MS-2HCNN:基于深度学习的高光谱图像信号分类方法

为了能更准确地提取与合并高光谱图像信号中的空间与光谱特征,提出了一种MS-2HCNN结构(Multi Stage-Heightened&Hyperspectral convolutional neural network)。MS-2HCNN通过融合不同的卷积层结果获得了更具判别性的特征,还通过将提取到的光谱和空间信息进行了串接,简化了计算,保证了准确性和可靠的分类性能。此外,提出的多阶段设计可以将上层获得的背景信息与下层获得的精确空间信息相结合,使得它在准确性和复杂度方面比现有的方法更有优势。最后,为了应对样本特征比问题,引入了复杂度更优、精度更好的网络优化器,加之采用的批量归一化方法减少了MS-2HCNN的模型参数并提高了其拟合能力。在不同开源数据集上的分类结果表明了所提方法的有效性。

基于蚁群算法的通信网络流量分析

常规的通信网络流量分析方法主要利用时间序列获取通信网络流量特征,受不断产生的冗余数据影响,导致其分析的通信网络流量值与实际值差距过大。因此需要基于蚁群算法设计一种全新的通信网络流量分析方法。以通信网络的捕获机制入手,利用数据链路接口及数据包过滤器有效地布设了网络流量测量采集点,输出采集数据,再结合蚁群算法生成网络流量分析模型,获取网络流量跟踪算法,从而完成通信网络流量分析。实验结果表明,在不同验证集下本文设计的通信网络流量分析方法分析的通信网络流量值与实际差值较小,证明设计的通信网络流量分析方法的分析效果较好,具有准确性,有一定的应用价值,可以作为后续通信网络流量预测的参考。

量子安全多方计算协议研究进展

量子安全多方计算是量子信息技术与隐私保护计算技术相结合形成的新兴交叉领域,作为量子密码学的一个重要分支,在安全性、计算效率等方面有着经典安全多方计算所不能及的优点。量子安全多方求和(Quantum Secure Multi-party Summation,QSMS)作为量子安全多方计算的一个最基本运算过程,近年来获得了广泛的关注。本文梳理了近期QSMS协议的研究进展,根据协议所依据的基本原理进行了分类,并介绍了一些代表性协议的基本原理和典型特点。