可修复网络稳态可用度分析

本文提出了可修复网络稳态可用度的数学分析方法。通过证明得出不可修复网络的可靠性多项式适用于可修复网络的可用度，只需相应地把部件的可靠度改为部件的可用度。

一种新的可信修复网络模型及其实现

为解决目前缺乏一种可行的可信修复网络框架问题,提出了一种新的、可行性强的可信修复网络模型,详细说明了该模型提供的功能和工作流程,着重阐明了可信修复网络的通讯机制和认证方法。仿真实验表明,该框架在保证网络系统安全性和可信性的同时,实现了为不满足可信网络安全策略的终端用户提供及时可靠的修复服务.

深度神经网络修复策略综述

随着智能信息时代的发展,深度神经网络在人类社会众多领域中的应用,尤其是在自动驾驶、军事国防等安全攸关系统中的部署,引起了学术界和工业界对神经网络模型可能表现出的错误行为的担忧.虽然神经网络验证和神经网络测试可以提供关于错误行为的定性或者定量结论,但这种事后分析并不能防止错误行为的发生,如何修复表现出错误行为的预训练神经网络模型依然是极具挑战性的问题.为此,深度神经网络修复这一领域应运而生,旨在消除有缺陷的神经网络产生的错误预测,使得神经网络满足特定的规约性质.目前为止,典型的神经网络修复范式有3种:重训练、无错误定位的微调和包含错误定位的微调.介绍深度神经网络的发展和神经网络修复的必要性;厘清相近概念;明确神经网络修复的挑战;详尽地调研目前已有的神经网络修复策略,并对内在联系与区别进行分析和比较;调研整理神经网络修复策略常用的评价指标和基准测试;展望未来神经网络修复领域研究中需要重点关注的可行方向.

基于修复对抗网络的烟包表面缺陷检测方法

针对烟包表面缺陷检测方法存在识别准确率低、复用性差和检测条件高等问题,提出一种基于图像修复对抗网络的烟包表面缺陷检测方法。利用UNET网络改进上下文编码器构成修复网络,分别用扩张率等于2和3的空洞卷积提取不同粒度的特征信息,通过SK注意力机制对其赋予权重后融入到残差网络中构成判别网络,根据待测图像与修复图像的差值过滤掉缺陷特征比较明显的烟包,对差阈值附近的烟包用判别网络进行二次检测。在3000张烟包图像数据集上对比试验,结果显示,检测速度较快,准确率最高为97.5%,可以有效滤除表面缺陷的烟包。研究对包装盒表面缺陷的检测具有借鉴意义。

基于高效注意力模块的三阶段网络图像修复

现存的人脸图像修复方法,在图像大比例缺损或分辨率高的条件下合成的图像会出现图像纹理结构不协调和上下文语义信息不一致的情况,不能准确合成清晰的图像结构,比如眼睛和眉毛等。为解决此问题,提出一种基于归一化注意力模块(NAM)的三阶段网络(RLGNet)人脸图像修复方法,能加快模型收敛速度并降低计算成本。其中,粗修复网络对残损图像进行初步修复后,局部修复网络对残损图像局部进行细致的修复,基于归一化注意力模块的全局细化修复网络对残损图像整体进行修复,以增加图像的语义连贯性和纹理结构的协调性。该方法在CelebA-HQ数据集上进行实验,结果表明在掩码比例为20%~30%时PSNR达到30.35 dB,SSIM达到0.9269,FID为2.55,能够合成相邻像素过渡自然和纹理结构合理的人脸图像。

基于边缘先验融合动态门控特征的人脸图像修复

为解决现有人脸图像修复算法因无法提取动态特征和缺乏边缘先验信息导致修复大区域不规则破损时纹理模糊和结构扭曲问题,提出了基于边缘先验融合动态门控特征的人脸图像修复算法。首先,设计动态门控卷积模块动态提取破损区域特征,关联已知区域和缺失区域的有效特征,提升纹理细腻度;然后,设计动态门控边缘增强网络和U型编码纹理修复网络,边缘增加网络旨在获取边缘轮廓信息,为U型编码纹理修复网络提供结构先验约束;U型编码纹理修复网络采用UNet++融合多层特征以保证人脸修复图像结构和纹理一致性;最后,通过消融实验证明UNet++的有效性和通用性,并剪枝U型网络以选取适宜的人脸图像模型表征层进行缺失区域纹理重建,在CelebA-HQ人脸数据集上进行实验评估。实验结果表明:相较于主流算法,所提方法在SSIM上平均提升3.87%,PSNR平均提升3.79 dB,FID平均下降16.54%,能有效修复大区域不规则缺失面积,生成纹理清晰、结构合理的图像。

基于拓扑信息的网络修复

网络生存性与网络拓扑结构密切相关。该文从拓扑信息与通信传输网络的区别和联系出发,分析拓扑图论与网络生存性的关系,介绍拓扑图论算法在网络修复中的实际应用,对基于网络分割的故障修复算法、基于拓扑结构的修复路径选择算法、用于链路故障保护的P-Cycle算法等进行比较,研究和探讨了目前网络修复中亟待解决的问题。

基于MobileNetV2特征提取的自修复表情识别算法

为了减少自修复网络(Self-Cure Network,SCN)表情识别算法的计算量、参数量,提高模型精度,采用改进的MobileNetV2来做人脸表情图像的特征提取。调整MobileNetV2的网络层结构;在模型中嵌入CA注意力机制;采用全局逐深度卷积(GDConv)代替全局平均池化层;调整深度卷积的卷积核大小;调整宽度因子降低模型的参数量。改进后的算法在公共标准数据集RAF-DB和FERPlus上精度分别较SCN提高了7.81%和5.37%,且具备SCN的算法优点;参数量和计算量分别是原模型的1.5219%和4.9511%,且远低于其他对比模型,为轻量级表情识别算法的研究提供参考。

工业物联网中大规模受损边缘计算网络修复机制

针对工业物联网中边缘计算网络与其余子网的相互依赖特性所导致的网络大规模级联故障问题,考虑到网络修复初期的资源有限性,提出了一种联合考量计算需求与修复开销的网络修复机制。考虑到受损网络结构(拓扑关系与链路容量)和动态特征(边缘计算节点计算需求),基于节点计算量守恒定理构建了链路修复策略集与网络计算迁移的联合分析框架。基于Benders分解算法,将原NP-hard问题转化为相互依赖的主问题与子问题,通过割平面的不断逼近,实现对原问题最优解在多项式时间内的高效探索。结合局部分支法,进一步保障Benders分解算法的上界在迭代过程中的非增特性,加快算法收敛速度。仿真结果表明,所提算法的系统总开销性能优于传统基于拓扑结构的修复算法,并且可以在多场景下保持其性能优势。

手指静脉红外图像血管网络修复新方法

由于手指静脉位于皮下,手指中的生物组织、手指解剖结构、皮肤结构成像特性等固有原因都给手指静脉成像造成不利影响。针对手指静脉图像中普遍存在的局部血管残缺问题,首次提出一种指静脉红外图像血管网络修复方法。首先,利用多尺度Gabor滤波对手指静脉图像进行增强,减少图像整体退化性模糊;然后,对指静脉图像进行二值化并提取血管骨架网,以便对血管网络缺损位置进行判断;再将提取的血管骨架端点、二分叉点作为血管骨架网络修复的源点,根据最小路径原则实现手指静脉图像血管骨架网络修复;最后,将Gabor增强方向图作为约束条件,复原血管网络的管径信息得到修复后的手指静脉二值化图像。实验结果表明:该方法可以实现手指静脉图像局部血管网络残缺修复,得到更加完整、稳定的血管网络结构,利用修复后的图像可以进一步提高手指静脉识别精度。

脑内神经网络修复关键点的临床验证

背景:细胞移植的安全有效靶点选择,是临床研究的重要方向。对脑内是否存在能发挥重要治疗作用的点或区域,以最大限度对神经网络发挥良性影响进而修复,是研究先行者必须优先考虑的课题之一。目的:通过临床资料分析,证实细胞移植脑内神经网络修复关键点(KPNNR)理论的客观性、真实性和实用性。方法:2003-05/2009-01共有631例各类中枢神经系统疾病患者接受神经网络修复关键点嗅鞘细胞移植,其中609例资料齐全,男392例,女217例;年龄1.2～84(42.87±19.64)岁,病程0.4～35(5.11±5.46)年。疾病分布:肌萎缩侧索硬化432例次、脑性瘫痪110例次、多发性硬化25例次、共济失调12例次、多系统萎缩7例次、遗传性痉挛性截瘫6例次、持续性植物状态6例次、痴呆2例次、脑缺氧后遗症2例次、帕金森叠加综合征2例次、非特异性脑炎后遗症2例次、肾上腺脑白质营养不良1例、核黄疸后遗症1例、皮质基底核变性1例。患者来自75个国家或地区。结果与结论:细胞移植后随访2～8周,平均4周,609例次中526例次神经功能获不同程度改善,近期总改善率为86.37%,其中肌萎缩侧索硬化改善率为87.96%。脑性瘫痪改善率为82.7%,特别是4例伴有癫痫者,术后发作明显减少。共济失调改善率为83.3%。遗传性痉挛性截瘫改善率为83.3%。围手术期出现不良事件共33例次,发生率为5.4%,主要为术后头痛、发热等,多经对症治疗后痊愈。结果提示,大脑内神经网络修复关键点(KPNNR)客观存在,在该点进行嗅鞘细胞移植安全可行,能改善多种中枢神经系统疾病患者的神经功能和(或)延缓病情的进行性恶化。

多种攻击下产品开发过程网络修复策略

针对复杂产品开发过程的鲁棒性问题,对企业任务-资源-服务关系进行分析,构建了产品开发过程网络系统模型,提出了网络资源节点在随机故障和蓄意攻击方式下的三种修复策略。以实际变压器产品开发过程网络模型为例,运用仿真方法对三种修复策略在不同攻击策略下的有效性和实用性进行了研究。仿真结果表明,随机失效情况下均匀修复优势显著,蓄意攻击情况下按强度修复的优势显著。

《网络安全和软件系统修复》课程教学改革探索

《网络安全和软件系统修复》课程是中等职业学校计算机应用及相关专业的综合性主干课程,重点学习网络信息安全防范、受损计算机系统修复及数据恢复的知识与方法等职业技能。本文运用工作过程导向的职业教育新理念,联系该课程教学改革实践,探索课程的教学目标和课程内容选择、教学过程的实施策略和方法。

航空运输网络失效修复优化策略研究

修复航线失效网络,可以有效降低航空公司经济损失,保证旅客顺利出行,避免造成不良社会影响。由于航空网络修复涉及众多因素,如何考虑和量化这些因素的影响是主要的难点。为此,基于网络修复研究和枢纽航线网络研究,构建了一个网络修复优化模型。首先以一定成本约束下网络性能最佳为目标函数,通过权重来满足需求。其次,成本因素主要考虑距离和节点拥堵,网络性能以网络效率来衡量,并通过改进的粒子群算法求解。最后,以杭州-咸阳航线失效为例进行仿真。仿真结果表明:容量控制系数可以较好地控制节点容量,衡量节点拥堵造成的增加成本以及影响流量分配方案,对提高网络抗毁性具有重要作用;权重可以灵活平衡成本和网络性能之间的偏倚。

基于Ad hoc特性的加速演化网络的修复能力

提出基于具有Ad hoc特性的加速演化网络模型的修复算法,建立择优连接、重连接和随机连接这3种新边连接规则,着重研究不同加速网络演化参数以及新边连接规则等对修复策略有效性的影响,进而寻求最合适的演化参数,有效调节网络的修复能力与抗毁性。通过仿真模拟发现:拓扑演化机制中,节点的加入比例越大或删除比例越小时,网络具有更好的修复能力。此外,数值模拟显示:加速演化参数越小时,网络修复能力越强,且此时的修复策略更加适用于随机连接增长网络。

基于虚拟引力约束的光纤传感器网络节点空洞智能修复算法研究

针对传统光纤传感器网络节点空洞修复算法存在感知半径较低、距离阈值较短等问题,提出了基于虚拟引力约束的光纤传感器网络节点空洞修复算法。引入IVFA-B(Intensity-based Virtual Force AlgorithmWith Boundary Forces,IVFA-B)算法中的虚拟引力模型,分析异构网格中实现最大覆盖时两种异构节点感知半径的关系以及节点之间的最佳距离。将最佳距离和虚拟引力算法中的最佳距离阈值相结合,提供对异构网络的适应度,同时将节点移动概率引入节点移动距离公式中,实现光纤传感器网络节点空洞修复。仿真结果表明,所提出算法可以有效解决现有算法中存在的问题,在保证较为理想的覆盖效果基础上,延长感知半径和增大距离阈值。以此验证了所提算法具有较优应用性能。

基于微信小程序的SCN人脸表情识别系统设计

针对人脸表情识别技术,利用自修复网络(Self-Cure Network,SCN)人脸表情识别算法模型的优势,实现SCN在移动端设备上的应用,利用训练好的模型构建人脸表情识别系统,以微信小程序为系统平台,开发了一款表情识别微信小程序。经过系统测试,结果表明该系统表情识别准确率高、操作方便、运行流畅、功能完备,基于微信小程序的SCN人脸表情识别系统具有广泛的应用前景。

ZigBee星状网络故障修复仿真方案

针对大范围低速率数据采集ZigBee星状网络中协调器节点故障导致系统瘫痪的问题进行了分析,提出了协调器节点发生故障后,其他数据采集节点通过竞争产生新的协调器节点,从而组建和维护新的网络的自适应组网方案,实现网络故障的自动修复。并重点设计了数据采集节点的竞争组网算法,以及该算法的基于计算机网络和桌面平台软件的仿真验证方案。

一种具有行为诊断和自我修复的网络控制系统的设计

对网络的管理和网络故障的诊断一直是企业信息管理中一个重要的研究课题,随着当前网络的飞速发展和网络情况的复杂化,以及网络的不断扩大,企业网络的管理变得非常艰难,定位和修复问题也非常麻烦。本文提出一种新的具有网络行为诊断和自我修复的网络控制系统的工程实现。该系统可以利用交换机来迅速有效地进行网络的行为诊断和自我修复。

基于马太效应的复杂网络修复策略

随着复杂网络的小世界效应（Small Wodd）及无标度性（Scale—Free property）的发现，复杂网络的容错抗毁性研究成为热点。相关研究表明：无标度网络对节点的随机攻击（random attack）具有很强的鲁棒性，而对于有目的攻击（intentional attack）却极其脆弱。