时序数据的因果关系交互式可视分析

针对时序数据中因果关系检测算法效率低、错误率高、可解释性低的问题,本文提出一种新颖的用于时序数据的因果关系检测模型。该模型整合了泛函贪婪等价搜索(F-GES)模型与格兰杰(Granger)因果关系模型,展开因果关系的抽取和推断,并提出了因果关系可视分析方法,以交互式地分析时序数据中变量间的因果关系。可视分析方法形成了参数视图用于提高因果关系探索效率、因果关系树图用于直观有效地展示变量之间的因果关系、时间视图用于比较原始时序数据、堆叠流图用于帮助用户探索时序数据的层次演变以及平行坐标图用于进行相关性分析。基于真实数据形成的原型系统交互式地验证和总结时序数据中的因果关系,从而更高效地挖掘和理解时序数据中变量之间蕴含的因果规律以帮助决策。

基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法

针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身的鲁棒性,本文重点研究免疫防御方法。现有的免疫防御方法主要基于鲁棒优化策略来提升DNN的鲁棒性,为DNN构建鲁棒模块的工作较少。本文在DNN中引入了2个新的鲁棒单元:基于特征压缩和精度注入的沙漏状数据处理单元,用以减小对抗性扰动的干扰;分组径向基函数单元,用于增强DNN的非线性和适应类内变化的能力。在优化过程中使用标签平滑、退火策略和权值衰减来进一步提高鲁棒性。在2个数据集(MNIST和CIFAR-10)以及2个流行的DNN模型(LeNet5和VGG16)上的实验表明,将所提出的鲁棒单元集成到DNN中可以大幅提高其对对抗性攻击的免疫能力,同时保持其在干净样本上的识别性能。

基于图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场的有遮挡人脸识别

由遮挡所引发的测试数据和训练数据之间的差异,是人脸识别技术面临的重要挑战。现有的基于深度神经网络的有遮挡人脸识别方法大多需要使用大规模的有遮挡的人脸图像来训练网络模型。然而,现实世界中的任何外界物体都有可能成为遮挡,有限的训练集数据很难穷尽所有的可能性,并且使用大规模的有遮挡人脸图像训练网络模型的做法与人类视觉机制是相违背的,人眼对于遮挡区域的感知在本质上与遮挡本身并没有关系,仅依赖于无遮挡的人脸图像。为了模拟人类视觉的遮挡检测机制,将图像深度先验和鲁棒马尔可夫随机场模型结合起来,构建基于小样本数据的遮挡检测模型DIP-rMRF,并提出了一致性零填充方法以有效利用DIP-rMRF的遮挡检测结果进行后续的人脸识别。在Extended Yale B,AR和LFW这3个人脸数据库上,针对VGGFace, LCNN,PCANet, SphereFace, InterpretFR,FROM这6种CNN模型的实验结果表明,DIP-rMRF能够有效地处理遮挡以及由极端光照所引发的“类遮挡”,从而极大提升现有的深度神经网络模型对有遮挡人脸识别的性能。

基于溯因学习的无监督网络流量异常检测

当前计算机网络流量异常检测面临缺乏标注信息的挑战,同时用户需要自行选择合适的技术并调整参数,但没有标签可用于交叉验证。为此,文章提出一种基于溯因学习的无监督网络流量异常检测(ABL-ATD)模型。该模型通过自动生成伪标签,并利用演绎与一致性验证生成高质量标签,避免人工干预。ABL-ATD从多种无监督异常检测模型中提取有效信号,并通过验证与修正,可靠区分异常流量和正常流量。实验结果表明,该模型在多个数据集上展现出与使用真实标签训练的监督学习模型相当的准确性。

丁伟杰的诗

月台 两滴露珠划过嫩绿的叶尖 春风抚摸着少女妩媚的笑脸 离别的列车载走我人生的最爱 孤独的身影不停地擦拭着心中的泪水

城市建成环境交通事故空间分布影响因素分析研究

城市建成环境与交通事故分布具有一定关系,定量分析两者间相互作用,得到优化聚类图,对制定更具针对性的交通安全预防方案具有重要意义。以H市X区为例,通过地理编码技术构建空间模型,分析建成环境因子与事故地点间的关系,得出建成环境对事故发生的影响程度,从城市建设空间布局角度为交通部门提供建议。研究表明,在购物消费类和公司企业类聚集区域应加强事故预防,提高交通硬件设施性能、加大警力部署力度,从而起到减少交通事故、改善交通环境的作用。

犯罪数据可视化研究进展

犯罪数据分析与挖掘已成为大数据时代犯罪学研究及现代社会治理的基础手段,犯罪数据挖掘在揭示犯罪模式、分析犯罪原因、评估犯罪防控效果等方面具有重要作用.首先,以犯罪模式发现与预测、警力资源配置与优化、案件侦查分析与研判3种业务为导向,对犯罪数据可视分析任务进行归纳,系统地梳理了犯罪数据可视化领域的研究与应用现状;其次,针对犯罪时空数据、犯罪文本数据、犯罪网络关系数据等不同类型数据的可视化方式和技术手段,展开了系统性的分析;最后,总结和展望了犯罪数据可视化面临的挑战和发展方向.

一种基于NB-IOT技术的智能交通信号灯设计与实现

针对目前城市交通压力逐步增大的现状,设计了基于NB-IoT的无线控制智能交通信号灯监测控制系统。设计采用STM32作为终端设备的主控芯片,BC20模块为NB-IoT的通信单元。采用单片机STM32完成感知控制电路的设计和连接,实现与BC20完成数据的转换与传送;利用MQTT协议实现与云平台服务平台通信,利用软件从云平台数据库中读取交通信号灯状况,并根据需求远程切换交通灯控制方案。本设计的完成实现了通过物联网来实时无线操控交通信号灯的变换,提升交通信号灯的控制效果和城市车辆的通行率,有效地降低城市交通的压力。

基于窄带物联网技术的智能火灾报警系统设计

针对目前城市火灾监测技术的现状,设计了基于窄带物联网(NB-IoT)技术的无线智能火灾监测与报警系统。采用STM32作为火灾监测终端节点的控制器,设计了终端节点电路,进行火灾各参数的监测;采用物联网通信模块BC20作为通信节点,实现控制器与通信模块的数据交换;采用MQTT协议实现通信模块与云服务平台之间的数据通信;设计Web端和手机App软件,与云服务平台进行通信,并实时监测终端节点的状况。该设计降低了目前城市火灾报警系统的运行成本,实现了对火灾监测点的实时无线监控和报警,为打造智慧城市和数字中国提供技术支持。

混沌光纤激光器偏振分量的动力学特性

实验利用光纤的非线性克尔效应在掺铒光纤激光器中实现混沌激光的输出,详细研究了泵浦电流和偏振态等因素对系统输出的影响,分别对混沌光纤激光器偏振分量的输出功率,动态演变、互相关特性及光谱等动力学特性进行了详细分析。结果表明,混沌光纤激光器及其偏振分量的输出功率随泵浦电流的变化呈线性关系。随着泵浦电流的增加,混沌激光偏振分量历经周期、混沌和自脉冲的输出状态,与混沌激光器输出的动态演变步调一致。不同偏振态下,混沌激光偏振分量同样可实现从周期到混沌脉冲串的动态演变过程,偏振分量之间的相关性与系统的输出状态密切相关。实验对不同泵浦电流的光谱进行了分析,光谱的形状不随激光器输出的不同状态而改变,其中心波长基本保持不变。实验结果对研究新型偏振可控光纤激光器及多路光纤传感等应用提供了一种新思路,该工作对于探索混沌光纤激光器偏振分量的非线性动力学特性具有重要意义。

β相区固溶处理对新型TB17钛合金晶粒尺寸及均匀性的影响

首先对新型TB17钛合金进行了β相区(900~1050℃)保温不同时间(30~120 min)的固溶处理,并对固溶处理后合金晶粒尺寸进行了统计分析,研究了合金在β相区的晶粒生长行为及均匀性,计算了合金β相生长指数n和生长激活能Q,并建立了β相变点以上的β晶粒生长模型。结果表明,随保温时间的延长,合金β相的晶粒尺寸的变化趋势为先快速增加,后增加速率趋于缓慢。在较低加热温度(900~950℃)下,β晶粒缓慢增长,超过1000℃后,β晶粒快速增长。合金β相区晶粒平均生长指数为0.248,β相区晶粒生长激活能为51.9 kJ/mol;在晶粒尺寸均匀性方面,随保温时间的增加,β晶粒尺寸均匀性增加。保温时间低于60 min时,β晶粒尺寸均匀性差。β晶粒尺寸与保温时间存在幂函数关系。建立了β相变点以上的β晶粒生长模型Dn-D0=13494×t 0.248 exp(-71903/RT),模型计算值与实验数据的平均误差为5.5%。

增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机

密度加权孪生支持向量回归机(DWTSVR)是一种能够反映数据内在分布的回归算法,具有预测精度高和鲁棒性强等优点,然而其并不适用于训练样本以增量形式提供的场景。针对该问题,提出一种增量式稀疏密度加权孪生支持向量回归机(ISDWTSVR)。首先,辨别新增数据是否为异常样本,并赋予有效样本适当的权重,减小异常样本对模型泛化性能的影响;其次,结合矩阵降维与主成分分析思想筛选出原始核矩阵中的一组特征列向量基代替原特征,实现核矩阵列稀疏化,以获得稀疏解;接着,借助牛顿迭代法和增量学习策略对上一时刻的模型信息进行调整,实现模型的增量更新,同时结合矩阵求逆引理避免增量更新过程中直接求解逆矩阵,进一步加快训练速度;最后,在UCI基准数据集上进行仿真实验,并与现有代表性算法进行比较。实验结果表明,ISDWTSVR继承了DWTSVR的泛化性能,在大规模数据集Bike-Sharing上,新增一个样本模型更新平均CPU时间为5.13 s,较DWTSVR缩短了97.94%,有效地解决了模型必须从头开始重新训练的问题,适用于大规模数据集的在线学习。

钯催化电化学烯丙位4-吡啶化反应中的配体作用研究

过渡金属络合物在电化学合成中获得了广泛的应用,其中配体对于络合物在电场中稳定性、催化活性以及选择性的影响还了解有限。4-氰基-吡啶作为一种高效吡啶化试剂,在自由基化学中获得广泛应用。在前期的工作中,我们实现了电化学条件下,手性双膦配体钯络合物催化4-氰基-吡啶与烯丙基醋酸酯反应,构建了多种手性烯丙基吡啶化合物。我们发现双膦配体对反应有着关键的作用,决定着反应的活性、区域选择性和对映选择性。在本工作中,我们系统性地研究了多种双膦配体钯金属络合物,在烯丙基醋酸酯与氰基吡啶的电化学还原偶联过程中的性质。通过控制实验,电化学分析以及理论计算等方法,我们揭示了双膦配体对于络合物稳定性及反应区域选择性的影响。进而,我们发现在电场条件下存在一个非稳定价态的过渡金属络合物。这个非稳定价态的过渡金属络合物中,双膦配体可以将电荷和自旋密度分散于整个络合物之中,而不是局限于金属离子之上。这样,络合物既可以作为电子转移催化剂,也可以作为过渡金属催化剂,同时控制整个电子转移过程以及成键过程。我们认为这种配体与金属在电场条件下的非稳定价态络合物,展现了电化学条件下过渡金属催化的独特能力,这有助于发展未来的新型的电化学催化体系。同时,我们还发现锌电极至关重要,其不仅可以活化4-氰基吡啶,还可以淬灭氰根离子,展现出Lewis酸性金属离子的特殊用途。

面向警情数据的交互式可视分析方法

警情数据的分析和挖掘是公安部门信息工作的核心环节, 数据具有时空分布不均匀、信息记录高冗余和文 本内容难关联等特点, 导致现有信息工作中存在人工分析效率低、传统静态图表无法支持深入分析等问题. 为此, 提 出一种交互式可视分析数据特征和事件模式的方法. 首先提出一种结合多种聚类方法的 Random-STR R 树算法, 划 分出密度不同的数据簇, 随机化结点最大容纳量并构建索引结构;然后结合数据分布特征和文本特征, 利用杰卡德 距离和皮尔逊距离分析区域内的异常情况;最后基于关键词的关联程度构建加权网络图, 利用社区检测算法对其进 行关联分析. 此外, 设计并实现警情数据可视分析原型系统--PRDVis, 包含时空特征分析视图、频繁信息要素分析 视图和异常信息要素分析视图. 通过某城市警情数据进行案例分析和专家评估, 结果证明了所提方法的可用性和有 效性.

数字人民币的潜在洗钱风险与监管研究

近年来,我国数字人民币试点积极推进,试点人数、覆盖区域已居于全球央行数字货币之首;但同时,数字人民币相关的洗钱风险也开始显现。如何系统地分析数字人民币的潜在洗钱风险和相应监管机制,已成为数字人民币发展的重大现实问题。本文基于数字人民币的底层技术和交易结构,综合分析了数字人民币的潜在洗钱风险与规制障碍,进而从制度建设、义务履行、技术赋能三个层面,提出了完善数字人民币反洗钱监管的框架和路径:制度建设层面,从顶层设计明确数字人民币反洗钱的法律支撑,以风险为本评估并细化对不同主体的监管要求;义务履行层面,强化运营机构的客户尽职调查和交易报告义务,厘清数字人民币合作机构反洗钱义务履行的边界;技术赋能层面,提升数字人民币反洗钱数据合规管理,并强化对智能合约的嵌入式监管。上述监管框架与数字人民币的运行模式和现有的金融监管机制具有较强的适应性,为健全数字人民币反洗钱体系提供了政策参考。

一种改进的基于分水岭算法的粘连分割研究

在细胞图像制作过程中,由于设备或人为原因,经常会出现细胞粘连程度分布不均匀的情况,从而影响分割的效果,给后续的统计分析造成了一定的困难。提出自适应距离变换,结合分水岭分割的处理方法,把细胞的粘连程度信息引入到距离变换函数中,根据细胞粘连程度的不同,自适应地变换距离函数的参数,从而有效地防止欠分割和过分割。实验证明,这种改进的方法能成功地分离不同粘连程度的粘连细胞,并具有良好的稳定性。

基于Grover融合理论的无线传感网络路由算法研究

如何在各种网络资源受限制的情况,实现高质量的信息传输是无线传感网络研究领域的关键问题之一。首先,分析了网络传输中所需要考虑的受限制因素,并提出各种因素的计算办法;然后,针对确保服务质量的多目标规划算法存在计算量过大的缺陷,借鉴量子搜索算法中的Grover理论用以降低信息传输过程的搜索计算量;最后,通过Grover理论得到的各种资源路由选择方案,本文采用了计算机控制中的D-S信息融合理论,将多目标规划转化为单目标规划。为了验证本文所提出的Grover融合路由算法,文章建立MATLAB仿真环境,对比传统的DSR路由协议与多目标规划TOPSIS算法,可见本文所提出的算法在降低网络搜索计算量、延长网络生存时间、降低网络时延方面具有较大的改善。

利用MVCT图像引导技术分析肝脏恶性肿瘤放疗不同体位固定方式的摆位误差

目的:在螺旋断层放疗中,应用兆伏级高能X线计算机体层摄影(MVCT)图像引导技术,分析肝脏恶性肿瘤放疗中患者两种不同体位固定方式的摆位误差。方法:收集2015年3月至10月进行螺旋断层放射治疗的40例肝脏恶性肿瘤患者的摆位数据,将其分为体模组和体架组。每次治疗前进行MVCT扫描,获得相应的线性摆位误差和旋转摆位误差。对两组摆位数据进行均值方程t检验。根据外扩公式M=2.5Σ+0.7δ,计算PTV外扩边界值。结果:两组X轴、Z轴上的的摆位差异有统计学意义(t=22.02、2.56,P=0.04、0.01),Pitch、Yaw上的摆位差异亦有统计学意义(t=22.16、2.26,P=0.03、0.02)。体模组PTV外扩边界值为8.29、9.87、7.72 mm;体架组PTV外扩边界值为4.81、5.27、4.57 mm。结论:螺旋断层放疗中,MVCT图像引导技术可以很好地提高肝脏恶性肿瘤患者的放疗精度;体架固定能够更好地固定肝脏恶性肿瘤患者,在治疗时,其产生的摆位误差明显小于体模固定,且能缩小PTV边界。

基于光纤传输的膛内测试技术研究

研制了一套新型基于光纤传输的电磁炮膛内电枢运动状态测试系统,采用光纤探头作为信号采集和传输部分,可以避免高电压强电磁干扰。介绍了测试原理,设计了系统,完成了电枢信号的探测和信号处理及多通道输出功能,对系统进行性能测试。

基于小波分解和颜色熵的浮游生物图像识别

浮游生物图像识别分类是海洋生态研究的重要内容和必要前提,传统的浮游生物图像识别分类需要由专业人员进行人工识别,工作量大、效率低。该文提出一种基于小波分解结合颜色信息熵的浮游生物图像识别方法,提取图像的三层小波分解后系数的数学特征和四叉树分块后的颜色信息熵构造特征向量,采用相似度模型和K-近邻分类器对浮游生物图像进行分类。实验表明,与传统方法相比,该方法能在保证识别率的基础上提高识别效率,并具有良好的稳定性。