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关键词： 混合加密   椭圆曲线密码学   高级加密标准   电网数据   隐私保护  

摘要： 为缩短电力网络数据加解密时间,提出了基于混合加密的电力网络数据安全与隐私保护算法。将电力网络数据转换为时间数据序列并进行预处理,通过隐私偏序拓扑分类,建立隐私数据多视图聚类。采用高级加密标准(AES)算法加密电力网络隐私数据,使用椭圆曲线密码学(ECC)公钥加密AES会话密钥,结合Hash函数计算散列值,生成数据安全验证签名。通过混合加密实现电力网络数据安全与隐私保护。实验结果表明,所提算法的数据加解密时间仅为430 ms,能够有效提高电力网络数据安全与隐私保护的实时性。

关键词： BSO_ALNS算法   CVRPTW   低碳物流   路径优化  

摘要： 城市物流终端配送的路径规划是控制运输成本的关键。为解决城市低碳物流的路径规划问题,提出一种头脑风暴-自适应大邻域搜索算法(brain storm optimization_adaptive large neighborhood search,BSO_ALNS)进行求解。首先,建立以最小车辆运输总成本为优化目标的基于车辆油耗的带容量和时间窗约束的低碳车辆路径模型(capacitated vehicle routing problem with time windows,CVRPTW)。其次,利用头脑风暴算法(brain storm optimization,BSO)全局搜索,采用贪婪策略提高初始解质量,引入启发式交叉策略提升全局搜索质量;利用自适应大邻域搜索算法(adaptive large neighborhood search,ALNS)局部搜索,设计10种破坏和修复算子,引入自适应权重机制,结合模拟退火准则避免陷入局部最优。通过选取Solomon中不同规模的C、R、CR等类型实例对BSO_ALNS算法进行性能测试。以最短路径距离为目标,BSO_ALNS算法解与历史最优解误差均在1.5%内;以最小车辆运输总成本为目标,对比BSO和ALNS,BSO_ALNS均取得最优解。证明所提算法能够有效地解决城市低碳物流路径优化问题。

关键词： 工况预测   两挡变速器   动态规划   换挡规律  

摘要： 以降低纯电动汽车百公里能耗为目标,针对两挡变速器的换挡策略进行优化研究。基于马尔科夫链模型进行了NEDC工况的未来运行状态预测,得到的车速预测结果接近实际工况,并将其作为进行纯电动汽车换挡策略控制器的输入。以搭载两挡变速系统的某纯电动汽车为研究对象,利用MATLAB/Simulink搭建仿真模型并进行经济性仿真,采用两参数控制换挡,求解其最优换挡策略,对比了NEDC、CLTC-P两种工况下的两种换挡策略的能耗表现。结果表明,与传统经济性换挡策略相比较,采用动态规划后的换挡策略整车能够降低约5%能耗,更利于提升续航里程。

关键词： 人群异常行为检测   自编码器   全局上下文   全局时空特征   重构   全局跨通道特征提取模块   全局时空信息增强模块  

摘要： 为提高人群异常行为检测算法性能,以STEAL-Net为基础,提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时,将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合,减少全局上下文特征的缺失;将提取到的特征序列输入到全局时空信息增强模块,进一步对视频帧的全局时空特征进行有效提取;进入解码器对输入帧进行重构,利用重构误差大小对异常行为进行检测。该算法在公开数据集UCSD Ped1、UCSD Ped2和ShanghaiTech上与其它先进方法进行了AUC指标的比较,实验结果表明所提算法的有效性。

关键词： 分拣控制   工业机器人   装配控制   改进贪心算法   协同控制  

摘要： 制造业自动化水平的不断提升,使得工业机器人应用频率随之上升;工业机器人分拣装配目标众多,再加之操作环境较为复杂,导致工业机器人控制难度大幅增加,故设计基于改进贪心算法的工业机器人分拣装配协同控制系统;系统硬件单元主要为工业相机设计单元、工业计算机设计单元、霍尔传感器设计单元与协同控制器设计单元组成;软件模块分为数据通信开发模块、目标工件的识别与定位模块、工业机器人分拣最优路径选择模块与工业机器人装配操作轨迹规划模块4个部分;在工业机器人分拣最优路径选择模块与工业机器人装配操作轨迹规划模块中,应用改进贪心算法,通过硬件与软件的共同协作实现了工业机器人分拣装配的协同控制;实验结果显示:应用设计系统获得的工业机器人分拣速率为50个/min,分拣出错率最小值为0.1%,装配操作轨迹控制结果与最优装配操作轨迹保持一致,证实了设计系统分拣装配控制性能较佳。

关键词： 高比例风电系统   多目标线性规划   单位供电成本   火电系统   功率弹性系数的概率分布模型  

摘要： 针对高比例风电系统接入的最优成本规划问题,本文提出了一种基于概率分布的多元线行回归算法。该算法以火电的技术出力、日负荷需求以及风电机组输出功率为约束条件,在考虑煤耗成本、火电机与风电机组运维成本、碳捕集成本、弃风成本以及失负荷成本的情况下,引入功率弹性系数的概率分布模型来量化表征全天内各时间段风电机组的出力的概率密度函数,进而求解得出高比例风电系统的最优成本。以中国湖北某火电厂与风电场真实数据为例进行计算,风电系统接入后的系统单位供电成本相较于火电系统减少2~3倍。本文所提算法为高比例风电系统接入的最优成本问题提供理论参考。

关键词： high-speed railway(HSR)   handover   wireless communication   convolution neural network(CNN)  

摘要： In order to ensure the uninterrupted communication between high-speed train and base station,driving safety and satisfying online experience of passengers,a dual-link switching algorithm based on CNN-WaveNet decision parameter multi-step prediction model is proposed to establish a two-hop relay communication system model between the high-speed train and the base ***,the switching algorithm uses convolution neural network(CNN)to extract the time sequence characteristics of decision ***,it learns the mapping relationship between feature information and decision parameters based on WaveNet and combining with rolling prediction method to realize multi-step prediction of decision ***,dual-antenna communication mode is adopted to realize dual-link *** simulation results show that the proposed handover algorithm can improve handover trigger rate and handover success rate.

关键词： 算法推荐   青年   主流价值观   风险隐忧   优化策略  

摘要： 在数字化生存时代,算法推荐作为信息传播和话语生成的新范式,成为形塑青年价值观的社会权力。在资本逻辑作用下,算法推荐的不当运用催生了“过滤气泡”加剧“信息茧房”、“去中心化”加速“再中心化”、“流量至上”诱发“娱乐至死”等一系列风险隐忧,给青年群体的价值认知、价值认同和价值选择带来诸多负面影响。为此,必须优化算法推荐生态、创新算法推荐应用、强化算法推荐治理,对算法推荐发展、应用与治理的全过程加以矫治,多措并举,既发挥算法推荐的正向价值,又引领算法、规制算法和驾驭算法,使“算法”成为“善法”。

关键词： 苏州宋锦   图案创新   数字化   形状语法   风格迁移算法  

摘要： 目的为了更好地保护与继承苏州宋锦的艺术特征,促进其创新,以苏州宋锦为研究对象,采用数字技术对其进行创新。利用数字技术,能够充分把握苏州宋锦的艺术特色,使其更符合时代发展的需要,以满足现代社会发展的需求和消费人群的需要。方法将风格迁移算法和形态文法相结合,进行苏州宋锦纹样数字化创新设计研究,并通过对算法模型的训练和多组比较试验,验证该方法的有效性。结果该算法能够准确捕捉宋锦图案的风格特征,并有效地将其应用于不同的设计场景中。结论基于风格迁移算法的苏州宋锦图案的数字化设计研究,不仅为苏州宋锦的数字化传承与创新提供了有力的技术支持,也为提高创造效率提供了支持与保障,并使文化和科学技术的结合成为可能。

关键词： 智能反射面   认知无线电   深度强化学习   波束成形  

摘要： 为进一步提升多用户无线通信系统的频谱利用率,该文提出了一种基于深度强化学习的智能反射面(IRS)辅助认知无线电网络次用户和速率最大化算法。首先在考虑次基站最大发射功率约束、次基站对主用户的干扰容限约束以及IRS相移矩阵单位模量约束的情况下,建立一个联合优化次基站波束成形和IRS相移矩阵的资源分配模型;然后提出了一种基于深度确定性策略梯度的主被动波束成形算法,联合进行变量优化以最大化次用户和速率。仿真结果表明,所提算法相对于传统优化算法在和速率性能接近的情况下具有更低的时间复杂度。