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关键词： 全生命周期保护   硬件可信根   生物特征安全  

摘要： 0引言随着人脸识别技术在门禁考勤、移动支付、远程身份核验等场景的深度应用,其伴生的安全隐患已引起学术界与产业界的高度重视。根据Gartner 2023年发布的《生物识别技术风险评估报告》,超过60%的企业生物识别系统在数据传输与存储环节存在安全设计缺陷,其中近半数系统未能实现特征值与原始图像的有效隔离。中国信通院《人脸识别技术安全白皮书(2024)》进一步指出,当前主流方案在应对侧信道攻击、物理拆解及内部威胁时普遍缺乏硬件级防御机制。

关键词： 稳定同位素   有机产品   机器学习   分类器   真实性鉴别  

摘要： 当前对有机农产品鉴别主要集中在认证标识检测上,尚未发现鉴别有机农产品的有效性状指标。为解决这一问题,本研究基于稳定同位素比值质谱特征值技术,选取云南省典型有机种植认证农场和相邻常规种植区,分别采集黄精、生菜、苹果农产品和土壤样本,通过判别分析(OPLS-DA)和降维分析识别有机与常规样本的差异,筛选关键指标,并利用RandomForest和XGBoost构建机器学习模型,以期建立云南高原特色有机农产品的判别方法。结果表明:有机与常规种植在农产品δ^(15)N、土壤碱解氮等指标之间存在显著差异,农产品δ^(15)N是最重要的有机判别因子,农产品δ^(13)C和总氮含量、土壤δ^(15)N和碱解氮含量是有机种植的显著变异指标。基于δ^(15)N、δ^(13)C等同位素特征和农产品-土壤性质参数指标构建的机器学习模型可实现有机与常规农产品有效判别,准确度超过92%。

关键词： 主题模型   非负矩阵分解   变分自编码器   文本相似度   正则化约束   因子矩阵  

摘要： 为解决传统NMF主题模型难以处理短文本数据稀疏性,以及随机初始化导致聚类结果不稳定的问题,提出一种基于语义相似和变分自编码器的非负矩阵分解主题模型(VSNMF)。该模型在传统的NMF基础上引入单词共现和文本相似度的正则化约束,保证因子矩阵的近似正交性,从而缓解数据稀疏性的缺点,使模型适应不同长度的文本数据集。同时,利用变分自编码器(VAE)初始化因子矩阵,将编码器最后一层输出的直接作为因子矩阵,以增强模型的收敛性和稳定性。在4个不同长度的文本数据集上,将所提出的VSNMF模型与其他模型进行对比,得出该模型优于对比模型,在BBCNews、BBCsport、AGNews、Snippets数据集上的聚类准确率(ACC)分别为94.3%、96.1%、81.5%、93.8%;基于VAE的初始化方法具有良好的收敛性和稳定性,模型分别经过30、40、40、40次的迭代就已经收敛,聚类准确率的标准差分别为0.3、0.0、1.0、0.0。实验结果表明,VSNMF模型对不同长度的文本数据集具有良好适应性和泛化能力,VAE的初始化方法加快了模型的收敛性,提高了聚类的稳定性。

关键词： 代数特征值   大规模   预条件   并行计算  

摘要： 大规模代数特征值问题广泛应用于材料科学与工程结构分析等领域.在多尺度复杂系统中,随着问题规模的不断扩大以及尺度差异引发的误差累积,传统特征值算法在精度、稳定性以及计算效率方面逐渐显现不足,在部分场景下甚至难以实现有效求解.本文围绕特征值解法器GCGE的研究进展,系统开展了高效并行算法的设计与实现,致力于提升其在复杂系统中的稳定性与适应性.针对传统解法器在处理复杂小规模问题及大规模病态问题时存在的效率与稳定性瓶颈,本文对GCG算法进行了优化改进,引入对角归一化预处理策略以增强收敛性和数值稳定性,并提出面向质量矩阵不正定问题的L^(2)-正交与刚度矩阵正交策略以提升数值性能.此外,GCGE已完成与SLEPc软件环境的集成,支持Hermitian特征值问题和最大特征值问题的求解,并在北太天元高性能计算平台实现模块化部署,展现出良好的工程应用前景.

关键词： 数字化平台   矿用大型机械设备   状态检修系统   特征向量   密度阈值  

摘要： 在高粉尘浓度、持续强振动的矿井环境下,大型机械设备状态原始数据质量差、一致性低,易形成数据孤岛。当缺乏有效的特征级融合机制时,无法构建全面的设备特征信息,导致检测可靠性下降。设计了一种结合数字化平台的矿用大型机械设备状态检修系统。该系统总体架构涵盖设备感知层、本地数据中枢、远程运维中心及智能决策层。首先,进行特征向量提取,通过数据整合与小波包分解获取归一化能量特征向量,有效解决数据孤岛现象;然后,基于局部密度实现设备的状态异常检测;最后,结合多维因素构建机械设备检修策略函数,生成设备状态检修策略。结果表明,该系统在故障检测、检修决策等方面具有明显优势,能有效保障矿山生产效率与安全。

关键词： 四个三角形数   theta函数   表示方法数   非对称系数   B(1,1,3,9   a  

摘要： 运用拉马努金theta函数φ(q)和ψ(q)的恒等式及其性质,对于四元非对称系数(1,1,3,9)情形,通过建立正整数a表示为四个平方和数线性表示的表示方法数与表示为四个三角形数线性组合表示方法数之间的关系,得到任意正整数a表示为四个三角形数非对称系数线性组合的表示方法数B(1,1,3,9;a)的精确表达式。

关键词： 函数组   线性相关性   线性微分方程  

摘要： 给出了一种十分有效判定函数组线性相关的方法,该结论是函数组线性相关的充要条件,判定方式简单有效,适用于任何函数,在教学上有一定的参考价值。

关键词： 神经网络   特征值问题   中子扩散方程   噪声   特征值问题求解软件包  

摘要： 探讨核工程领域中子扩散特征值问题(NDEP)的机器学习求解方法。首先介绍数据驱动神经网络(DEPINN)借助先验或观测数据求解中子扩散方程的流程和处理带噪数据的方法。针对观测数据难以获取的情况,介绍了反幂法神经网络(IPMNN)和广义反幂法神经网络(GIPMNN)求解最小特征值问题的基本模型。基于上述模型,开发了特征值问题求解软件包(AISEA),并通过该软件包验证所提出算法的有效性和精确度。该软件包可为核工程领域提供一种高效的数值求解工具。

关键词： 维数公式   行列式   克莱姆法则   几何意义  

摘要： 本文讨论两个线性子空间的交的维数,线性变换的核与值域的维数,以及克莱姆法则的几何意义,展示线性代数知识之间具有本质相通性.一方面帮助学生更加深入清晰地理解知识点的内涵;另一方面可以作为课程思政元素融入课堂,使学生深入体会现象与本质的辩证关系.

关键词： 多参数特征值问题   对称正定矩阵   外推Jacobi方法   矩阵谱半径  

摘要： 多参数特征值问题来源于典型相关分析理论。典型相关分析理论可用于分析多组变量之间的相关性,是多元统计的重要方法之一,在计量经济学、生物统计学和信号处理等领域具有广泛的应用背景。采用外推Jacobi方法求解两类多参数特征值问题并给出了该方法的收敛性证明。数值例子与经典Jacobi方法、Gauss-Seidel方法和SOR方法等进行了数值比较,验证了外推Jacobi方法的有效性。