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面向政务协同的访问控制模型

计算机应用 2024年

作者：赵大燕何华均李宇平张钧波李天瑞郑宇京东城市(北京)数字科技有限公司西南交通大学计算机与人工智能学院北京京东智能城市大数据研究院

针对政务协同场景需求复杂多样、人员流动管理困难、数据隐私度高和数据量大的特点，提出面向政务协同办公的访问控制模型(GBAC)。政务协同场景中访问控制需要实现多部门对同一资源进行不同操作的需求。现有主流访问控制技术面临访问控... 详细信息

针对政务协同场景需求复杂多样、人员流动管理困难、数据隐私度高和数据量大的特点，提出面向政务协同办公的访问控制模型(GBAC)。政务协同场景中访问控制需要实现多部门对同一资源进行不同操作的需求。现有主流访问控制技术面临访问控制粒度不够精细和管理维护成本高的问题，缺乏安全、灵活、精准的访问控制。为此，结合我国政务部门运行机制，首先将政府组织结构和行政区划结构融入访问控制模型，构建政务人员、组织、资源和行政区划的归属关系树；其次，结合政务工作人员所属组织和岗位等属性，构建联合主体，实现自动化授予和解除权限；然后，根据组织职能和行政区划等级设计主客体属性匹配策略，打通数据壁垒，提高鉴权效率；最后，引入权限分级思想，为资源设置数据级别和功能级别，控制主体访问阈值，提高模型灵活性，进一步保障数据安全。与基准模型基于角色的访问控制(RBAC)和基于属性的访问控制(ABAC)相比，内存消耗大幅减小，访问时延更低。安全、高效、灵活地实现了政务协同场景下的权限管理。

关键词：访问控制访问策略政务协同数据共享基于角色的访问控制基于属性的访问控制

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基于深度多视图网络的政务事件分拨方法

计算机科学 2024年第5期51卷 216-222页

作者：李子琛易修文陈顺张钧波李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 北京京东智能城市大数据研究院北京100176 京东城市(北京)数字科技有限公司北京100176

12345政务服务便民热线是由各地市政府设立的专门受理热线事项的公共服务平台。随着政府信息化进程的推进,12345热线作为市民与政府交流纽带的重要性大大提高,并对事件处置的效率提出了更高的要求。针对传统事件分拨方法主要依赖于分拨... 详细信息

12345政务服务便民热线是由各地市政府设立的专门受理热线事项的公共服务平台。随着政府信息化进程的推进,12345热线作为市民与政府交流纽带的重要性大大提高,并对事件处置的效率提出了更高的要求。针对传统事件分拨方法主要依赖于分拨人员人工操作、速度较慢、准确率不高,且需要消耗大量人力资源的问题,文中提出了一种基于深度多视图网络的政务事件分拨方法。首先,通过自监督学习训练带权重的图卷积神经网络,从历史记录中抽取事件归口-分拨部门的分拨行为特征作为事件的归口视图。其次,使用经过政务领域语料微调的BERT模型,提取事件描述与事件标题的语义特征,得到事件的语义视图。然后,使用基于交叉注意力机制的残差网络,将事件的两种视图融合,得到事件的融合表征。最后,将融合表征输入分类器,得到事件分拨的结果。在南通市12345热线的数据集上进行实验,结果表明,所提方法在各项指标上均优于其他基线方法,能够有效提高事件分拨的效率。

关键词： 12345热线事件分拨文本分类多视图学习深度学习城市计算

ST-WaveMLP:面向交通流量预测的时空全局感知网络模型

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计算机科学 2024年第5期51卷 27-34页

作者：包锴楠张钧波宋礼李天瑞西南交通大学计算机与人工智能学院成都611756 京东城市(北京)数字科技有限公司北京100176 北京京东智能城市大数据研究院北京100176

交通流量预测在智能交通系统中起着至关重要的作用。精准的交通流量预测不仅能帮助城市管理者进行更好的交通管理,也能帮助人们制定合适的出行计划。然而精准预测交通流量颇具挑战性,主要难点在于如何捕获交通流量数据中复杂的时空依赖... 详细信息

交通流量预测在智能交通系统中起着至关重要的作用。精准的交通流量预测不仅能帮助城市管理者进行更好的交通管理,也能帮助人们制定合适的出行计划。然而精准预测交通流量颇具挑战性,主要难点在于如何捕获交通流量数据中复杂的时空依赖性。近年来,深度学习方法已被成功应用于网格交通流量预测,主要采用深度卷积神经网络来捕获时空依赖性。但是卷积神经网络主要关注数据中空间特征的提取与整合,难以充分挖掘其中复杂的时空依赖性,而且单层卷积网络只能捕获局部空间依赖,因此,要想捕获全局空间依赖就需要对超多层的卷积网络进行堆叠,这将使整个网络模型训练收敛速度变慢。为了解决些问题,提出了一种面向交通流量预测的全局感知时空网络模型ST-WaveMLP,主要使用以多层感知机(MLP)为基础的可重复结构ST-WaveBlock来捕获相关的时空依赖。ST-WaveBlock中包含了捕获全局空间依赖和局部时间依赖的模块(SGAC),以及用于捕获局部空间依赖和全局时间依赖的模块(SLAC)。ST-WaveBlock具有较强的时空表征学习能力,通常仅用2~4个ST-WaveBlock堆叠就能有效捕获数据中的时空依赖性。最后,在4个实际交通流量数据集上进行实验验证,结果表明ST-WaveMLP具有更好的收敛性以及更高的预测精度,相较于之前最好的方法,所提方法预测精度的提升最高可达9.57%,模型收敛速度的提升最高可达30.6%。

关键词：交通流量预测时空依赖性时空深度学习时空数据挖掘

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基于静电感应的非接触式手势解锁技术研究

机械工程学报 2024年第11期 309-317页

作者：曹杰王政花镜张忠强程广贵丁建宁江苏大学智能柔性机械电子研究院中国科学院北京纳米能源与系统研究所

摩擦纳米发电机(Triboelectricnanogenerator,TENG)作为一种新兴的发电技术在高熵能源收集、可穿戴电子器件以及自驱动传感系统中取得了重要的发展。但是由于TENG固有的高阻抗特性，高开路电压(kV)和低短路电流(μA)使得TENG的输出表征... 详细信息

摩擦纳米发电机(Triboelectricnanogenerator,TENG)作为一种新兴的发电技术在高熵能源收集、可穿戴电子器件以及自驱动传感系统中取得了重要的发展。但是由于TENG固有的高阻抗特性，高开路电压(kV)和低短路电流(μA)使得TENG的输出表征和信号采集高度依赖昂贵的仪器/设备，与此同时较高的信号处理复杂度限制了TENG在物联网中的实际应用。提出了一种简单有效的将TENG信号用于智能监测的信号采集和处理方法，并基于此设计制作了非接触式智能手势密码锁。以单电极式TENG为信号触发端，通过基于金属氧化物半导体场效应晶体管(Metal-oxide-semiconductor field-effect transistor, MOSFET)的唤醒电路设计实现TENG触发状态的识别，然后利用微控制器(Microcontroller unit, MCU)读取MOSFET的通断状态并处理，接着将MCU与上位机程序建立通信，最后利用上位机中的信号处理程序实现非接触智能密码锁的效果演示。该工作为TENG用于智能监测提供了实践借鉴，推动了TENG在物联网、人工智能等领域的商业化应用。

关键词：摩擦纳米发电机信号处理智能监测物联网摩擦电子学

基于多目标粒子群优化的污水处理系统自适应评判控制

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工程科学学报 2024年第5期46卷 908-917页

作者：王鼎赵慧玲李鑫北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 智慧环保北京实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124

考虑到城市污水处理系统存在保证出水水质达标和降低能耗的需要,将其运行过程视为一个多目标优化控制问题.针对此问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的污水处理系统自适应评判... 详细信息

考虑到城市污水处理系统存在保证出水水质达标和降低能耗的需要,将其运行过程视为一个多目标优化控制问题.针对此问题,提出一种基于多目标粒子群优化(Multi-objective particle swarm optimization,MOPSO)算法的污水处理系统自适应评判控制方案,该方案分为上层优化和底层跟踪控制两部分.首先,污水处理过程存在非线性、多变量、大时变等特点,结合数据驱动思想对入水及出水组分数据进行分析,构建关于出水水质和运行能耗的多目标优化模型.采用径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络进行建模,并与反向传播(Back propagation,BP)神经网络进行了对比.然后,结合MOPSO算法强大的优化能力,采用MOPSO算法对优化目标进行求解,并设计一个决策方式从最优解集中选出偏好解,作为溶解氧与硝态氮浓度的最优设定值.接下来,底层跟踪控制部分采用基于自适应动态规划的辅助控制器对比例–积分–微分算法的控制策略进行补充,弥补了传统控制算法自适应能力差的不足.此外,比例–积分–微分算法也为自适应动态规划算法提供了初始的稳定控制策略,克服了学习算法前期控制效果差的缺陷,保证了污水处理过程的安全性和可靠性.最终,该控制器成功实现了对最优设定值的跟踪控制.将所提算法在污水处理基准仿真平台上进行验证,结果表明所提算法能有效地提高污水处理过程的运行性能,不仅能保证出水水质达标,同时能有效地降低污水处理过程产生的能耗.

关键词：污水处理多目标优化自适应评判跟踪控制神经网络

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融合自适应评判的随机系统数据驱动策略优化

自动化学报 2024年第5期50卷 980-990页

作者：王鼎王将宇乔俊飞北京工业大学信息学部北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室北京100124 北京人工智能研究院北京100124 智慧环保北京实验室北京100124

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽... 详细信息

自适应评判技术已经广泛应用于求解复杂非线性系统的最优控制问题,但利用其求解离散时间非线性随机系统的无限时域最优控制问题还存在一定局限性.本文融合自适应评判技术,建立一种数据驱动的离散随机系统折扣最优调节方法.首先,针对宽松假设下的非线性随机系统,研究带有折扣因子的无限时域最优控制问题.所提的随机系统Q-learning算法能够将初始的容许策略单调不增地优化至最优策略.基于数据驱动思想,随机系统Q-learning算法在不建立模型的情况下直接利用数据进行策略优化.其次,利用执行−评判神经网络方案,实现了随机系统Q-learning算法.最后,通过两个基准系统,验证本文提出的随机系统Q-learning算法的有效性.

关键词：自适应评判设计数据驱动离散系统神经网络 Q-learning 随机最优控制

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遥感技术在地质灾害救援中的应用分析

工程技术研究 2024年第5期9卷 204-206页

作者：沙默泉刘畅王悦中国联合网络通讯有限公司智能城市研究院北京100048 中国星网网络系统研究院有限公司北京100070

地震、滑坡、火灾等常见地质灾害会给社会造成巨大的损失,救灾形式复杂多变,应急救援效率低。遥感技术可在灾害现场快速地采集现场影像信息,辅助救援决策,使救援人员快速响应,是现代地质灾害救援的关键技术。基于此,文章就地质灾害救援... 详细信息

地震、滑坡、火灾等常见地质灾害会给社会造成巨大的损失,救灾形式复杂多变,应急救援效率低。遥感技术可在灾害现场快速地采集现场影像信息,辅助救援决策,使救援人员快速响应,是现代地质灾害救援的关键技术。基于此,文章就地质灾害救援中遥感技术的具体应用展开研究,明确了遥感技术在地质灾害救援中的应用优势,以完善地质灾害应急救援技术方案,保障灾害应急管理质量。

关键词：遥感技术地质灾害救援地震火灾

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面对称运载火箭优势面滚转迎风技术

国防科技大学学报 2024年第3期46卷 88-97页

作者：赵永志张普卓杜昊昱唐攀王紫扬中国运载火箭技术研究院北京宇航系统工程研究所北京100076 余梦伦智能火箭创新实验室北京100076

针对面对称运载火箭飞行中俯仰、偏航通道控制力不匹配问题,提出通过姿态滚转控制调整迎风面以减小最大飞行摆角的控制技术,称为滚转迎风(bank-to-wind,BTW)技术。重点研究了BTW控制的离线法,推导了BTW控制滚动程序角理论值的解析解,证... 详细信息

针对面对称运载火箭飞行中俯仰、偏航通道控制力不匹配问题,提出通过姿态滚转控制调整迎风面以减小最大飞行摆角的控制技术,称为滚转迎风(bank-to-wind,BTW)技术。重点研究了BTW控制的离线法,推导了BTW控制滚动程序角理论值的解析解,证明了该理论值的偏差与飞行姿态偏差是同阶小量。提出带权重的傅里叶级数拟合算法,对滚动程序角进行修正,以符合工程应用的可行性。开展六自由度飞行动力学仿真,分析BTW控制对控制力、飞行气动载荷和滚动程序角跟踪品质的影响,验证BTW控制的有效性。比对不同拟合基频的仿真结果得出结论:拟合频率过高将影响控制品质,从工程应用角度看滚动程序角的“光滑性”比“拟合性”更重要。

关键词：面对称运载火箭迎风滚转风干扰控制力

构建城市级异构系统安全协同能力,筑牢数字城市安全屏障

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网络安全技术与应用 2024年第3期 98-100页

作者：王超高枫肖宇宋畅中国联通智能城市研究院北京100000

数字城市中包含规模极其庞大、类型复杂多样的数字化终端和系统,面临严峻的网络安全风险。为了保障城市级异构系统的安全,需要采用合适的安全策略,尤其是要重视安全风险的预警以及自动化处置。本文提出了一种城市级异构系统安全能力协... 详细信息

数字城市中包含规模极其庞大、类型复杂多样的数字化终端和系统,面临严峻的网络安全风险。为了保障城市级异构系统的安全,需要采用合适的安全策略,尤其是要重视安全风险的预警以及自动化处置。本文提出了一种城市级异构系统安全能力协同模型,基于该模型研制了城市级异构终端安全能力协同平台,并在实际工作中得到应用,为全国数字城市安全能力建设提供参考。

关键词：数字城市安全能力协同模型