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关键词： 匿名通信   Tor   Sybil攻击   路径选择算法  

摘要： 由于Tor低门槛的搭建条件和开放的参与机制,攻击者可以通过控制大量的恶意Sybil节点对Tor网络发起Sybil攻击,从而对用户隐私造成严重的威胁。目前,针对Sybil攻击的防御方法中,一类通过识别恶意Sybil节点来进行防御,该类方法存在对节点之间相似性分析缺乏准确性、难以识别恶意节点针对性伪装等问题;另一类通过提升Tor路径选择算法的安全性来进行防御,该类方法存在路径选择算法难以同时满足安全性和性能的双重要求、不能抵御多种Sybil攻击等问题。为了弥补现有防御方法自身存在的脆弱性问题,提出将恶意节点识别方法和路径选择算法综合应用。首先,从多个数据源采集中继节点的信息,并对多源数据进行验证、过滤和融合,提升数据层面的安全性;其次,通过基于历史数据的带宽度量优化,一定程度上增大了对带宽长期稳定的可靠节点的选择倾向,增加了攻击者部署恶意Sybil节点的成本;然后,优化中继节点相似性评估方法,提出一种基于聚合相似性得分的最近邻排序算法,提高节点相似性分析的准确性;最后,将优化后的相似性评估方法融入路径选择算法的设计中,提出一种基于相似性感知的路径选择算法。实验结果表明,该算法不仅在抵御多种Sybil攻击时表现出更好的防御效果,而且确保了链路的性能需求得到满足。

关键词： 松属物种   近红外光谱(NIRS)   自编码器   一维连续卷积神经网络(1D⁃CS⁃CNN)   鉴别  

摘要： 松属植物具有重要的生态和经济价值。但松属植物的基因组庞大、分子进化慢,物种的特征相似性极高,辨别难度大。为解决传统松属物种鉴别方法存在的成本高、耗时长、准确率低、操作复杂等问题,提出了一种基于松属近红外光谱数据(NIRS)并结合一维连续型卷积神经网络(1D⁃CS⁃CNN)与自编码技术的松属物种检测机制。使用更高效率的连续型结构替代传统1D⁃CNN模型中隐含层结构,并针对松属NIRS数据适应性改进为1D⁃CS⁃CNN模型,使其可直接应用于一维NIRS数据。结合自编码器的重构误差设计一种考虑未知类别的松属物种鉴别方法,通过待测样本的自编码重构误差来解决卷积神经网络置信度过高的问题,将修正的置信度与预先设定的阈值进行比较,判断该样本是否为未知品种。实验结果表明,1D⁃CS⁃CNN训练集与测试集准确率均达到近100%,损失值收敛为0.015,改进后的1D⁃CS⁃CNN模型识别速度更快;同时,自编码模型对未知类别松属检测机制识别率为99%。实验结果证明,该模型可快速高效分类出不同松属物种,同时检测出松属新物种。

关键词： 蚁群算法   Dijkstra算法   自动导引车   路径规划   MAKLINK图论  

摘要： 为提高自动导引车(AGV)的路径规划效率,以蚁群算法和迪杰斯特拉(Dijkstra)算法为研究基础,以路径长度为优化目标,对单AGV进行路径规划。首先通过MAKLINK图论将实际环境简化为MAKLINK环境,然后通过Dijkstra算法求得起止点的最短路径,最后通过蚁群算法优化该路径结果,得到最终选定的路径,提高了AGV的运输效率,降低了能量消耗。

关键词： 避撞轨迹规划   避撞轨迹跟踪   五次多项式   模型预测控制   实况仿真  

摘要： 针对目前智能汽车主动避撞系统存在的避撞轨迹规划不合理、轨迹跟踪精度不足及车辆稳定性差的问题,文章设计一种基于五次多项式的轨迹规划算法和一种基于模型预测控制理论的轨迹跟踪控制算法。在采用纵向避撞方式时,基于牛顿运动定律规划出纵向参考速度;在采用横向避撞方式时,基于五次多项式规划出横向参考位置、参考横摆角;基于考虑轮胎非线性工作区的七自由度车辆动力学模型,考虑车辆横摆稳定性和侧倾稳定性,将车辆纵向速度、横向位置、横摆角作为输入量。在PreScan/CarSim/Simulink中搭建联合仿真平台进行仿真验证,结果证明了所设计的避撞轨迹规划算法的合理性、轨迹跟踪控制算法跟踪精度的有效性以及避撞过程中车辆的操纵稳定性。

关键词： B型热亚矮星   洛希瓣   双星  

摘要： 一般认为B型热亚矮星的形成需要经过双星间的相互作用,因此研究B型热亚矮星的双星形成通道具有重要意义。通过修改快速双星演化算法,研究了双星形成B型热亚矮星的稳定洛希瓣物质转移、公共包层抛射以及双He白矮星并合通道,并且计算了42组不同初始参数设置条件下这些双星通道形成B型热亚矮星的参数空间。其中,模型17得到的短轨道周期和长轨道周期B型热亚矮星轨道周期分布能够解释观测数据的轨道周期分布;而且模型17中通过稳定的洛希瓣物质转移和公共包层抛射通道形成的B型热亚矮星质量分布在(0.40~0.50)M_(⊙)之间有一个明显的峰值,双He白矮星并合通道形成的B型热亚矮星在(0.5~0.60)M_(⊙)之间也出现了一个峰值,它们基本符合理论预测和观测上所得到的B型热亚矮星质量分布。因此模型17被认为是42组模型中的最佳模型。

关键词： 储能系统   改进蚱蜢优化算法   能量管理策略  

摘要： 本文以混合动力船舶的储能电池系统为研究对象,对船舶储能系统的进行了全航程能量管理策略研究,提出了基于改进蚱蜢优化算法(IGOA)的充放电管理方法,构建了考虑储能电池组SOH状态的全局能量管理策略,通过设定目标函数和约束条件,优化了储能系统的功率分配。仿真实验结果表明,所提出的动态充放电方法提高了能量管理效率,避免了SOH较低电池组的过度充放电,有效延长了储能电池系统的使用寿命。

关键词： 随机梯度下降   方差缩减   凸优化   非凸优化   收敛速率  

摘要： 随机梯度下降(SGD)算法因其性能优异而引起了机器学习和深度学习等领域研究人员的广泛关注。然而,SGD使用单样本随机梯度近似样本全梯度导致算法在迭代过程中引入了额外的方差,使得算法的收敛曲线震荡甚至发散,导致其收敛速率缓慢。因此,有效减小方差成为当前关键挑战。提出了一种基于小批量随机采样的方差缩减优化算法(DM-SRG),并应用于求解凸优化及非凸优化问题。算法主要特征在于设计了内外双循环结构:外循环结构采用小批量随机样本计算梯度近似全梯度,以达到减少梯度计算开销的目的;内循环结构采用小批量随机样本计算梯度并代替单样本随机梯度,提升算法收敛稳定性。针对非凸目标函数与凸目标函数,理论分析证明了DMSRG算法具有次线性收敛速率。此外,设计了基于计算单元性能评估模型的动态样本容量调整策略,以提高系统训练效率。为评估算法的有效性,分别在不同规模的真实数据集上开展了数值模拟实验。实验结果表明算法较对比算法损失函数减少18.1%并且平均耗时降低8.22%。

关键词： 重型商用车   动态称重   有效行程  

摘要： 重型商用车的重量估计对治理超载、车辆横纵向控制以及车辆动力经济性分析具有重要意义。文章提出了一种无需增加加速度及坡度传感器的车辆在线动态称重算法。利用从控制器局域网(CAN)总线采集到的数据识别车辆状态及道路工况,应用方差分析、箱线图分析等数理统计方法,结合车辆动力学理论,开发基于有效行程的整车质量估计算法。仿真结果表明,该算法在综合工况下的平均误差为4.52%,具有计算精度高、鲁棒性强、适用场景广的优点。

关键词： YOLOv5m   FasterNet   轻量化   注意力机制   解耦头   EIoU  

摘要： 针对无人机航拍图像背景复杂、目标物较小且模型部署困难的问题,提出了面向航拍图像的轻量化目标检测算法。在YOLOv5m的主干网络中引入FasterNet轻量化模块替换C3模块,压缩模型参数量,提升模型的推理速度;在特征融合网络,采用改进的CBAM_L机制,专注于捕捉航拍图像中的小目标信息的同时提高了模型的目标识别精度;将检测网络中检测头替换成解耦头,解决航拍图像输出变量时分类和回归的冲突问题,并把网络中损失函数替换成EIoU,有效提升了模型回归精度。在公开数据集VisDrone上验证结果表明,改进后模型的平均精度均值(mAP@0.5)提高了0.014,参数量缩减到原模型的34.3%,计算量缩减到原模型的32.4%,检测速率达到77帧/s,表明该算法在检测准确性和速度上都取得出色的性能。

关键词： 数字人警察   社会治理   警媒融合   算法   数据安全   智能问答  

摘要： 数字人作为新技术的产物正逐渐成为社会治理的重要助手。本文以济南日报报业集团爱济南新闻客户端和济南市公安局共同开发设计的数字人团队为例,分析其提高警务信息生产与传播效率、精准推送内容和发布新闻、全天候广应用的特征,在此基础上分析了数字人警察赋能社会治理的跨界特征和智能问答、舆论引导的效用。针对可能存在的算法、数据安全等风险,从技术优化、延伸服务场景、安全防护三个方面提出了改进建议,助力打造更安全可靠的智慧治理工具。