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自适应制造资源动态服务组合与优化框架

中国机械工程 2012年第10期23卷 1187-1193页

作者：刘波刘卫宁孙棣华郑林江重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030

针对制造资源服务组合面临的不确定性因素干扰和服务质量保障的特殊需求,面向制造领域引入了CPS使能技术及其理念,构建了面向制造的信息物理融合系统(CPS)体系架构;在此架构下,建立了制造资源的感知模型和认知模型,以把握制造资源的即... 详细信息

针对制造资源服务组合面临的不确定性因素干扰和服务质量保障的特殊需求,面向制造领域引入了CPS使能技术及其理念,构建了面向制造的信息物理融合系统(CPS)体系架构;在此架构下,建立了制造资源的感知模型和认知模型,以把握制造资源的即时服务能力;基于对制造资源的即时服务能力的动态把握,建立了具有自适应能力的制造资源动态服务组合滚动优化框架。最后,利用面向制造的CPS原型系统验证了该框架的可用性。

关键词：信息物理融合系统网络化制造动态服务组合优化滚动优化

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基于节点中心性度量的内容中心网络缓存机制

通信学报 2017年第6期38卷 10-18页

作者：蔡岳平刘军樊欣唯重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400030 重庆大学通信工程学院重庆400030

为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出一种基于节点中心性度量的缓存机制(CMC)。CMC利用控制器获取整个网络的拓扑结构和缓存空间空闲率,根据拓扑的连接关系分别计算各节点的度中心性、紧密中心性和介数中心... 详细信息

为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出一种基于节点中心性度量的缓存机制(CMC)。CMC利用控制器获取整个网络的拓扑结构和缓存空间空闲率,根据拓扑的连接关系分别计算各节点的度中心性、紧密中心性和介数中心性,并将这3个度量和缓存空间空闲率作为缓存节点选择的重要指标。仿真实验表明,与传统内容中心网络(CCN)缓存机制相比,CMC可以有效地提高缓存内容命中率,降低获取内容的跳数和平均请求时延。

关键词：内容中心网络缓存机制中心性度量

基于节点密度与TDMA的无线传感器网络集簇协议

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传感技术学报 2015年第11期28卷 1689-1694页

作者：徐祥振汪成亮重庆大学计算机学院信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

无线传感器网络(WSN)具有节点成本低、易于布置等优点,已广泛应用于国防军事、医疗健康、环境监测等领域。针对WSN中存在的节点能量有限,簇间干扰严重的问题,结合大多应用中WSN具有节点密度分布不均匀的特性,提出一种基于节点密度与时... 详细信息

无线传感器网络(WSN)具有节点成本低、易于布置等优点,已广泛应用于国防军事、医疗健康、环境监测等领域。针对WSN中存在的节点能量有限,簇间干扰严重的问题,结合大多应用中WSN具有节点密度分布不均匀的特性,提出一种基于节点密度与时分多址(TDMA)的WSN自适应集簇分层(DT-LEACH)协议。DT-LEACH协议通过在簇首选举阶段考虑节点剩余能量,保证簇首的均匀分布,延长了网络生存周期;其次,DT-LEACH协议引入TDMA时隙分配阶段,根据节点密度选择节点进入休眠模式,有效地避免了簇间干扰,降低了数据冗余性,减少了网络能耗。仿真实现表明,DT-LEACH协议能有效避免簇间干扰,延长WSN网络生存周期。

关键词：无线传感器网络集簇分层协议节点密度时隙分配

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考虑最邻近前车综合信息的反馈控制跟驰模型

物理学报 2013年第17期62卷 73-79页

作者：孙棣华周桐刘卫宁郑林江重庆大学自动化学院重庆400044 重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044

拥堵控制中,通过车辆运行状态感知与控制的交互融合,实现对车辆有效控制的过程,具有信息物理融合系统的典型特征.本文基于Konishi等的研究工作,从交通信息系统与交通物理系统融合的角度,进一步考虑优化速度差和安全间距对车流的影响,在... 详细信息

拥堵控制中,通过车辆运行状态感知与控制的交互融合,实现对车辆有效控制的过程,具有信息物理融合系统的典型特征.本文基于Konishi等的研究工作,从交通信息系统与交通物理系统融合的角度,进一步考虑优化速度差和安全间距对车流的影响,在耦合映射跟驰模型中,提出了一种考虑最邻近前车综合信息的交通拥堵反馈控制方案.运用反馈控制理论,给出了头车速度发生变化时交通流保持稳定的条件,并与前人工作进行了比较.理论分析与数值模拟结果一致表明,耦合映射跟驰模型在本文提出的控制方案下能更有效地抑制交通拥堵.

关键词：交通流交通拥堵控制耦合映射跟驰模型信息物理融合系统

基于间接域适应特征生成的直推式零样本学习方法

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软件学报 2022年第11期33卷 4268-4284页

作者：黄晟杨万里张译张小洪杨丹重庆大学大数据与软件学院重庆401331 信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756

近年来,零样本学习备受机器学习和计算机视觉领域的关注.传统的归纳式零样本学习方法通过建立语义与视觉之间的映射关系,实现类别之间的知识迁移.这类方法存在着可见类和未见类之间的映射域漂移(projection domain shift)问题,直推式零... 详细信息

近年来,零样本学习备受机器学习和计算机视觉领域的关注.传统的归纳式零样本学习方法通过建立语义与视觉之间的映射关系,实现类别之间的知识迁移.这类方法存在着可见类和未见类之间的映射域漂移(projection domain shift)问题,直推式零样本学习方法通过在训练阶段引入无标定的未见类数据进行域适应,能够有效地缓解上述问题并提升零样本学习精度.然而,通过实验分析发现,这种直接在视觉空间同时进行语义映射建立和域适应的直推式零样本学习方法容易陷入“相互制衡”问题,从而无法充分发挥语义映射和域适应的最佳性能.针对上述问题,提出了一种基于间接域适应特征生成(feature generation with indirect domain adaptation,FG-IDA)的直推式零样本学习方法.该方法通过串行化语义映射和域适应优化过程,使得直推式零样本学习的这两大核心步骤能够在不同特征空间分别进行最佳优化,从而激发其潜能提升零样本识别精度.在4个标准数据集(CUB,AWA1,AWA2,SUN)上对FG-IDA模型进行了评估,实验结果表明,FG-IDA模型不仅展示出了相对其他直推学习方法的优越性,同时还在AWA1,AWA2和CUB数据集上取得了当前最优结果(the state-of-the-art performance).此外还进行了详尽的消融实验,通过与直接域适应方法进行对比分析,验证了直推式零样本学习中的“相互制衡”问题以及间接域适应思想的先进性.

关键词：图像分类零样本学习生成对抗网络域适应特征生成

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Faster-RCNN的车型识别分析

重庆大学学报（自然科学版） 2017年第7期40卷 32-36页

作者：桑军郭沛项志立罗红玲陈欣重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学软件学院重庆400044

车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验... 详细信息

车型识别是目标检测领域在智能交通的重要应用,也是近年来国内外学者的研究热点之一。针对已有车辆检测方法缺乏识别车型能力的问题,提出了基于Faster-RCNN目标检测模型与ZF、VGG-16以及ResNet-101 3种卷积神经网络分别结合的策略,实验对比了该策略中的3种结合模型方案在BIT-Vehicle和CompCars2种大型车型数据库的车型识别能力。在BIT-Vehicle数据集上,基于Faster-RCNN与ResNet-101结合模型方案的车型识别率高与其余2种结合模型方案,其车型识别率高达91.3%;在迁移测试CompCars数据集上,3种结合模型方案均展现了很好的泛化能力。

关键词：车型识别目标检测 Faster-RCNN 卷积神经网络

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对称三进制编码的同态加密算术运算研究

密码学报 2018年第3期5卷 262-270页

作者：傅海军蔡斌向宏桑军信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 重庆大学软件学院重庆400044

全同态加密可以在不泄露明文信息的情况下,支持对密文的任意函数运算并在解密后得到与在明文上执行相应运算一致的结果.全同态加密应用需要先通过编码将待处理的数据编码为明文串,然后将编码得到的明文同态加密为密文并进行密文上的函... 详细信息

全同态加密可以在不泄露明文信息的情况下,支持对密文的任意函数运算并在解密后得到与在明文上执行相应运算一致的结果.全同态加密应用需要先通过编码将待处理的数据编码为明文串,然后将编码得到的明文同态加密为密文并进行密文上的函数运算,再将运算得到的密文进行同态解密,最后将解密结果解码为应用中的数据类型.不同的编码方案对全同态加密应用的效率有较大的影响.本文将对称三进制编码方法应用于全同态加密应用,设计了整数的对称三进制编码算术运算方法.同时,分析了对称三进制编码下的整数加法、整数减法和整数乘法的位乘法深度.设计的整数对称三进制编码算术运算不需要对编码设置符号位,并且按照减少位乘法运算次数和深度的原则对运算过程进行了优化,最后,利用HElib库实现了整数的对称三进制编码下10个比特位的同态加法、同态减法和同态乘法的算术运算,计算期间不需要Bootstrapping过程.实验结果表明,整数在对称三进制编码下的同态算术运算效率优于二进制编码.

关键词：全同态加密 HElib 对称三进制编码算术运算

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大数据与安全可视化

重庆大学学报（自然科学版） 2016年第2期39卷 71-81页

作者：向宏张瑜胡海波重庆大学信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室重庆400044 重庆大学软件学院重庆400044

IT技术的飞速发展开启了大数据时代。海量的数据信息带来更多的数据价值的同时,各类安全问题也随之而来。通过数据可视化技术能够帮助充分全面并且及时地找出系统中可能存在的安全威胁,评估系统安全,保证基础设施的安全。研究从数据角... 详细信息

IT技术的飞速发展开启了大数据时代。海量的数据信息带来更多的数据价值的同时,各类安全问题也随之而来。通过数据可视化技术能够帮助充分全面并且及时地找出系统中可能存在的安全威胁,评估系统安全,保证基础设施的安全。研究从数据角度出发,结合大数据的特征对安全数据进行分类,并对当前已存在的针对不同安全数据进行可视化的工具及技术进行总结,使得能够将已成熟的数据安全可视化技术用于大数据安全的研究,最后对未来的发展趋势进行了展望。

关键词：大数据安全可视化安全数据

基于同态加密的多分类Logistic回归模型

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密码学报 2020年第2期7卷 179-186页

作者：许心炜蔡斌向宏桑军信息物理社会可信服务计算教育部重点实验室(重庆大学) 重庆400044 重庆大学大数据与软件学院重庆400044

随着计算能力的发展,机器学习得到了广泛的应用,数据的安全问题也成为一个重要问题.同态加密技术可以在不泄露明文信息的情况下,对密文进行运算并在解密后得到与在明文上执行相应运算一致的结果.因此,同态加密是一种可行的有潜力的数据... 详细信息

随着计算能力的发展,机器学习得到了广泛的应用,数据的安全问题也成为一个重要问题.同态加密技术可以在不泄露明文信息的情况下,对密文进行运算并在解密后得到与在明文上执行相应运算一致的结果.因此,同态加密是一种可行的有潜力的数据安全外包解决方案.为了解决现实生活中出现的多分类问题,本文基于Cheon等提出的HEAAN同态加密方案,提出了一种能有效保护数据隐私的多分类Logistic回归模型,采用"一对其余"的拆解策略,通过训练多个分类器,将二分类Logistic回归模型推广到多分类.数据持有者可以将数据加密后发送给服务器,服务器使用多分类Logistic回归模型对加密数据进行训练,并将结果传回数据持有者,数据持有者解密结果后可以用来对多分类数据进行预测,整个过程中不会有隐私被泄露.本文通过对UCI的Dermatology和Iris数据集进行了实验,测试模型的性能.Dermatology数据集包含358条样本, 34个特征属性,分为6个类别,训练时间约为36.70分钟,准确率达到77.18%,与明文计算的准确率一致.实验验证了本文的模型在效率和准确率方面的可行性.

关键词：同态加密 HEAAN Logistic回归多分类