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关键词： 隐私保护   频率估计   混洗差分隐私   盲签名   矩阵运算  

摘要： 混洗差分隐私(SDP)模型能兼顾用户端的隐私保护程度和服务器端发布结果的可用性,更适用于隐私保护的大数据收集和统计发布场景。针对目前SDP频率估计方法的洗牌效率较低和混洗过程安全性不足等问题,进行以下工作:首先,设计基于优化椭圆曲线的混洗差分隐私盲签名算法(SDPBSA),以实现对篡改或伪造信息的鉴别,提高混洗过程的安全性;其次,提出矩阵列重排转置(MCRT)洗牌方法,以利用随机的矩阵列重排和矩阵转置操作实现数据混洗,提高混洗过程的效率;最后,结合上述方法构建完整的SDP频率估计隐私保护框架——SM-SDP(SDP based on blind Signature and Matrix column rearrangement transposition),并通过理论分析讨论它的隐私性和误差级别。在Normal、Zipf和IPUMS(Integrated Public Use Microdata Series)等数据集上的实验结果表明,相较于Fisher-Yates、ORShuffle(Oblivious Recursive Shuffling)和MRS(Message Random Shuffling)等洗牌方法,MCRT洗牌方法的洗牌效率提升了1~2个数量级;相较于mixDUMP、PSDP(Personalized Differential Privacy in Shuffle model)和HP-SDP(Histogram Publication with SDP)等频率估计方法,SM-SDP框架在不同比例恶意数据存在时的均方误差(MSE)降低了2~11个数量级。

关键词： 人脸识别   统一全域人脸库   可信身份验证   特征值  

摘要： 人脸识别技术具有数据采集方便、特异性强、识别率高、非接触的特点,被高校广泛应用在课堂学习行为分析、学习情感计算、教育教学评价等智慧校园应用场景,助力学校精细化管理和个性化教学,构建智慧教育生态。文章分析了高校人脸识别应用存在的人员信息不全面、人脸照片重复采集、多处存放、人脸照片核验难、安全性能差等问题,按照“全域人员、用途告知、统一入口、自愿采集、自主授权、可信核验、集中存放、加密存取,特征值识别、安全合规”的原则,设计了包含数据感知层、人脸识别算法引擎、人脸数据仓库、AI能力接口、应用层、展示层六大模块的高校统一全域人脸库系统,实现了校内全域人脸照片的统一采集和集中存放、照片质量统一检测和可信真实身份验证、人脸生物特征值的统一提取和下发,形成了全校人脸信息“一个库、全口径、特征值、可信任、多应用、重安全”的校园人脸识别应用格局,为下一步基于AI的智慧教育教学生态建设打下坚实基础。

关键词： 频谱感知   SαS分布噪声   分数低阶矩   特征值分布   调和平均  

摘要： 针对SαS分布噪声提出了一种基于分数低阶预处理与特征值调和平均检测相结合的频谱感知算法,该算法以分数低阶预处理接收信号样本协方差矩阵的最大特征值与特征值调和平均之差与最小特征值之比(DMHMM)作为感知判决量.该算法在预处理阶段通过分数低阶操作降低SαS分布噪声非高斯特性的影响,在检测阶段利用极值特征值与特征值调和平均设计检测判决量,检测过程避免了对噪声参数的依赖,适应范围广.在此基础上,基于Wishart矩阵特征值几何平均的矩理论,以及高维随机矩阵中最大和最小特征值渐近分布理论,针对DMHMM频谱感知算法提出了一种有效的理论判决门限计算方法,在降低理论门限计算复杂度的同时,提高了非渐近条件下SαS分布噪声中主用户信号检测结果的可靠性.Monte-Carlo仿真结果表明,所提DMHMM频谱感知算法可以获得比半盲DMGM算法更为可靠的检测判决结果,且在检测阶段无需SαS分布噪声的相关参数;由于综合利用了分数低阶预处理后取样协方差矩阵的极值特征值以及特征值调和平均信息,能够更好地反映主用户信号的变化,使得新算法具有比MME和CHME算法更优的检测效果.

关键词： 特征值   Kirchhoff型梁方程   全局分歧   结点解  

摘要： 利用分歧方法,研究四阶Kirchhoff型梁方程两点边值问题{u″″(t)-M(∫_(0)1 u′|^(2)d t)u″(t)=λf(t,u(t)),t∈(0,1),u(0)=u(1)=u″(0)=u″(1)=0结点解的分歧行为,其中λ∈ℝ是参数,M:[0,∞)→[0,∞)和f:[0,1]×ℝ→ℝ是光滑函数.当M和f满足适当条件时,获得了其结点解的存在性结果.

关键词： 波峰焊产品   异常检测   潜在特征向量   重建误差   门控集成生成对抗网络  

摘要： 波峰焊在线质量检测是检验不良产品的重要方法,高精度的质量检测能够降低生产成本并为波峰焊过程中的质量预警提供支持。常规的质量检测方法能够较好地检测波峰焊产线中的漏焊、虚焊和连焊等质量缺陷。但波峰焊产线中还会发生其他异常,这些异常往往具有突发性、稀有性、未知性与异构性。常规检测手段难以检测这些突发异常,因此提出一种基于重建误差度量的异常检测方法。该方法通过对现有质量检测模型生成的潜在特征向量进行重构,并利用重建误差判定样本是否为异常,以在对常见缺陷高精度检测的前提下完成对生产异常的在线检测。此外,进一步构建了融合空间-通道注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)与EfficientNet架构的特征提取模型,以及门控集成生成对抗网络(Gated ensemble Generative Adversarial Network,GGAN)模型,以进一步提升异常检测性能。针对南京某电子企业生产数据的实例验证表明,所提方法与构建的模型可实现高达98.5%的异常检出率。与现有方法相比,所提方法显著提升了对波峰焊产线中异常样本的检测能力,同时保证了对常见缺陷的高精度检测。

关键词： 循环2m+1对角矩阵   托普利兹矩阵   矩阵重排与分块   行列式  

摘要： 循环对角Toeplitz矩阵作为带状矩阵的一种特殊类型,在各个领域中都经常出现并应用.提出了一种计算具有Toeplitz结构的n阶循环2m+1对角行列式的高效数值算法,通过矩阵重排和划分以及线性变换,能够快速可靠地计算循环2m+1对角Toeplitz矩阵的行列式.为验证算法的正确性和计算性能,分别针对低阶和高阶Toeplitz矩阵进行了数值实验,并与Matlab内置函数计算结果进行对比.

关键词： 对手建模   特征向量   策略生成   相似度匹配   集成策略  

摘要： 为降低对手风格预测偏差,提升我方智能体的博弈水平,提出了一种基于对手特征向量的对抗策略生成方法,基于模型隐状态构建对手类别特征向量,在博弈过程中实时匹配对手行为类别,结合集成克制策略,生成我方综合对抗策略。实验结果表明,所提方法可有效提升智能体应对不确定性对手的能力,为智能博弈提供一定的方法支撑。

关键词： 支持向量机   镜泊湖火山   天然地震事件   爆破事件   特征向量  

摘要： 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在解决小样本、非线性识别问题中具有诸多独特优势,对地震事件分类具有良好效果。本文对镜泊湖火山区微小地震事件及爆破事件波形进行去噪处理,并提取特征向量,并采用SVM方法进行分类模型训练。分类结果表明,使用该方法可有效完成天然地震和爆破事件的识别,准确率高达94%。

关键词： 电力智能巡检系统   图像纹理属性   特征向量   图像识别模型   鲁棒性  

摘要： 电力巡检区域地形错综复杂,巡检设备受限于局部感受野而产生视觉盲区,无法有效寻找目标物体,从而导致识别精度下降,鲁棒性不足。基于此,提出一种面向电力智能巡检系统的图像识别模型鲁棒性研究方法。首先,对获取的巡检图像进行分割处理。运用灰度差分统计描绘巡检图像的纹理属性,利用K-means算法对特征向量进行聚类分析,实现图像分割处理,解决传统方法在处理复杂背景图像时分割鲁棒性不足的问题。然后,对巡检图像进行灰度化处理。通过提取巡检图像的局部纹理特征和尺度不变换特征,结合金字塔方法确定的关键点,构建更具准确性和鲁棒性的特征向量。最后,引入支持向量机(Support Vector Machines,SVM)构建图像识别模型,将提取的鲁棒特征向量作为模型输入,获得识别结果。实验结果表明:所提方法能够获取高准确率的图像识别结果,显著提高识别模型的鲁棒性。

关键词： 级联图像   序列特征向量   商业综合体   虚拟消防   疏散动态   循环模拟  

摘要： 研究基于级联图像序列特征向量的商业综合体虚拟消防疏散动态循环模拟方法,提高人员消防疏散能力。在分析有限状态机原理基础上,构建由毒性评估单元、行为模拟单元、场景分析单元组成的有限状态机系统,在行为模拟单元,通过提取级联图像序列特征向量,预测虚拟消防人员行为,将行为分析结果输入有限状态机,通过蚁群算法选取最优的疏散路径,经有限状态机输出实现商业综合体虚拟消防疏散动态循环模拟。实验结果表明,该方法的应用效果较好,通过模拟结果可知出口宽度有利于提高人员消防疏散效率,而烟雾浓度过高降低人员消防疏散效率;采用蚁群算法可根据着火区域和人员起始位置,迅速规划出最优消防疏散路径,提高商业综合体出现火灾时,人员疏散能力,保障商业综合体中人员的人身安全。