基于移动agent的分布式入侵检测系统研究*

为了提高现有分布式入侵检测系统的效率和性能,提出了一种基于移动agent的分布式入侵检测系统模型。将移动agent技术应用于入侵检测中,并给出了其移动agent间的可靠通信方法,实现了agent的协同检测。实验结果表明,由于移动agent的应用,入侵检测系统的节点成为了可移动的部件,从而使该模型具有了更强的抗攻击性和入侵检测能力。     

基于注意力机制的深度学习路面裂缝检测

为实现自动准确地检测路面裂缝,提升路面裂缝检测效果,提出了一种基于注意力机制的裂缝检测网络(attention-basedcracknetworks,ACNet).该网络采用编码器-解码器网络构架,编码器采用ResNet34为骨干网,提取路面裂缝特征;在编码器和解码器间加入基于注意力机制的特征模块(attention-basedfeaturemodule,AFM),以利用全局信息和增加对检测不同尺度裂缝的鲁棒性,更好地提取裂缝特征和定位裂缝位置;在解码阶段也引入注意力机制,设计了基于注意力机制的解码模块(attention-baseddecodermodule,ADM),实现对裂缝的准确定位.在公共裂缝数据集CFD和CRACK500上,与U-Net等其他8种方法进行了比较,结果表明, ACNet裂缝检测效果更理想,在主观视觉上,裂缝定位更准确,细节更丰富;在实验指标F1和重合率上,检测结果都有明显提升,说明了该网络的有效性.     

基于移动Agent的电子商务交易平台研究

针对传统电子商务平台存在的问题,提出了一个以移动Agent为中介服务的电子商务交易平台,阐述了该平台各组成部分的功能.实验采用价格优先和数量优先的购买策略,分析了该平台中移动Agent的性能,实验仿真结果表明移动Agent的引入提高了平台处理客户信息的速度,缩短了达成交易的时间并降低了网络的通信量.     

电子商务中XML数字签名技术的应用研究

本文将XML与数字签名相结合,应用于电子商务来确保数据的安全可靠。在研究XML数字签名原理的基础上,讨论了基于Hash算法的XML数字签名方法,并给出了生成XML数字签名的方法。     

基于Agent的智能决策支持系统研究与应用

在传统智能决策系统的基础上,结合Agent技术,提出了一种基于Agent的智能决策系统模型——AIDSS,介绍了AIDSS模型的系统结构,阐述了AIDSS模型各个子系统的功能,并在发电厂安全决策系统中初步应用了该模型。经过现场验证,基于该模型的系统能对电厂常见异常情况给出快速、准确的成因分析,提出合理的、建设性的决策意见,提高了运行效率。     

基于生成式对抗网络的道路交通模糊图像增强

为了提高道路交通模糊图像增强的质量,进一步促进道路交通管理,针对道路交通场景下的运动模糊图像增强问题,提出了一种基于生成式对抗网络的多尺度多路径学习的模型。首先,选用具有多尺度卷积核的神经网络,对输入的图像进行更细致地特征值提取;其次,将局部残差学习和全局残差学习相结合,采用多路径多权重共享的递归学习,并利用判别网络和生成网络间的对抗训练优化网络参数;最后,实现端到端直接生成图像。实验结果表明:提出的模型可以有效地增强道路交通场景下的运动模糊图像,生成的图像细节更加丰富,具有较好的图像视觉效果。     

基于RPCA和视觉显著性的风机叶片表面缺陷检测

摘 要：针对风机叶片表面缺陷检测问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)和视觉 显著性的表面缺陷检测方法。在 RPCA 的基础上,通过增加噪声项和考虑像素的空间关系,以 利于缺陷的分割,即通过 F 范数正则项抑制高斯噪声和光照不均,利用 Laplacian 正则项约束像 素的空间关系,以保持显著图中具有相似显著值且空间相邻超像素的局部一致性和不变性。首 先,对输入的风机叶片表面图像进行超像素分割和特征提取,得到图像的特征矩阵;然后,利 用改进的 RPCA 法得到稀疏矩阵,根据稀疏矩阵和视觉显著性方法计算出缺陷区域的显著图; 最后,优化显著图并采用自适应阈值分割实现缺陷的检测。通过实验仿真和对实验结果定性定 量分析,表明该方法具有较高的准确率。     

基于注意力机制的双BERT有向情感文本分类研究

在计算社会科学中,理解政治新闻文本中不同政治实体间的情感关系是文本分类领域一项新的研究内容。传统的情感分析方法没有考虑实体之间情感表达的方向,不适用于政治新闻文本领域。针对这一问题,本文提出了一种基于注意力机制的双变换神经网络的双向编码表示(bi-directional encoder representations from transformers, BERT)有向情感文本分类模型。该模型由输入模块、情感分析模块、政治实体方向模块和分类模块四部分组成。情感分析模块和政治实体方向模块具有相同结构,都先采用BERT预训练模型对输入信息进行词嵌入,再采用三层神经网络分别提取实体之间的情感信息和情感方向信息,最后使用注意力机制将两种信息融合,实现对政治新闻文本的分类。在相关数据集上进行实验,结果表明该模型优于现有模型。     

电子商务中XML数字签名技术的应用研究

本文将XML与数字签名相结合,应用于电子商务来确保数据的安全可靠.在研究XML数字签名原理的基础上,讨论了基于Hash算法的XML数字签名方法,并给出了生成XML数字签名的方法.