安全性高、测温准确、非接触等特点越来越受到广泛应用,以红外图像为基础的石化热设备在线状态检测与诊断成为一个非常有意义的研究方向。设备故障绝大多数都以局部或整体过热或温度分布异常为特征,以此对应的是红外热图像的变化,因此对红外图像的分析和研究是实现热设备在线状态检测的前提。为辨识和分析目标,需要把热图像各具特性的目标区域提取出来。因此本文在研究了红外检测与诊断技术的基础上,研究了石化设备红外诊断范围,热设备故障程度等级与温度的关系,热设备故障诊断处理流程等。分析了影响检测与诊断结果的因素,提出了相应的解决策略。研究了基于阈值的红外图像分割,阈值分割法的结果很大程度上依赖于对阈值的选择,在进行了阈值选取方法研究的基础上,得到了阈值与目标区域的关系、阈值与温度的关系。研究了基于边缘检测的红外图像分割,提出了基于最佳阈值的边缘检测方法,解决了不同故障等级温度分布的问题,在实验的基础上证明了方法的可行性。最后,对论文所取得的研究成果进行了总结,提出了未来研究的方向。

关键词：红外检测阈值分割边缘检测最佳阈值温度分布

神经肽Urocortin-2对吗啡成瘾大鼠行为学和学习记忆功能影响及机制研究

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神经肽Urocortin-2对吗啡成瘾大鼠行为学和学习记忆功能影响及机...

作者：唐永旺锦州医科大学

学位级别：硕士

本实验主要观察神经活性肽Urocortin-2(UCN-2)对吗啡成瘾大鼠纹状体(Striatum,STR)神经元放电的影响,以及观察了UCN-2对吗啡成瘾大鼠行为学和学习记忆功能影响,并对相关机制进行初步探讨,为临床阿片类药物成瘾的脱毒治疗提供理论支持及... 详细信息

本实验主要观察神经活性肽Urocortin-2(UCN-2)对吗啡成瘾大鼠纹状体(Striatum,STR)神经元放电的影响,以及观察了UCN-2对吗啡成瘾大鼠行为学和学习记忆功能影响,并对相关机制进行初步探讨,为临床阿片类药物成瘾的脱毒治疗提供理论支持及药物作用靶点。方法本研究选择了Sprague-Dawley(SD)大鼠作为实验对象,各部分实验均分成三组,包括空白对照组(Normal group,NG),吗啡成瘾模型组(Morphine Addiction Model Group,MAG组),以及MAG+UCN-2组(吗啡成瘾模型+给予UCN-2),各组实验动物给药或造模后12天,测定实验结果。采用12d序贯法给予吗啡制备成瘾模型后,应用纳洛酮诱导戒断症状的产生,进行Koobs症状评分;行为学实验包括:应用转棒仪器进行疲劳转棒实验;力竭游泳实验测定游泳时间等。采用Morris水迷宫行为学实验,测定UCN-2对吗啡成瘾大鼠学习、记忆能力的改善作用。另外,采用微电泳的电生理学方法,观察UCN-2对吗啡成瘾大鼠STR神经元自发放电的影响。给予促皮质激素释放因子受体阻断剂——AST-2B及蛋白激酶B(protein kinase B,PKB)抑制剂,明确UCN-2抑制吗啡成瘾中发挥作用的可能机制。上述实验结束后,取各组实验动物的脑组织进行病理学检测,另取脑组织匀浆,采用蛋白质印迹法检测AKT及p-AKT的表达情况,对UCN-2影响吗啡成瘾大鼠行为学作用的相关机制进行初步探讨。结果***-2能明显降低成瘾大鼠的Koobs症状评分,对戒断综合征有改善作用,与MAG模型组相比,具有显著性差异(P<0.05)。***-2对吗啡成瘾大鼠分抗疲劳的作用:(1)UCN-2能延长吗啡成瘾大鼠的顺时针模式、逆时针模式转棒时间,与MAG组相比,具有显著性差异(P<0.05)。(2)在游泳力竭实验中,与MAG组相比,给予UCN-2后,游泳时间延长,挣扎时间、学会游泳时间明显缩短,具有显著性差异(P<0.05),提示UCN-2能明显提高改善吗啡成瘾大鼠的行为学指标,且提高学习能力。***-2对吗啡成瘾大鼠学习记忆能力的改善作用:在Morris水迷宫行为学实验中,UCN-2能延长吗啡成瘾大鼠在原平台象限的游泳时间,能缩短逃避潜伏期和总的游泳路程,与MAG组相比,具有显著性差异(P<0.05)。***-2对吗啡成瘾大鼠STR神经元放电情况的影响:UCN-2能使吗啡成瘾大鼠STR神经元放电频率减慢,减少神经元的爆发放电,与MAG组相比,具有显著性差异(P<0.05)。UCN-2对吗啡成瘾大鼠STR神经元放电的抑制作用,可被PKB抑制剂及CRF-2R阻断剂AST-2B取消。***-2对吗啡成瘾大鼠脑组织病理改变的影响:记录部位的神经元蓝染,证明STR定位准确。与MAG相比,UCN-2组神经元排列较规则,神经元胞体大小较正常,神经细胞的变性坏死和空泡样改变等减少。***-2对吗啡成瘾大鼠AKT表达的影响:UCN-2给药组中AKT蛋白表达量降低,然而p-AKT的表达量升高,该实验结果与MAG组相比,具有统计学意义(P<0.05)。结论***-2能改善吗啡成瘾大鼠的戒断综合征,提高大鼠的抗疲劳能力,改善吗啡成瘾大鼠的学习记忆能力,证明其对吗啡成瘾有治疗作用。***-2能抑制吗啡成瘾大鼠的STR神经元的异常高频放电,并能改善脑组织的病理结构。***-2对吗啡成瘾大鼠行为学的改善和学习记忆能力的提高,其可能机制是通过与CRF-2受体结合以后,进而影响了p-AKT—AKT信号通路实现。

关键词：优洛克定-2 抗疲劳自发放电纹状体神经元吗啡成瘾逃避潜伏期

基于Bi-LSTM和自注意力的恶意代码检测方法

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计算机应用与软件 2021年第3期38卷 327-333页

作者：唐永旺刘欣中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450002 32088部队北京100000

针对当前恶意代码检测方法严重依赖人工提取特征和无法提取恶意代码深层特征的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)模型和自注意力的恶意代码检测方法。采用Bi-LSTM自动学习恶意代码样本字... 详细信息

针对当前恶意代码检测方法严重依赖人工提取特征和无法提取恶意代码深层特征的问题,提出一种基于双向长短时记忆(Bidirectional Long Short Term Memory,Bi-LSTM)模型和自注意力的恶意代码检测方法。采用Bi-LSTM自动学习恶意代码样本字节流序列,输出各时间步的隐状态;利用自注意力机制计算各时间步隐状态的线性加权和作为序列的深层特征;通过全连接神经网络层和Softmax层输出深层特征的预测概率。实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率提高了12.32%,误报率降低了66.42%。

关键词：双向长短时记忆模型自注意力深层特征隐状态恶意代码检测

基于Bi-GRU和自注意力的智能电网虚假数据注入攻击检测

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计算机应用与软件 2021年第7期38卷 339-344,349页

作者：陈冰唐永旺河南工业大学漯河工学院河南漯河462000 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001

针对当前基于循环神经网络的智能电网虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIA)检测方法无法提取FDIA数据深层特征的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)和自注意力的检测方法... 详细信息

针对当前基于循环神经网络的智能电网虚假数据注入攻击(False Data Injection Attacks,FDIA)检测方法无法提取FDIA数据深层特征的问题,提出一种基于双向门控循环单元(Bidirectional Gated Recurrent Unit,Bi-GRU)和自注意力的检测方法。采用Bi-GRU学习量测序列,输出各时间步的隐状态;引入自注意力机制计算各时间步隐状态的线性加权和作为量测序列的深层特征;通过全连接神经网络层和Softmax层输出预测概率。在IEEE 30-bus和IEEE 14-bus中的仿真实验结果表明该方法切实可行,相较于次优结果,准确率平均提高7.1%,正报率平均提高3.95%,误报率平均降低38.85%。

关键词：双向门控循环单元自注意力智能电网虚假数据注入攻击隐状态

基于关键证据与E^2LSH的增量式人名聚类消歧方法

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情报学报 2016年第7期35卷 714-722页

作者：周杰李弼程唐永旺解放军信息工程大学信息系统工程学院郑州450001 华侨大学计算机科学与技术学院厦门361021

搜索引擎中关于人名的相关文档往往数据量庞大,且数据为增量式更新过程,新文档出现的时间与规模都存在不确定性。现有的方法多为全局的人名聚类方法,在处理大规模数据时往往效率较低,且无法实现增量聚类。本文提出了一种基于关键证据与E... 详细信息

搜索引擎中关于人名的相关文档往往数据量庞大,且数据为增量式更新过程,新文档出现的时间与规模都存在不确定性。现有的方法多为全局的人名聚类方法,在处理大规模数据时往往效率较低,且无法实现增量聚类。本文提出了一种基于关键证据与E^2LSH的增量式人名聚类消歧方法。对于初始文档集,采用全局的人名聚类方法,保证聚类性能且能有效控制全局聚类的文档规模,提高聚类效率。对于增量文档集,利用提出的关键证据与E2LSH方法生成候选文档集,极大降低了需要计算相似度的文档规模,提高方法效率。实验结果表明,本文提出的增量式人名聚类消歧方法能有效改善人名聚类的效率,且具有良好的性能。

关键词：人名消歧增量聚类关键证据 E2LSH 大规模文档

基于Transformer的时序多模态融合特征的异常网络流量检测方法

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信息工程大学学报 2023年第4期24卷 468-474页

作者：唐永旺刘会景靳彦青王刚信息工程大学河南郑州450001 乌鲁木齐职业大学新疆乌鲁木齐830001

针对当前卷积和循环神经网络相结合的模型无法有效表征网络流量的问题,提出一种基于Tansformer的时序多模态融合特征的异常网络流量检测方法。首先,以会话为单位切分网络流量,将会话中流量记录的统计特征分组。其次,利用多模态注意力编... 详细信息

针对当前卷积和循环神经网络相结合的模型无法有效表征网络流量的问题,提出一种基于Tansformer的时序多模态融合特征的异常网络流量检测方法。首先,以会话为单位切分网络流量,将会话中流量记录的统计特征分组。其次,利用多模态注意力编码器计算特征分组的融合特征,进而利用注意力机制对一个会话的所有流量记录并行建模,挖掘流量记录的时序多模态融合特征。最后,利用全连接层和softmax层对该特征进行线性变换和概率计算。在CIC-ToN-IoT数据集上的实验结果表明该方法切实可行,相较于对比方法,在取得较高的准确率和精度的同时,保持了最低的误报率。

关键词：深度学习时序多模态融合特征多模态编码器注意力机制异常流量