检索结果-南通市图书馆

融合Inception与SE-Attention的加密流量移动业务识别

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计算机科学 2024年

作者：王依菁王清贤丁大钊闫廷聚曹琰嵩山实验室郑州大学网络空间安全学院

移动设备通常接入无线局域网，并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密以维护通信安全。然而，现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析，无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题，提出... 详细信息

移动设备通常接入无线局域网，并依赖WiFi加密协议对网络中数据链路层流量进行加密以维护通信安全。然而，现有加密流量识别方法主要针对网络层及以上的流量载荷进行分析，无法有效识别链路层加密流量的移动业务类别。针对该问题，提出了一种在WiFi加密场景下基于链路层流量的移动业务识别方法。通过被动嗅探WiFi数据帧，提取链路层中可用的流量侧信道特征，将流量数据转换为二维直方图矩阵。融合Inception网络和SE-Attention机制提出识别模型——SE-Inception，旨在更好地捕捉到流量数据帧分布特征中的细节和全局信息，突出对重要特征的关注以提高识别准确率。文中采用真实数据集进行实验验证，结果表明该方法在WiFi加密场景下可有效识别链路层加密流量的移动业务类别，平均准确率可达98.29%，相比于已有的识别方法具有更优的性能。

关键词：无线局域网链路层加密流量流量识别 Inception SE注意力机制

融合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测模型

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计算机应用 2024年

作者：王心妍杜嘉程钟李红徐旺旺刘伯宇佘维嵩山实验室郑州大学计算机与人工智能学院郑州大学网络空间安全学院国网河南省电力公司信息通信份公司

针对企业排污难以监测和控制的问题，在考虑数据安全共享和隐私保护前提下，提出了一种整合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测（Vertical Federated Learning Enterprise Emission Prediction,VFL-EEP）模型。首先，在纵向联邦学习框... 详细信息

针对企业排污难以监测和控制的问题，在考虑数据安全共享和隐私保护前提下，提出了一种整合电力数据的纵向联邦学习企业排污预测（Vertical Federated Learning Enterprise Emission Prediction,VFL-EEP）模型。首先，在纵向联邦学习框架下改进逻辑回归模型，在不泄露电力和环保企业排污监测数据的前提下，允许将数据的使用和模型训练分离；然后，通过改进逻辑回归算法使其能够结合Paillier加密技术保证模型参数传递安全，有效解决纵向联邦学习中参与方之间通信不安全问题。最后，通过对仿真数据进行实验，与集中式逻辑回归建模的排污预测结果：相比本文在隐私安全的前提下融合电力数据，准确率、召回率、精确率和F1值分别提升了8.92%、7.62%、3.95%和11.86%，有效实现隐私保护和模型性能的均衡。

关键词：纵向联邦学习逻辑回归算法隐私求交 Paillier同态加密数据共享

面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术

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光学学报 2024年第6期44卷 341-352页

作者：李明董杨范大昭纪松宋佳璇高定中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001

针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求,提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先,在地面提取完整道路网,通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理,生成星上轻量化矢量... 详细信息

针对当前光学智能遥感卫星有限存储能力对全球控制信息的轻量化需求,提出一种面向光学遥感卫星星上定位精度优化的轻量化矢量控制库技术。首先,在地面提取完整道路网,通过道路细化、节点提取以及拓扑关系构建等处理,生成星上轻量化矢量控制库并上注卫星;其次,星上在轨提取道路结构,并利用随机游走避免道路缺失的影响,生成随机游走矢量结构;然后,引入隐马尔科夫模型,搜索对应矢量,并设计分层匹配策略以精化匹配结果,实现星上轻量化矢量控制库与随机游走矢量结构的匹配;最后,利用不同类型卫星影像进行随机游走矢量结构提取、星上矢量匹配以及定位性能分析。结果表明,所提光学遥感卫星的星上轻量化矢量控制库能够有效改善非量测光学遥感卫星定位精度,验证了其在光学智能遥感卫星中的可行性。

关键词：轻量化处理矢量控制库星上智能处理矢量匹配高分辨率光学遥感卫星

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基于QAM的协作通信系统物理层认证技术

郑州大学学报（工学版） 2024年第1期45卷 64-69页

作者：韩刚涛刘瑞雪闫利王俊杰马雪粉郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001

针对两用户协作通信系统的身份认证问题,提出了一种基于正交幅度调制(QAM)的协作物理层认证机制。在该机制中,两个单天线用户分别使用同相与正交分量传输自己及伙伴的消息和标签,从而实现两用户消息和标签的唯一分解。基站采用最大比合... 详细信息

针对两用户协作通信系统的身份认证问题,提出了一种基于正交幅度调制(QAM)的协作物理层认证机制。在该机制中,两个单天线用户分别使用同相与正交分量传输自己及伙伴的消息和标签,从而实现两用户消息和标签的唯一分解。基站采用最大比合并检测用户消息和标签,并通过标签对比完成物理层身份认证。在等功率分配且用户上行信道对称的典型场景下,给出了消息和标签的误码率闭合表达式。结果表明:在信噪比(SNR)为6~15 dB时,所提机制的认证概率与非协作物理层认证相比提高了12%~20%,非法攻击认证概率仅保持在10^(-3)量级,所提认证机制具有更好的身份认证性能。

关键词：物理层认证协作通信标签叠加最大比合并 QAM

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

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计算机应用 2024年第3期44卷 671-676页

作者：佘维李阳钟李红孔德锋田钊郑州大学网络空间安全学院郑州450001 嵩山实验室郑州450000 互联网医疗与健康服务河南省协同创新中心(郑州大学) 郑州450052 郑州市区块链与数据智能重点实验室(郑州大学) 郑州450001 郑州大学计算机与人工智能学院郑州450001 军事科学院国防工程研究院工程防护研究所河南洛阳471023

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使... 详细信息

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

关键词：实数编码遗传算法超参数优化进化神经网络机器学习

基于FS-SIA的毁伤预测神经网络超参数优化方法

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郑州大学学报(理学版) 2024年

作者：佘维吕钟毓邢召伟王世豪徐旺旺田钊郑州大学网络空间安全学院嵩山实验室郑州市区块链与数据智能重点实验室河南省科技创新促进中心

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首... 详细信息

针对毁伤预测中神经网络超参数设置及调试过程较为复杂的问题,提出一种基于特征选择结合群体智能(feature selection and swarm intelligence algorithm,FS-SIA)的超参数优化方法,用于在毁伤预测中对神经网络进行超参数的搜索和优化。首先,通过多种特征排序方法确定毁伤特征的重要性,选取公共的特征偏序子集用于模型训练。其次,针对具体的神经网络模型,分别采用多种群体智能算法进行超参数的搜索和优化。最后,得出特征集性能最优的超参数训练模型。实验结果表明,相较于未经特征排序而单纯采用群体智能算法的其他超参数优化模型,所提方法在毁伤预测上具有更快的收敛速度和更高的准确率。

关键词：神经网络超参数优化特征选择群体智能毁伤预测

基于Alvarez透镜的紧凑型红外连续变倍系统设计

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激光与光电子学进展 2024年第10期61卷 282-289页

作者：欧阳琦柳萌遥宁妍曹杰郝群程阳北京理工大学仿生机器人与系统教育部重点实验室北京100081 北京理工大学长三角研究院(嘉兴) 浙江嘉兴314003 西安现代控制技术研究所西安陕西710065

针对传统轴向移动机械光学变倍系统结构复杂、体积大的问题,提出基于Alvarez透镜的横向移动红外光学连续变倍系统。该系统由两组Alvarez透镜、光阑、定焦透镜和红外探测器组成。两组Alvarez透镜构成开普勒式望远结构,其中,第一组Alvare... 详细信息

针对传统轴向移动机械光学变倍系统结构复杂、体积大的问题,提出基于Alvarez透镜的横向移动红外光学连续变倍系统。该系统由两组Alvarez透镜、光阑、定焦透镜和红外探测器组成。两组Alvarez透镜构成开普勒式望远结构,其中,第一组Alvarez透镜作为变焦组,第二组Alvarez透镜作为补偿组。无限远入射光线经过两组Alvarez透镜后出射,出射的平行光通过定焦透镜聚焦成像到红外探测器的靶面上。使用Zemax软件进行光学仿真,该光学变倍系统覆盖8~12μm的长波红外波段,最大视场角为6°,最大入瞳直径为6 mm,F数为2,畸变量小于2.1%,光学总长度约为74 mm。Alvarez透镜仅需横向移动约1 mm即可实现5×到15×的连续光学放大。该系统在红外探测器分辨率为320×240、像元尺寸为30μm时调制传递函数达到0.5@17 lp/mm。仿真设计结果表明,该系统具有放大倍率大、结构紧凑、成像质量高的优点,有望应用于小型化红外变倍成像领域。

关键词：光学设计 Alvarez透镜光学变倍系统开普勒结构红外成像

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面向三维点云的域自适应学习

遥感学报 2024年第4期28卷 825-842页

作者：范文辉林茜罗欢郭文忠汪汉云戴晨光福州大学计算机与大数据学院福州350108 信息工程大学地理空间信息学院郑州450001

三维点云数据在自动驾驶、机器人和高精地图等领域得到了广泛应用。目前,基于深度学习的三维点云数据处理主要基于有监督学习,其算法性能依赖于大规模高质量的标注数据集。此外,仅在单一设备与场景中训练的三维点云数据处理模型难以应... 详细信息

三维点云数据在自动驾驶、机器人和高精地图等领域得到了广泛应用。目前,基于深度学习的三维点云数据处理主要基于有监督学习,其算法性能依赖于大规模高质量的标注数据集。此外,仅在单一设备与场景中训练的三维点云数据处理模型难以应用于不同设备与环境,泛化性能有限。因此,如何减少三维点云标注数据集的需求以及提高三维点云处理模型的适应性是当前三维点云数据处理面临的重要难题。作为迁移学习的一个重要分支,域自适应学习旨在不同域间特征分布存在差异的情况下提高模型的适应性,可为解决上述难题提供重要思路。为便于对点云域自适应学习领域进行更深入有效的探索,本文主要从对抗学习、跨模态学习、伪标签学习、数据对齐及其他方法5个方面对近年来的三维点云域自适应学习方法进行了系统梳理与分类归纳,并分析总结每类点云域自适应学习方法所具备的优势及面临的问题。最后,对三维点云域自适应学习研究领域的未来发展进行了展望。

关键词：遥感三维点云域自适应学习对抗学习跨模态学习伪标签学习数据对齐

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固态照明用荧光玻璃制备方法的研究进展

中国材料进展 2024年

作者：王桂录郑喜贵朱永刚李星灿邵晨阳马跃龙郑州科技学院机械工程学院郑州科技学院河南省数字化智能装备工程研究中心河南工业大学机电工程学院嵩山实验室

固态照明因高效、节能、环保等优势而广泛应用于室内外照明、装饰照明、汽车照明、农业照明、投影显示等领域。然而，高功率和高品质的固态照明技术对荧光转换材料的服役稳定性提出了更高的要求。荧光玻璃以其制备工艺简单、成本低、发... 详细信息

固态照明因高效、节能、环保等优势而广泛应用于室内外照明、装饰照明、汽车照明、农业照明、投影显示等领域。然而，高功率和高品质的固态照明技术对荧光转换材料的服役稳定性提出了更高的要求。荧光玻璃以其制备工艺简单、成本低、发光稳定等优势应运而生。综述了固态照明用荧光玻璃制备方法的最新研究进展，系统地总结了荧光玻璃的一步混合烧结、两步混合烧结、衬底成型两步烧结、火花等离子烧结、微波烧结、焦耳加热、感应加热和激光烧结等制备方法，分析了不同制备方法的技术难点、光谱调控策略和器件化应用。最后，讨论了荧光玻璃制备方法、功能结构设计和器件封装等面临的问题，展望了固态照明用荧光玻璃制备方法的研究趋势。

关键词：荧光玻璃制备方法发光品质固态照明光谱调控