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关键词： 入侵检测   异常检测   生成对抗网络   图像编码   卷积神经网络  

摘要： 针对现有的入侵检测方法未能有效考虑到数据特征之间的关联性以及在高维离散的数据集上检测精度不高等问题,提出了一种基于空间特征与生成对抗网络的网络入侵检测方法MBGAN。首先,设计了一种将数据转换成灰度图的转换方法,使得卷积核能够捕获到图像中更多的上下文空间信息流。其次,采用双向生成对抗网络模型进行异常检测,使用转换后的流量图像对模型进行训练,同时引入最小Wasserstein距离和梯度惩罚技术,解决模型训练中模式崩塌和不稳定问题。实验结果表明:所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15、CICIDIS2017数据集上的检测精度分别为97.4%,92.3%,94.8%,召回率分别为97.2%,93.1%,95.6%,F 1值分别为97.3%,93.0%,95.2%,效果均优于其他方法。

关键词： 计算思维   高中信息技术   教育挑战  

摘要： 在高中信息技术课程中培养学生的计算思维,对于提升他们的问题解决能力和创新能力具有重要的意义,本文深入探讨了计算思维在高中教育阶段的价值,指出其能够增强学生的逻辑思维能力,而且还能促进其创新精神与实际操作能力的发展。面对教育资源与师资力量不均衡、技术更新速度超过课程更新速度等挑战,本文提出构建逐步推进的知识结构、整合编程基础与实际应用、采用项目式学习等多种教学方法,旨在全面提升学生的计算思维能力,为其未来的学术研究和职业生涯奠定坚实的基础。

关键词： 算法推荐   思想政治教育   教育数字化   数字化转型   高等学校   高质量发展   技术赋能  

摘要： 探寻算法推荐在融入高校思想政治教育时的“双刃剑”式影响,有利于明确高校思想政治教育同算法推荐的融合方式,有利于不断优化思想政治教育数字化转型的发展路向。以算法推荐内生逻辑与思想政治教育规律为分析视角,发现算法推荐的技术优势及共生价值、算法推荐与高校思想政治教育的双向助力以及科学的现代思政模态发展目标共同形塑出二者和合互嵌的出场逻辑。在技术赋能的过程中,出现了算法推荐的“伪客观性”风险弱化思想政治教育实效、算法推荐的技术异化风险影响思想政治教育评价、算法推荐的信息模态风险损害思想政治教育权威等问题。因此,应从夯实价值引导、提高算法认知、加强内容筛选等优化路向入手,不断提升算法推荐与高校思想政治教育的契合度,以促进高校思想政治教育数字化转型,进而推动高校思想政治教育高质量发展。

关键词： 固定作业成本   工艺定额   成本动因   成本吨位价格   全员经营  

摘要： 电站锅炉产品油漆包装生产工序固定作业成本工艺定额算法设计,通过工艺定额与财务数据结合,细分财务成本动因、作业人员出勤占比率成本动因、产品生产吨位成本动因,应用人定额与产品关联的直接作业成本吨位价格、间接其他成本吨位价格构成的阶梯式固定作业成本综合吨位的案例,实现生产工序工艺定额人工基础价格体系的建立,为全员经营模式提供数据支撑。

关键词： 炼钢–连铸   排产计划   灰狼优化算法   炉–机对应  

摘要： 针对多品种、小批量、多规格、高质量的生产订单导致的前后工序/设备作业周期不匹配、炼钢–连铸区段复杂车间布局导致炉次在工序/设备前的等待时间过长影响生产顺行等问题,本文提出一种基于“炉–机对应”策略的灰狼优化算法,解决炉次在工序/设备前的等待时间最短的排产问题。首先,建立以浇次计划内炉次总等待时间最短为优化目标的炼钢–连铸过程排产模型;其次,引入“炉–机对应”策略求解所建模型,考虑车间布局和运输时间因素,在位置更新时判断个体是否满足“炉–机对应”策略,同时设置炉次等待时间为约束因素,当某一炉次在某道工序的等待时间超过约束值时,则对当前炉次重新求解排产计划。对某无精炼跨大中型炼钢厂的10个实际生产算例进行仿真,结果表明:本文提出的基于“炉–机对应”的灰狼优化算法的性能优于启发式算法和遗传算法;针对某炼钢厂产量占比超过80%的4炉对3机的生产运行模式,基于“炉–机对应”的灰狼优化算法求解计划内炉次的总等待时间平均减少20%,工序/设备前的等待时间超过30 min的炉次占比降低3%;前后工序炉机匹配度明显提升,以算例10的4号精炼炉对应的4号连铸机产线为例,本文算法的层流式“一一对应”的钢水占比由遗传算法的45%提升至51%。本文提出的算法为炼钢厂复杂排产提供了可行的解决方案。

关键词： 遗传算法   路网提取   施工禁行区域   交叉算子   多目标规划  

摘要： 在城市环境中,建设工程不仅会存在安全风险,还可能导致交通拥堵、事故和延误等问题。为保证公共交通畅通和施工现场的安全,文中在GA框架下提出了一种融合多目标优化的禁行区域规划算法。采用区域生长算法,利用马尔可夫链分析交通节点的状态转移概率,明确节点之间的关联度并构建谱聚类的相似图,提取施工禁行区域规划单元的路网。再应用遗传算法进行迭代寻优计算,求出最优施工禁行区域规划方案。实验结果表明,所提算法给出的施工禁行区域规划方案实施后,整个禁行期间交通冲突次数集中在0~50次之间,冲突次数频率的数值约为10,更好地保证了交通运行安全。

关键词： 机器学习   小样本学习   度量学习   布朗距离协方差   混合注意力机制   特征重塑  

摘要： 针对小样本图像分类中主干卷积神经网络所提取特征缺乏关联性,以及在将其表示为布朗距离协方差(Brownian distance covariance,BDC)矩阵时易出现通道特征信息丢失的问题,提出了基于混合注意力的布朗距离协方差(hybrid attention-Brownian distance covariance,HA-BDC)小样本图像分类算法。该算法首先在主干卷积神经网络中引入加权的非局部注意力机制来增强特征提取能力,然后采用跨空间学习的高效多尺度注意力模块重塑嵌入特征,使得新的特征张量能够保留每个通道上的信息。再用BDC度量模块将新的特征张量表示为BDC矩阵,并通过全连接层得到BDC矩阵的权重矩阵,最后采用逻辑回归模型进行分类。在大规模视觉识别挑战的子数据集(mini ImageNet large scale visual recognition challenge,miniImageNet)和分层大规模视觉挑战的子数据集(tiered ImageNet large scale visual recognition challenge,tieredImageNet)上进行分类实验,结果表明,HA-BDC算法相较于简单迁移学习深度布朗协方差(simple transfer learning deep Brownian distance covariance,STL DeepBDC)算法在5-类别1-样本任务中的分类准确率分别提升了2.83%和0.77%。该研究能有效应用于数据量较小的濒危动物识别、罕见疾病识别等领域。

关键词： 空间数据挖掘   空间并置模式   高效用   模糊聚类   模糊特征簇  

摘要： 实例经常出现在相邻区域的空间特征集被称为空间并置模式。空间高效用并置模式是空间并置模式挖掘的一项扩展性研究,其考虑了模式的效用价值,更能反映出空间特征间的高质量聚集现象。现有的空间高效用并置模式挖掘方法大多使用自适应的效用参与度(Utility Participation Index, UPI)作为度量参数。然而,UPI没有考虑真实地理环境中“邻近”概念的模糊性和重叠性。此外,由于UPI不满足向下闭合性,算法的挖掘效率也不够理想。因此,该文结合模糊集理论构建了空间模糊邻近关系,提出了新的模糊效用度计算方法。同时,引入了模糊Chameleon聚类算法,提取了基于模糊特征效用度的模糊特征簇,从而进一步提取空间高效用并置模式。最后,在三个模拟数据集和两个真实数据集上进行了大量的实验,证明了该算法的合理性及有效性。

关键词： 萤火虫算法   高维多目标优化   大规模稀疏优化   稀疏性   收敛速度   动态评分  

摘要： 多目标萤火虫算法在处理大规模稀疏多目标优化问题时难以保证Pareto最优解的稀疏性,当优化问题的目标维数过大时,将导致Pareto支配失效和收敛速度变慢.鉴于此,提出一种基于动态评分和邻域搜索的高维多目标萤火虫算法(SMaOFA).首先,所提出算法基于双编码混合集成的方式生成稀疏的初始种群,并提出动态评分策略,此策略在每轮迭代时动态更新决策变量得分,为后续迭代提供先验知识,以保证解集的稀疏性;然后,根据模糊支配概念以及萤火虫间的欧氏距离提出邻域搜索策略,摒弃全吸引模型对算法收敛速度的影响,同时避免目标维数过大导致的Pareto支配失效;最后,引入线性调整因子改进萤火虫的位置更新公式,提升种群的搜索能力.实验结果表明,处理大规模稀疏多目标优化问题时,所提出算法具备高效的性能.

关键词： 人权司法方法   算法行政   司法审查   算法影响评估  

摘要： 我国在数字政府发展进程中已经开展了算法行政实践。由于法律规范不健全,算法行政争议的司法审查存在回避算法合法性评价、实质审查要素不统一、举证责任分配不均衡的问题。人权司法方法是指在司法审查中将人权保障原则的实施作为裁判理由的法律适用方法。在域外司法实践中,算法行政争议存在依据国内法审查和人权司法方法与国内法相结合两种模式。人权司法方法在调和法的安定性与技术的发展性之间的冲突方面体现了显著优势。在我国法制体系下,人权司法方法具有合宪性、独立性与可行性。将人权司法方法适用于算法行政争议,其具有化解价值冲突、阐释法律原则、解释法律概念的现实功能。在算法行政争议的司法审查中,应当以人权保障原则的解释性适用为主要路径,明确人权司法方法的适用范围、算法影响评估的证据功能、算法权利影响的审查步骤。