摘要：针对胶囊图神经网络训练中得到的只有整体结构信息,并且随着层数的增加,节点的结构特征信息会丢失的问题,本文提出融合全局和局部特征的胶囊图神经网络。首先,改进了Node2vec,将节点的属性信息引入随机游走过程中,从而在生成网络表示时综合考虑了网络结构和节点的属性;然后,将改进的Node2vec引入胶囊图神经网络,设计了一个融合全局和局部特征的胶囊图神经网络。通过实验发现,本文模型在训练时的收敛速度更快,在图分类任务上的准确率有所提高。

摘要：通过对活套系统动态耦合过程的分析,在工作点附近,以实际热轧现场数据为依据,建立控制对象的动态数学模型.提出了BP-RBF神经网络自适应控制策略以减弱系统的耦合影响,证明了所设计的控制器能确保闭环系统渐近稳定.最后的仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果.

摘要：为了解决异质网络的结构信息和语义信息挖掘不全面的问题,针对异质网络的链接预测,提出了将基于元路径的分析方式与隐马尔可夫模型相结合的链接预测方法。考虑到聚簇可以有效地捕获异质网络的结构信息,将k-means算法进行改进得到基于距离均方差最小的初始聚簇中心方法,并将其应用到隐马尔可夫模型(HMM)中,设计了基于聚簇的一阶隐马尔可夫模型(C-HMM(1))的链接预测方法,同时提出基于聚簇的二阶隐马尔可夫模型(C-HMM(2))的异质网络的链接预测方法。进一步考虑数据的特征信息,提出了将最大熵模型和二阶隐马尔可夫模型相结合的链接预测方法ME-HMM。实验结果表明,ME-HMM比C-HMM方法的链接预测精确度更高,且ME-HMM因充分考虑到数据的特征信息比C-HMM的性能更加优异。

摘要：针对当前手机短信业务费用较高,且只能在2人之间发送的不足,利用J2ME技术较为强大的网络通信能力,提出一种基于J2ME/Servlet的多人手机聊天系统,阐述其构建思想及其关键技术,模拟实验结果表明,该系统具有可行性。

摘要：针对一对多模型下共享数据细粒度访问控制、密文密钥的安全共享和更新等问题,提出了一种面向云存储且支持代理重加密的多关键词属性基可搜索加密方案。增加节点信息改进访问树结构,实现对密文数据读写权限的细粒度访问控制;对查询关键词进行属性基加密优化处理,实现陷门信息不可区分性和限制不同用户的检索能力;利用重加密方法更新密文及密钥,解决已撤销用户恶意访问隐私数据带来的系统安全问题;设计了一种基于区块链的安全性验证算法来识别第三方托管隐私数据被攻击篡改的问题。基于DBDH困难问题和DDH困难问题,推理证明了所提方案能够满足自适应关键词密文安全和陷门安全。实验结果表明,该方案在密钥生成、陷门生成、关键词索引生成和正确性验证阶段能够保证隐私数据及密钥安全,同时相比于同类方案,在时间开销方面具有更高效率。

摘要：大型企业的电动机保护一直是关系到保证生产正常运行的重要因素,目前使用的热继电器装置不能获得很好的效果。为此,本文提出了一些改进措施,如采用555时基电路,可自行调节设定参数,并实现了全部设计方案。通过一阶段的现场测试表明,使用此装置对电动机过流保护,可以大大提高电动机的使用寿命。

摘要：人耳图像的自动识别是一种新的生物特征识别技术.将主元分析法(PCA)应用于人耳图像识别,分别应用BP神经网络和最近邻域法进行分类识别,给出了具体的网络设计与性能比较分析.实验结果表明,应用PCA方法提取人耳图像特征,选择合适的分类器和网络结构,可以取得满意的识别效果.