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关键词： PCA   SVM   访客系统   优化   人脸识别  

摘要： 文章研究了基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)算法的智能访客人脸识别系统。通过图像预处理、PCA降维和SVM分类,构建了一个优化模型。实验结果表明,该模型在ORL和自建数据集上均取得了比传统PCA方法更高的识别率和更快的匹配速度,有效降低了误报率,为智能访客系统的性能提升提供了技术支持。

关键词： SATA接口   固态硬盘   AES   SM4  

摘要： 硬盘安全存储是固态硬盘(SSD)相关技术中的一个核心问题。基于SATA接口,提出了一种在SSD控制器设计时,添加硬件模块实现多种加密算法来进行SSD存储数据的加解密方法,实现了AES和SM4两种算法。实验表明,方案中设计的SSD进行加密读速率为223 MB/s,写速率159 MB/s,提出的加密算法对SATA硬盘的读写速度无影响。方案中的加密算法为硬件并行输入,对SATA接口的速度和其他因素没有干扰,因此保证了加密速度较快、兼容性高、安全性高和灵活性强的优势。

关键词： 特高压换流站   韧性矩阵   抗震韧性指标   最优修复路径   排列算法  

摘要： 特高压换流站是长距离输电的重要节点,其震后修复路径对快速恢复电气功能有重要意义。该文针对特高压换流站拓扑结构的特点,首先定义韧性矩阵和由韧性矩阵计算抗震韧性指标的函数,然后通过演绎推理论证了该函数最小值的存在性,最后提出了排列算法求解该最小值,并输出最优修复路径。通过该方法对某一实际换流站开展研究,并通过实际算例验证了理论的正确性和算法的可行性。该算法可为特高压换流站震后快速修复提供算法依据。

关键词： 工业物联网   聚类   工作流   二分K均值算法   多雾   免疫粒子群优化算法   调度算法  

摘要： 为解决在IIoT(industrial internet of things)环境下,现有的调度算法调度工作流中通信频繁、数据传输量大的任务所带来的完工时间上升、成本增加等影响的问题,提出一种基于聚类的工作流多雾协同调度算法。通过二分K均值算法对工作流中的任务进行聚类,基于聚类结果,在多个雾服务器之间使用改进的免疫粒子群优化算法进行任务调度。实验结果表明,该算法相比其它一些传统的调度算法在完工时间、成本、负载均衡方面都有一定提升。

关键词： 噪声标签回归   泛化误差估计   自适应高斯核估计   样本召回过滤  

摘要： 当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise estimator and sample recall filtering, AGKSRF)算法.在所提Craven-Wahba(CW)泛化误差估计的基础上,提出一种CW样本选择框架.基于最大后验估计思想和自适应近邻方法,提出标签噪声的自适应高斯核(adaptive Gaussian kernel, AGK)估计方法.结合所提框架,AGKSRF首先过滤大噪声样本,同时考虑到初次过滤时可能有部分干净样本被误删,AGKSRF根据模型在过滤样本上的误差对样本进行召回再过滤.标准数据集上的实验结果表明,AGKSRF降低模型误差的能力提升了6~51个百分点.AGKSRF还可以识别年龄估计数据上的错误标签.因此,AGKSRF算法可以有效提升数据质量.

关键词： 分数乘法   算理   教学片断   教学内容   分数除以整数   一致性   自主迁移   六年级  

摘要： “分数除以分数”是西南大学版六年级上册的教学内容,是在学生已经学习了分数乘法、倒数、分数除以整数、整数除以分数等基础上进行教学的。基于学生在前期学习过程中积累的知识经验,教师在教学时经常遇到这样的现象:大部分学生能自主迁移分数除以整数、整数除以分数的算法,找到分数除以分数的算法,但继续追问算理,又变得无从下手。

关键词： AC自动机   双数组Trie树   藏文处理   多模式匹配  

摘要： 多模式匹配算法在网络舆情监管中发挥重要作用,这些算法可以有效地监测筛选出与特定事件相关的敏感词,进而可以快速地对事件做出响应,更好地应对网络舆情的动态变化。然而在处理涉藏网络舆情所涉及的海量藏文数据时,传统针对ASCII字符集的多模式匹配算法,常常无法满足性能要求。在这一背景下,文章针对藏文多模式匹配问题,提出一种适用于藏文字符集的多模式匹配算法——TAC-DAT算法(tibetan Aho Corasick-double array trie),该算法将AC自动机(Aho Corasick automaton)与双数组Trie树(double array trie)结合,减少内存空间占用,同时利用藏文音节字之间以音节点为分隔的特点,优化自动机跳转过程,降低失败字符匹配次数,从而提升了匹配的效率。实验结果表明,该算法在藏文多模式匹配任务中表现出色,相较于传统多模式匹配算法性有明显提升。

关键词： 隐私保护   本地差分隐私   图聚类   随机响应   相似度  

摘要： 基于本地差分隐私的图聚类工作成为近年来的一个研究热点.已有工作主要针对的是无向图,且大多利用位向量技术通过模块化聚合实现.由于噪声量与向量维度成线性关系,使得聚类质量和隐私性难以很好地兼顾.此外,针对无向图中边的有/无设计的2元扰动机制在面对有向图时,因无法对边的方向性进行处理而无法适用.针对上述问题,提出一种基于本地边差分隐私(edge local differential privacy,Edge-LDP)的有向图聚类算法DGC-LDP(directed graph clustering under LDP).具体来说,为了降低噪音量同时适用于有向图,基于直接编码方式设计了一种适用于有向星型图的动态扰动机制,通过自适应添加噪声来平衡隐私性和统计效用.在此基础上,在终端和收集者之间构建迭代机制.收集者依据终端上传的噪声数据提取节点间的相似性信息,并设计基于轮廓系数测量模型的节点聚合算法,通过迭代机制不断地优化节点聚合形式形成高质量簇.理论分析和实验结果表明,所提算法在满足Edge-LDP的同时能够有效兼顾聚类精度.

关键词： 直流微电网   深度强化学习   DQN算法   DC-DC变换器   线性自抗扰控制  

摘要： 在直流微电网中,为了保证直流母线与负载之间能量流动的稳定性,解决在能量流动中不确定因素产生的扰动问题。在建立DC-DC变换器数学模型的基础上,设计了一种基于深度强化学习的DC-DC变换器自抗扰控制策略。利用线性扩张观测器对总扰动的估计补偿和线性误差反馈控制特性对自抗扰控制器结构进行简化设计,并结合深度强化学习对其控制器参数进行在线优化。根据不同工况下的负载侧电压波形,分析了DC-DC变换器在该控制策略、线性自抗扰控制与比例积分控制下的稳定性、抗扰性和鲁棒性,验证了该控制策略的正确性和有效性。最后,在参数摄动下进行了蒙特卡洛实验,仿真结果表明该控制策略具有较好的鲁棒性。

关键词： 体层摄影术,X线计算机   心肌灌注成像   深度学习重建   图像质量   边缘清晰度  

摘要： 目的探讨深度学习图像重建算法(DLIR)相较于自适应统计迭代重建算法(ASiR-V)在改善动态负荷心肌CT灌注成像(CTP)图像质量及提高心肌边缘清晰度方面的能力。方法收集2023年9月至2024年2月在广东省人民医院行动态负荷心肌CTP的30例患者。对所有入组患者的影像资料分别使用ASiR-V 50%、ASiR-V 80%和中强度DLIR(DLIR-M)、高强度DLIR(DLIR-H)算法进行图像重建。在左心室腔、室间隔及左心室侧壁选取感兴趣区测量其CT值和标准差(SD),计算信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)。使用Matlab获得4个左心室心肌边缘CT值变化的差值(d)和CT值变化的斜率(s)用于评估客观边缘清晰度。由2名影像医师对图像的噪声、自然外观及边缘清晰度进行主观评分。2名医师评分不一致时由第3名高年资医师评分决定。分别计算SD值较低、SNR及CNR较高的ASiR-V和DLIR图像的左心室心肌血流量(MBF)。符合正态分布时,两组间比较采用独立样本t检验,多组间比较采用随机区组设计的方差分析;不符合正态性分布时,使用Friedman检验,两两比较采用Bonferroni校正检验。结果4种图像在室间隔、左心室侧壁的SD、SNR及CNR的差异均有统计学意义(P均<0.05),ASiR-V 80%与DLIR-H的SD值最低、SNR和CNR最高,主观图像噪声评分最高。4种图像在4个左心室心肌边缘的d和s总体差异均有统计学意义(P均<0.05),DLIR-M和DLIR-H的客观边缘清晰度最优[5(5,5)分],ASiR-V 80%最差[3.5(3,4)分]。4种图像的自然外观主观评分中,DLIR-M与DLIR-H评分最高,ASiR-V 80%最低[3(3,4)分],差异有统计学意义(P均<0.05)。使用ASiR-V 80%和DLIR-H图像分别计算的MBF值差异没有统计学意义(P均>0.05)。结论DLIR-H重建的动态负荷心肌CTP图像的SD、SNR及CNR与ASiR-V 80%相当,且采用DLIR-H可提高左心室心肌的边缘清晰度,同时不影响MBF值计算。