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基于视觉语义与激光点云交融构建的SLAM算法

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控制与决策 2024年第1期39卷 103-111页

作者：佟国峰杨宇航彭浩孟祥政殷旗君东北大学信息科学与工程学院沈阳110004

激光雷达作为同时定位与地图构建(SLAM)传感器之一,因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用.但其获得的点云数据较稀疏,包含特征信息少,会导致误匹配、位姿估计误差大等问题,影响SLAM的定位和建图精度.对此,提出一种将视觉语义信息... 详细信息

激光雷达作为同时定位与地图构建(SLAM)传感器之一,因精度高、性能稳定等特点而被广泛研究使用.但其获得的点云数据较稀疏,包含特征信息少,会导致误匹配、位姿估计误差大等问题,影响SLAM的定位和建图精度.对此,提出一种将视觉语义信息与激光点云数据融合的SLAM算法(VSIL-SLAM).首先,基于投影思想将聚类后的点云映射到语义检测框内,生成语义物体,解决原始激光点云特征稀缺问题;然后,在形状特征的基础上引入拓扑特征对语义物体进行表述,提出基于匹配的拓扑相似性度量方法,解决单一特征造成的误匹配问题,提高匹配准确度;最后,加入语义物体点到点的几何约束,基于几何特征和语义物体构建前端里程计,并完成后端回环检测和位姿图优化设计.实验结果表明,所提出算法在定位和建图效果上都有显著提高,改善了激光SLAM算法的性能.

关键词：视觉语义信息点云聚类融合算法拓扑相似性度量前端里程计激光SLAM

铁磁性电极条件下T形双量子点结构中马约拉纳束缚态的解耦现象

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物理学报 2024年第5期73卷 304-315页

作者：代雪峰贡同东北大学理学院沈阳110819

通过将马约拉纳束缚态侧耦合到主通道中的量子点,从理论上研究了T形双量子点体系的输运性质.结果表明,调整侧耦合量子点能级和量子点-马约拉纳束缚态耦合方式,可以在线性输运区观察到马约拉纳束缚态与T形双量子点解耦的现象.引入铁磁性... 详细信息

通过将马约拉纳束缚态侧耦合到主通道中的量子点,从理论上研究了T形双量子点体系的输运性质.结果表明,调整侧耦合量子点能级和量子点-马约拉纳束缚态耦合方式,可以在线性输运区观察到马约拉纳束缚态与T形双量子点解耦的现象.引入铁磁性电极后,电导平台的出现或损坏明显依赖于体系中磁场与电极极化方向的差异,而马约拉纳束缚态的解耦现象仍然稳固.本工作有助于进一步诠释T形双量子点体系中马约拉纳束缚态的解耦现象,为深入认知以及探测马约拉纳束缚态提供理论支持.

关键词： Andreev反射马约拉纳束缚态量子点解耦

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添加真空蒸馏炭渣对炭阳极反应性的影响

工程科学学报 2024年第2期46卷 230-238页

作者：高致远曹晓蒙彭建平李轶斐王耀武狄跃忠东北大学冶金学院沈阳110000

利用真空蒸馏炭渣替代部分煅后焦制作炭阳极可实现炭渣高值资源化,在有效利用真空蒸馏炭渣的同时也有着改善阳极反应性的潜力.但真空蒸馏炭渣的添加量对含炭渣阳极反应性影响,及其对阳极原料的作用机制尚不明确.本文在1200℃,真空度0.5~... 详细信息

利用真空蒸馏炭渣替代部分煅后焦制作炭阳极可实现炭渣高值资源化,在有效利用真空蒸馏炭渣的同时也有着改善阳极反应性的潜力.但真空蒸馏炭渣的添加量对含炭渣阳极反应性影响,及其对阳极原料的作用机制尚不明确.本文在1200℃,真空度0.5~5 Pa的条件下对炭渣真空蒸馏,添加不同含量的真空蒸馏炭渣,与石油焦及沥青复合成含炭渣阳极,对阳极进行反应性检测.采用同步热分析仪(TG-DSC)分析真空蒸馏炭渣对沥青热解过程的影响,采用热重分析仪(TG)、X射线衍射仪(XRD)、扫描电镜能谱仪(SEM-EDS)探究真空蒸馏炭渣对石油焦、沥青焦反应性的作用机理.结果表明,随着真空蒸馏炭渣的添加量(质量分数)从3%增加到5%、7%、10%,炭渣对阳极空气反应性(600℃)起抑制作用,对阳极CO_(2)反应性(970℃)起先抑制后催化的作用.添加真空蒸馏炭渣可提高沥青的结焦率,以及沥青焦、石油焦的炭化程度,从而抑制阳极空气反应性(600℃);高温下炭渣中的微量元素对沥青焦气化反应的促进作用,是高含量炭渣催化阳极CO_(2)反应性(970℃)的主要原因.

关键词：炭渣真空蒸馏炭阳极反应性结焦率

具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化综述

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控制与决策 2024年第7期39卷 2113-2124页

作者：郭戈康健东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室东北大学秦皇岛分校控制工程学院东北大学信息科学与工程学院

多智能体系统分布式优化由于其高效性、灵活性和可靠性等特点吸引了大量学者的关注,在多机器人协同控制、无线传感器网络、能源系统等领域具有广泛的应用前景.分布式优化的基本目标是利用智能体的个体目标函数梯度、自身及其邻居状态信... 详细信息

多智能体系统分布式优化由于其高效性、灵活性和可靠性等特点吸引了大量学者的关注,在多机器人协同控制、无线传感器网络、能源系统等领域具有广泛的应用前景.分布式优化的基本目标是利用智能体的个体目标函数梯度、自身及其邻居状态信息设计分布式控制协议,驱动所有智能体的状态或输出到全局目标函数的最优解,系统动力学是影响智能体状态演化的重要因素.鉴于此,在回顾现有连续时间分布式优化算法的基础上,根据系统动力学分类,尽可能全面地评述具有复杂动力学的多智能体系统分布式优化问题的最新研究进展,并对未来发展方向进行展望.

关键词：分布式优化多智能体系统信息物理系统连续系统线性系统非线性系统

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跨模LDA融合的多模态数据主题分析方法

控制与决策 2024年第4期39卷 1325-1332页

作者：赵越郝琨时彩云解胜震王之琼信俊昌东北大学医学与生物信息工程学院沈阳110169 东北大学计算机科学与工程学院沈阳110169

随着互联网的高速发展,社会大众可以通过网络对医疗事件以及医患关系自由地发表个人意见和观点言论,这对于引导公众正确的价值导向有着重大研究意义.然而,仅考虑单模态数据的主题分析算法不能精准地把握整个舆情事件的真相,存在主题提... 详细信息

随着互联网的高速发展,社会大众可以通过网络对医疗事件以及医患关系自由地发表个人意见和观点言论,这对于引导公众正确的价值导向有着重大研究意义.然而,仅考虑单模态数据的主题分析算法不能精准地把握整个舆情事件的真相,存在主题提取不准确、个人情感先入为主等问题.提出一种基于LDA的多模态数据主题分析算法MD_LDA(multimodal data topic analysis based on LDA).通过对各模态主题分析结果进行决策级融合来计算多模态的主题分析结果,进而解决传统方法对多模态数据考虑不全面的缺陷.实验结果表明,针对多模态舆情事件,在主题词的提取效果上,所提出的MD_LDA算法优于单一模态数据进行主题分析的算法.而相对于传统的关键词提取算法TF_IDF与TextRank和MD_LDA算法的准确率以及主题词提取效率均有所提高,验证了结合多模态数据进行主题分析的MD_LDA算法的有效性.

关键词：主题分析多模态 LDA主题模型网络舆情

IPv6中一种基于卷积的DDoS攻击两阶段防御机制

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软件学报 2024年第5期35卷 2522-2542页

作者：王郁夫王兴伟易波黄敏东北大学计算机科学与工程学院辽宁沈阳110819 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110819

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP... 详细信息

针对IPv6快速普及背景下分布式拒绝服务(DDoS)攻击威胁不断增长的现状,提出一种两阶段的DDoS攻击防御机制,包括初期实时监控DDoS攻击发生的预检测阶段,以及告警后精准过滤DDoS攻击流量的深度检测阶段.首先,分析IPv6报文格式并解析PCAP流量捕获文件中的16进制头部字段作为样本元素.其次,在预检测阶段,引入轻量化二值卷积神经网络(BCNN),设计一种二维流量矩阵作为模型输入,整体感知网络在混杂DDoS流量后出现的恶意态势作为告警DDoS发生的证据.告警后,深度检测阶段介入,引入一维卷积神经网络(1DCNN)具体区分混杂的DDoS报文,从而下发阻断策略.在实验中,自建IPv6-LAN拓扑并基于NAT 4to6技术重放CIC-DDoS2019公开集生成纯IPv6-DDoS流量源测试.结果证明,所提机制提升针对DDoS攻击的响应速度、准确度和攻击流量过滤效率,当DDoS流量出现仅占总网络6%和10%时,BCNN就能以90.9%和96.4%的准确度感知到DDoS攻击的发生,同时1DCNN能够以99.4%准确率区分DDoS报文并过滤.

关键词： DDoS防御两阶段 DDoS攻击监控 DDoS流量过滤 BCNN和1DCNN IPv6

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进化深度学习的研究现状与进展

信息与控制 2024年第2期53卷 129-153页

作者：李楠贺美蕊马连博东北大学软件学院

近些年，深度学习在工业界和学术界取得了令人瞩目的发展。然而，深度模型的超参数配置通常需要巨大的计算开销和专家知识。进化计算作为一种高效的启发式搜索方式，在深度模型的自动化配置中已经展现出显著的优势，能够有效缓解上述问... 详细信息

近些年，深度学习在工业界和学术界取得了令人瞩目的发展。然而，深度模型的超参数配置通常需要巨大的计算开销和专家知识。进化计算作为一种高效的启发式搜索方式，在深度模型的自动化配置中已经展现出显著的优势，能够有效缓解上述问题，这种方法也被称为进化深度学习。本文从自动机器学习的视角分析进化深度学习。具体来讲，首先结合进化计算和深度学习的特点，阐述进化深度学习的概念和优化模型。在此基础上，从深度学习的生命周期出发，系统地介绍了数据准备、模型生成和模型部署三个阶段的进化深度学习方法。此外，分析并讨论了不同的解表示和搜索范式。最后，本文提供了进化深度学习的相关应用，开放问题及潜在研究方向。本文综述了进化深度学习的最新进展，并为其未来的发展提出了一些指导性的建议。

关键词：进化计算进化深度学习数据准备模型生成模型部署

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基于函数加密的密文卷积神经网络模型

通信学报 2024年第3期45卷 50-65页

作者：王琛李佳润徐剑东北大学软件学院辽宁沈阳110167

目前,多数的外包卷积神经网络(CNN)模型采用同态加密、安全多方计算等方法来保护敏感数据的隐私性。然而,上述方法存在计算与通信开销过大而引起的系统效率较低的问题。利用函数加密的低开销特点,构建了基于函数加密的密文卷积神经网络... 详细信息

目前,多数的外包卷积神经网络(CNN)模型采用同态加密、安全多方计算等方法来保护敏感数据的隐私性。然而,上述方法存在计算与通信开销过大而引起的系统效率较低的问题。利用函数加密的低开销特点,构建了基于函数加密的密文卷积神经网络模型。首先,设计了内积函数加密算法和基本运算函数加密算法,实现了密文数据的内积、乘法、减法等基本运算,降低了计算与通信开销;然后,设计了针对基本运算的安全卷积计算协议和安全损失优化协议,实现了卷积层的密文前向传播和输出层的密文反向传播;最后,给出了模型的安全训练和分类方法,通过将以上安全协议进行模块化顺序组合的方式实现CNN对密文数据的训练和分类,该方法可以同时保护用户数据和标签的机密性。理论分析和实验结果表明,所提模型能够在保证正确性和安全性的前提下实现密文数据的训练和分类。

关键词：卷积神经网络密文数据函数加密隐私保护

基于LU分解的安全外包求解线性代数方程组方法

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东北大学学报（自然科学版） 2024年第4期45卷 457-463,506页

作者：冯达周福才吴淇毓李鲍东北大学软件学院辽宁沈阳110169

由于现有协议的安全性为基于某种安全假设的计算安全,依赖于敌手的计算能力,因此,本文针对恶意敌手模型,使用矩阵伪装技术对方程的系数矩阵进行隐藏,结合矩阵的LU分解(lower-upper decomposition)算法,提出一种新的信息论安全外包求解... 详细信息

由于现有协议的安全性为基于某种安全假设的计算安全,依赖于敌手的计算能力,因此,本文针对恶意敌手模型,使用矩阵伪装技术对方程的系数矩阵进行隐藏,结合矩阵的LU分解(lower-upper decomposition)算法,提出一种新的信息论安全外包求解线性代数方程组(information-theoretically secure outsourcing of linear algebraic equations,ITS-OutsLAE)方法 .与之前的研究相比,在保持计算和通信复杂度与现有最优方案保持一致的同时,首次将方程组唯一解的安全性提升至信息论安全(完美保密).给出了形式化的安全性证明,并通过理论分析和实验证明了所提方法的实用性.

关键词：线性代数方程组信息论安全安全外包 LU分解恶意敌手模型