摘要：针对多元低密度奇偶校验码(LDPC)译码算法复杂度较高的问题,设计了一种新的基于信息向量可靠度分布特征的动态门限截断策略。利用可靠度的最大值和次大值之间的差值动态选择截断门限阈值,以减少参与运算的有限域元素。在迭代过程中,根据该门限阈值进行信息筛选,使网格图上参与运算的状态数和边数更少,从而获得更低的平均译码复杂度。基于该策略,提出了一种基于动态门限策略的扩展最小和(DT-EMS)算法。仿真实验结果显示,所提算法在译码性能上与经典的多元和积算法和基于固定门限策略的扩展最小和算法等非常接近。此外,所提DT-EMS算法的复杂度低于基于固定门限策略的扩展最小和算法,并且明显低于多元和积算法的复杂度。

摘要：为解决复杂多峰优化问题高质量解难以获取的难题,分析灰狼算法解此类问题时易陷入局部最优的原因,提出一种解复杂多峰优化问题的双引导机制灰狼算法。对于当前适应度较好的个体,沿用传统灰狼算法引导机制探测个体,保留其局部搜索能力强的优点;对于适应度较差的个体,通过动态选择稀疏点算子或偏向差分变异算子的引导机制探索解空间新区域,增强灰狼算法跳出局部最优的能力。实例仿真计算结果表明,该算法所获计算精度优于相比较的其它算法。特别是Wilcoxon假设检验结果显示,其分别以96.67%、97.43%、93.15%的显著性优于传统灰狼算法、粒子群-灰狼混合算法及选择性反向灰狼算法。

摘要：ResNet深度神经网络用于图像分类时,全连接层训练算法收敛性差降低了分类效果。针对此不足,提出一种模糊策略梯度算法训练ResNet。推导出ResNet全连接层权重的迭代公式,用历史梯度信息修正当前一阶小批量梯度,用模糊策略学习率更新权重,通过上下边界函数处理学习率的过大或过小而引发的迭代振荡,改善训练算法收敛性。在CINIC-10和CIFAR-100数据集上的实验结果表明,所提算法训练的ResNet分类效果优于相比较算法。特别是在综合性分类指标Kappa系数上,所提算法训练的ResNet较最新的AdaBound算法平均提高了9.29%,改进效果显著。

摘要：针对云计算下基于属性访问控制策略容易被第三方修改造成资源被恶意访问的情况和现有策略检索方法效率低的问题,提出基于默克尔-帕特里夏树(MPT)和布隆过滤器(Bloom Filter)的属性访问控制策略管理方法。为访问控制策略集合构建一棵MPT树,通过PDP进行验证的方式监督策略是否被修改,把策略集合通过Hash函数映射到Bloom Filter,通过对访问控制请求进行hash运算来完成策略检索过程。理论分析和实验结果表明,该方法能在策略被篡改时以改变根hash的方式导致PDP验证失败,提高策略的安全性,与其它的策略检索方法相比,该方法提高了策略的检索效率。

摘要：针对现有低剂量CT图像去噪方法在图像局部细节纹理等方面的恢复始终不理想和去噪图像边缘的对比度较低的问题,设计了一种融合Transformer与UNet的生成对抗网络,提出了一种新的低剂量CT图像去噪方法。该方法在UNet编码器-解码器结构的多个尺度中嵌入Transformer模块,充分捕获特征图中的长距离依赖关系;同时,在Transformer模块中,使用基于窗口的多头注意力机制降低高分辨率图像的计算复杂度,构建局部前馈神经网络加强模块对局部上下文信息的捕获能力,并进一步使用混合加权损失函数保留图像细节。实验结果表明:该模型不仅可以有效减小噪声,还保留了更多边缘轮廓细节,与当前低剂量CT图像去噪性能最好的方法SACNN相比,峰值信噪比提升1.5 dB,结构相似度提升2.3%。

摘要：基于单一模态实体之间建立关联所形成的语义关系网难以准确理解现实世界中的多模态语义。为增强多源知识图谱的补全能力以及解决知识图谱语义缺失问题,提出一种基于多模态嵌入张量分解的方法ME-TD(multimodal embedding tensor decomposition)。利用由图像、描述文本和知识构成的三元组作为张量分解模型的输入,分别对图像和文本进行特征提取,研究3种融合方法:相加融合、相乘融合以及连接映射方法,通过高维映射形成一个多模态的三阶张量;经过三模式分解,产生一个核心张量与每一个维度因子矩阵的乘积,通过链接预测计算三元组正确的概率。实验结果表明,ME-TD方法在知识补全中对多模态矩阵预测效果相较于其它方法有较为明显提升。

摘要：在当前火灾监控系统的智能化、无线化发展趋势下,为提高货物仓库的安全性,设计一种基于ZigBee无线通信技术的智能仓库火灾监控方法。采用高斯背景建模方法检测动态目标,计算动态区域轮廓并识别火焰色彩特征;充分考虑ZigBee无线通信的低功耗、短时延、网络容量大的特征,通过主机、协调器、路由器、监控节点构成智能仓库信息传输系统,利用卡尔曼滤波算法跟踪火灾动态区域;连续记录图像各动态范围中心点坐标位移量,通过信息传输系统的无线烟雾报警器定时分析仓库火灾动态信息,触发蜂鸣器实现灾情报警。仿真结果表明,所提监控方法能快速准确识别仓库火灾,为仓库的安全管理提供重要参考。

摘要：针对传统PKI存在的单点故障和CA操作不透明等问题,文章提出一种基于MPT索引的高效链上PKI模型。首先,将区块链作为证书库存储证书,将分布式CA节点作为区块链网络中的矿工节点处理证书请求,构建去中心化的PKI模型。同时,设计证书管理算法,通过在证书中记录证书操作类型,实现证书注册、更新和撤销功能。其次,在该模型的基础上,通过键值对为每个区块内存储的证书构建MPT索引,并设计基于MPT索引的证书查询算法,实现根据证书ID快速查询链上证书的功能,扩展了传统区块链的查询语义,提升了查询效率。对比分析和实验结果表明,该模型能够有效提升PKI的安全性,并拥有较高的证书查询效率。

摘要：光互连技术相比于电互连等传统通信技术具有带宽大、能耗低、抗干扰等系列优势,正在逐渐成为短距离、甚短距离数据终端间通信的重要手段和发展趋势.基于绝缘体上硅的片上光互连技术作为光互连在芯片尺度上的实现,在一系列复用技术的支持下得到了非常广泛的应用.智能设计方法具有原理直观、设计自由度高、材料兼容性好等优点.随着智能设计方法在片上光互连器件设计活动中的广泛应用,目前片上光互连器件逐渐呈现出超紧凑化、可调控化、系统集成化等重要发展趋势.本文首先归纳了几种目前最常用的片上光互连器件的智能设计方法,然后详细分析了智能化设计的片上光互连器件的几个重大研究进展与趋势,最后对未来智能化设计的片上光互连器件的发展进行了展望.

摘要：针对设备到设备(D2D)缓存中基站信号覆盖范围有限导致的难以获得足够数据来预测用户偏好的问题,提出了一种基于图协同过滤模型的D2D协作缓存策略。首先,构建图协同过滤模型,通过多层图卷积神经网络捕捉用户-内容交互图中的高阶连通信息,并利用多层感知机学习用户和内容之间的非线性关系来预测用户偏好。其次,为了最小化平均访问时延,综合考虑用户偏好和缓存时延收益,将缓存内容放置问题建模为马尔可夫决策过程模型,设计基于深度强化学习的协作缓存算法进行求解。仿真实验表明,与现有的缓存策略相比,所提缓存策略在不同的内容种类、用户密度和D2D通信距离参数下均取得了最优的性能效果。