摘要：动态Bayesian网是复杂随机过程的图形表示形式 ,从数据中学习建造动态Bayesian网是目前的研究热点问题 .本文针对该问题提出了一种遗传算法 .文中设计了结合数学期望的适应度函数 ,该函数利用进化过程中的最好动态Bayesian网把不完备数据转换成完备数据 ,使动态Bayesian网的学习分解为两个Bayesian网 (初始网和转换网 )的学习 ,简化了学习的复杂度 .此外 ,文中给出了网络结构的编码方案 ,设计了相应的遗传算子 .模拟实验结果表明 ,该算法能有效地从不完备数据序列中学习动态Bayesian网 。

摘要：文中对如何从含有离散变量和连续变量的混合数据中学习 Bayesian网进行了研究 ,提出了一种基于遗传算法的连续变量离散化算法 .在该算法中给出了兼顾离散模型准确度和复杂度的适应度函数 ;并基于对离散化的实质性分析 ,定义了离散策略等价的概念 ,由此制定了离散策略的编码方案 ;进一步设计了变换离散策略的遗传算子 .该算法不存在局部极值问题 ,且不需要事先给定变量序关系 .模拟实验结果表明 ,该算法能有效地对连续变量离散化 ,从而使得从混合数据中学到的 Bayesian网具有较好性能 .

摘要：信息物理融合系统(cyber-physical system,CPS)在社会生活中发挥越来越广泛的作用.CPS资源的按需编排建立在CPS资源的软件定义基础上,软件接口的定义则依赖对CPS资源能力的充分描述.目前,CPS领域内缺少一个能规范表示资源及其能力的知识库和构建该知识库的有效方法.面向CPS资源的文本描述,提出构建CPS资源能力知识图谱并设计一种自底向上的自动构建方法.给定资源,所提方法先从其代码和文档中提取资源能力的文本描述信息,并基于预定义的表示模式生成规范化表示的能力短语.然后,基于动宾结构的关键成分对能力短语进行划分、聚合与抽象,生成不同类型资源的能力层次化抽象描述.最后,构建资源能力知识图谱.面向Home Assistant平台,构建了包含32个资源类别、957个资源能力的知识图谱.图谱构建实验从不同维度对比分析了手工构建和所提方法自动构建的结果.实验表明,所提方法为CPS资源能力知识图谱的自动化构建提供可行途径,有助于减少人工构建工作量,补充CPS领域内资源服务与能力的描述,并提高图谱的知识完备性.

摘要：在AUTOSAR平台的软件架构中,基础软件层包含大量接口定义完整的标准模块。开发AUTOSAR应用时需要将基础软件层模块嵌入到操作系统上下文中,由操作系统来触发模块的主处理函数,并提供必要的数据同步机制。为此,提出一种基础软件调度器模块的设计及实现方案,将上述模块嵌入到指定项目的上下文中。实现结果表明,该方案能节约操作系统资源,提高模块可靠性和稳定性。

摘要：知识获取一直以来都是构建专家系统的瓶颈问题。针对该问题,利用自然语言处理技术,设计并实现一个针对化学科技文献进行分析的知识获取系统,并对其关键技术进行分析。系统对输入文本进行分词及词性标注,在此基础上,使用Tregex在句法分析树上进行实体识别,同时利用依存关系进行搭配词识别。实验结果表明了该系统的有效性。

摘要：随着量子计算机的快速发展,经典密码系统面临巨大的威胁.Shor算法可以在量子计算机上多项式时间内分解大整数和求解离散对数,而这两类问题分别对应经典公钥密码系统中的RSA和椭圆曲线密码(ECC)所依赖的困难问题,因此可以抵御量子计算攻击的后量子密码近年来受到广泛的研究.格密码是后量子密码中最为高效且拓展性强的一类密码算法,在未来会逐步替代传统公钥密码算法(RSA、ECC等).256位高级向量扩展(AVX2)指令集是英特尔64位处理器中普遍支持的一类单指令多数据(SIMD)指令集,可用于并行计算.但是,由于格密码结构复杂,在支持AVX2指令集的英特尔64位处理器上难以对格密码方案进行高适配的深度优化.AKCN-MLWE算法是我国自主设计的基于模格上容错学习(MLWE)问题的格密码密钥封装(KEM)方案,是中国密码学会举办的公钥密码算法竞赛第二轮的获奖算法.本文基于256位高级向量扩展(AVX2)指令集设计了针对AKCN-MLWE算法的高效实现方案,包括以下几个关键优化点:针对多项式乘法,本文结合最优的数论变换(NTT)算法,将NTT的最后一层转换为线性多项式并使用Karatsuba算法进行加速计算,大幅提升计算效率的同时减少了预计算表的空间占用;针对取模运算,本文结合了Barrett约减算法和蒙哥马利约减算法的优势,同时采用延迟约减技术降低取模次数;本文针对所有多项式运算均实现了高度并行化,设计了针对多项式压缩与解压缩的并行算法,进一步提升了实现效率.本文设计的AKCN-MLWE算法AVX2高效实现方案在八核Intel Core i9-9880H处理器上仅需不到0.04 ms即可完成一次完整的KEM(包括密钥生成、密钥封装和密钥解封装),相比于参考实现提升8.84倍,其中密钥生成提升7.07倍,密钥封装提升7.90倍,密钥解封装算法提升11.78倍.本文提出的AKCN-MLWE算法AVX2实现方案在相近经典安全强度下性能优于美国国家标准技术研究所(NIST)后量子密码标准化进程第二轮中众多格密码方案(Kyber、NewHope和Saber等).同时,本文设计的部分优化方案可用于提升Kyber、NewHope等格密码方案的性能.

摘要：利用广告最后一帧的特点,提出了一种新颖的音视频相结合的广告检测的方法。在镜头分割的基础上,运用基于SVM的FMP(I有产品信息的图像帧)检测与静音段检测相结合的方法检测广告区域最后一帧。根据检测出来的结果确定广告的开始位置和结束位置,从而确定广告区域。实验结果表明,该方法不仅具有较高的准确率和查全率,而且解决了以往广告检测边缘定位不准的问题。

摘要：近些年来,由于互联网企业竞争激烈,各平台文本信息存在着相互恶意拦截的问题,这往往给用户带来不便甚至造成损失。目前,在中文文本信息过滤领域中,“火星文”在规避关键词屏蔽方面效果显著。然而,随着人工智能的快速发展,检测技术不断提升,仅仅依靠规避关键词屏蔽已然不足以确保文本信息传递的安全性,文本关键信息仍然存在着被拦截的风险,这是由于这类关键信息的呈现模式通常具有规律性。为了解决这类问题,本文采用了文本信息隐藏技术。鉴于传统文本隐写算法的局限性,本文提出了一种基于“火星文”生成的文本隐写系统。该文本隐写系统利用“火星文”较于传统平面媒介的语言形式而言,信息冗余度高的特点,将重要内容隐藏至文本中。该文本隐写系统主要由预处理、控制以及隐写三大基本模块组成。通过对汉字结构特征的研究以及“火星文”构字方式的分析,本文设计出了6种隐写子模块以供信息嵌入与提取。实验结果分析,所提出的隐写方案的嵌入容量高于同类型隐写方案,且具有较强的鲁棒性。此外,我们给出该文本隐写系统在互联网中的一个具体应用,从而体现其实用性。

摘要：自然语言是软件需求的主要书写形式之一,易于理解但容易产生缺陷。目前,基于自然语言处理等技术解决需求缺陷的方法引起学术界和工业界的广泛关注。但不像其他领域中存在大量可用公开数据集,在软件工程领域,仍然缺乏合适数据集与评价数据集是否合适的方法来帮助进行基于自然语言的需求缺陷检测等任务。针对需求缺陷检测,提出对应的数据集评估方法与度量模型,设计基于规则的数据集评估框架,对已有的公开需求数据集进行实验分析,并根据量化指标进行统计。

摘要：基于特征的领域分析与建模技术是软件产品线开发中较为主流的需求建模方法,为描述产品线共性和可变性及其之间的关系提供了良好的支持。然而在现有特征模型基础上,如何指导系统开发人员进行软件系统的详细设计是亟待解决的问题。该问题主要体现在特征之间的结构与语义关系,以及特征的可变性如何映射为合理的系统设计模型这两个方面。针对上述问题,提出一种基于特征分解模式的软件产品线参考设计方法。该方法为特征模型中具有不同结构、不同语义的特征分解模式提供参考的详细设计方案,并提出相关聚类准则以支持对应全局特征模型的设计模型优化。最后,通过成绩录入软件产品线对该方法的有效性进行验证。