摘要：为消除传统的形状分布算法分辨力不高的缺陷,在传统形状函数D2距离的基础上提出了两点改进:将三维模型表面的随机样本点对依据其连线的几何属性进行分类,以反映模型的凹凸特征分布情况;引入点所在邻域法向量的夹角信息,进一步区分多面体盒形件、回转类零件或自由曲面信息。通过实验,证明该算法具有更高的分辨能力和精度。

摘要：为了提高设计资源的检索精度和效率,提出了一个基于集成产品信息模型的两阶段检索系统.该系统集非几何与几何信息于一体,将检索分为两阶段:基于非几何信息检索,快速定位检索范围;基于几何信息的检索,采用形状统计检索法,抽取零件的矩属性,计算矩的欧氏距离来评估产品之间的相似性.实例验证了该算法具有较好的检索精度.

摘要：针对传统脆弱性代码复用检测技术漏报率高的问题,提出基于漏洞指纹的检测方法.分析开源项目漏洞补丁的结构与脆弱性代码特征,总结代码复用过程中常见修改手段的特点,设计基于哈希值的漏洞指纹模型.开展代码预处理消除无关因素的影响,选取固定行数的代码块作为特征抽象粒度,利用哈希算法抽取关键代码特征.通过搜集开源项目漏洞信息与相关代码片段构建漏洞样本库,利用基于LCS的相似性评估算法定位漏洞样本的复用并且标记为敏感代码,使用漏洞指纹进行检测并根据识别策略完成对脆弱性代码的判定.实验结果表明,基于漏洞指纹的检测方法能够有效地应对多种代码修改手段的影响,明显提高检测效率,检测时间与输入代码量呈线性增长关系.

摘要：针对废旧手机回收过程中型号难以精确识别的问题,提出一种基于孪生卷积神经网络的废旧手机型号识别方法.首先,利用基于最大类间差分的边缘检测算法解析手机图像的区域特征,构建手机型号识别数据库;其次,构造一种共享权值孪生卷积网络(siamese convolutional neural network,S-CNN)的手机识别模型,实现废旧手机图像特征的快速提取;最后,设计一种自适应学习率的识别模型参数更新策略,提高手机型号识别的精度.将其应用于不同场景下废旧手机的分拣,实验结果表明该方法具有较好的快速性和准确性.