基于CUDA的AES并行算法优化

为提升高级加密标准(AES)的加密性能,利用显卡的通用计算能力,在统一计算设备架构(CUDA)平台上实现AES的128位、192位和256位3个版本的GPU并行算法,并提出优化的AES并行算法。在考虑块内线程数量、共享存储器容量和总块数的基础上,根据分块最优值的经验数据指导AES算法在GPU上的最优分块。实验结果表明,与未优化的AES并行算法相比,该算法的3个版本在Nvidia Geforce G210显卡上的加密速度分别提高5.28%,14.55%和12.53%,而在Nvidia Geforce GTX460显卡上的加密速度分别提高12.48%,15.40%和15.84%,且能更好地对SSL数据进行加密。     

基于支持向量机的印刷机远程故障诊断监测平台设计

为实现高端印刷机网络化、信息化、智能化,提出一种基于支持向量机(SVM)的印刷机远程网络故障诊断监测平台。该系统采用Windows系统下的Apache、MySQL和PHP(WAMP)开源环境,能够方便地建立远程服务站点,实现B/S架构的网络系统,设计一个基于TCP/IP协议的数据传输接口,通过客户端将现场设备数据发送给站点服务器,并存入本地数据库,基于专家系统建立诊断知识库,通过支持向量机进行故障的分类诊断。该平台具有通用性,可根据对象不同更改数据库结构。实际运行情况表明,该系统运行稳定。     

基于场景重构与报警聚合的网络取证分析技术

提出一种包含报警标准化、去冗余、场景重构和报警聚合的网络取证分析方法. 通过去除失败攻击的报警, 减少了对证据分析的干扰. 在场景重构中, 通过反向关联, 减少了不必要的证据, 同时通过对孤立报警的补充, 保证了证据链的完整性. 在报警聚合中, 提出了聚合同一攻击步骤的不同报警的方法, 以抽象层和具体层两个层次重构入侵场景. 最后通过实验验证了所提出方法的有效性.     

增强蚁群算法的机器人最优路径规划

为解决复杂环境中机器人最优路径规划问题,本文结合增强学习和人工势场法的原理,提出一种基于增强势场优化的机器人路径规划方法,引入增强学习思想对人工势场法进行自适应路径规划.再把该规划结果作为先验知识,对蚁群算法进行初始化,提高了蚁群算法的优化效率,同时克服了传统人工势场法的局部极小问题.仿真实验结果表明,该方法在复杂环境中,对机器人的路径规划效果令人满意.     

基于周期动态事件触发的网络化切换系统的分析与控制

针对网络化系统研究具有模态依赖平均驻留时间(MDADT)和异步的线性切换系统的周期动态事件触发$H_\infty$控制.与已有切换系统事件触发方式不同,周期动态事件触发引入动态事件触发参数,且具有最小的事件触发间隔下界,在降低数据发送数量的同时,能够有效避免奇诺行为;利用MDADT方法和多Lyapunov函数技术,给出闭环系统具有指数稳定和$H_\infty$加权性能的充分条件;在此基础上,针对周期动态事件触发机制中可能存在的异步问题,提出相应的控制器设计准则.最后,通过算例验证所得结果的优越性.     

复杂环境下课堂多人状态检测算法研究

新冠肺炎疫情背景下课堂多人佩戴口罩及姿态识别问题,提出了基于YOLO和OpenPose模型的课堂多人状态检测算法。提出的Efficient-YOLO模型,通过采用CBAM注意力模块、SPNET-NEW模块,解决了多人遮挡和无规则化目标的口罩佩戴检测精度问题。此外,提出了一种轻量化的Class-OpenPose模型检测学生上课姿态,该算法在OpenPose模型基础上,使用ShuffleNetV2-NEW对传统模型在底层特征提取方面进行改进,实现了复杂环境下关键姿态点的实时准确检测。实验表明,在课堂多人异常状态检测任务中,Class-OpenPose模型平均准确率高于传统模型,为79.0%,检测速度达到13.5 F/s; Efficient-YOLO口罩识别模型达到83.1%的平均准确率,检测时间仅需31.54 ms,为课堂学生状态检测提供了不错的算法思路。     

灰口铸铁的焊补工艺

我厂有一机器附件(灰口铸铁),在搬运过程中不慎摔碎,要求焊补,从经济角度考虑,决定用氧乙炔焊补工艺。鉴于灰口铸铁焊接所存在的工艺困难,以及被焊件几何形状为封闭体,不能自由热涨冷缩,所以,最大缺陷是裂纹。如此大的焊件,要整体预热,条件不允许,决定局部预热焊补。具体工艺如下。     

基于CTR模式的GPU并行AES算法的研究与实现

为了对任意长的明/密文进行并行加密/解密,在分析了AES(Advanced Encryption Standard)的多种模式后,采用了最合适的CTR(Counter)模式设计和实现了GPU(Graphics Processing Unit)并行AES算法,并进行了优化.针对Nvidia Geforce GTX460平台理论分析了CTR模式的并行AES算法和串行AES算法的时间复杂度,得到综合的加速比为31.59,然后在Nvidia Geforce GTX 460平台上实验运行,结果显示CTR模式的AES-256的GPU并行算法相对串行CTR模式的AES算法,实验加速比跟理论加速比基本吻合.在此基础上,对CTR模式的AES-256进行了优化.实验结果显示,优化的CTR模式的AES-256并行算法在加速比上随着明文的增大提升的比例渐渐减少并趋于稳定.优化的CTR模式的AES算法加密数据量小的明文时,其优化效果更为明显,故能有效地提升SSL(Secure Socket Layer,其明文区间为35KB-150KB)的加密性能.     

OPNET网络仿真技术及其应用

网络仿真是一种新的网络设计和优化技术,它能够为网络的规划设计提供可靠的定量依据,也能够验证实际方案或比较多个不同的设计方案.介绍了OPNET网络仿真软件,并对其主要特性、建模机制以及仿真步骤进行了深入的阐述.最后,给出了OPNET软件在预测网络性能方面的一个应用实例.实验结果表明,OPNET网络仿真软件能够准确地分析复杂网络的性能和行为.     

基于快速回归算法的RBF神经网络及其应用

针对径向基神经网络(RBFNN)中存在的径向基函数中心的数F1及其位置难以确定的问题,提出了一种新型的基于快速回归算法(FRA)的RBFNN.采用快速回归算法,不但能够确定RBF的中心和中心个数,而且能够求出隐含层到输出层的权重.通过一元函数拟合和Mackey-Glass混沌时间序列预测的仿真,验证了该网络的有效性与实用性.