分类: 心理学 >> 发展心理学 提交时间: 2019-05-10
摘要: 儿童的选择性学习是目前认知发展领域的热点问题。儿童在因果知识领域内的选择性学习(即选择性因果学习)对于回答儿童如何获取知识这个经典问题具有重要意义。儿童的选择性因果学习表现在对他人解释的辨别、评估与采纳上。他们会主动向可靠的信息提供者寻求解释,并在接收回答后表现出选择性跟进反应。对于他人的回答,年幼儿童不仅能根据言语线索辨别出解释性陈述,还能依据解释的结构特征选择更好的陈述加以采纳,年长儿童甚至可以从不同模式的解释中灵活地学习更适宜的因果知识。未来研究应深入关注解释的其它特征在儿童选择性因果学习中的作用,进一步探讨选择性因果学习的认知机制。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 传统的针对智能手机内部攻击的方式容易被用户察觉及预防。作为一种常见的音频信号,DTMF信号在手机通信中具有非常重要的地位,但也面临严峻的安全风险。提出了一种基于DTMF信号的智能手机外部攻击方法,可以在用户不被察觉,且与用户手机无交互情况下进行有效攻击。首先,该方法对用户某些重要按键操作进行录音;然后对录音数据在时域上进行双阈值的端点检测,提取信号的有效区域;再将有效区域通过Goertzel算法转换到频域进行数字分类;最后,通过比照DTMF编码表得到用户所有按键数据。实验结果表明,该方法在10 db信噪比,且与用户手机无交互的条件下能破解80%以上的按键数据。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在线离线身份基加密(IBOOE)方案是一种具有高效的密钥生成和加密算法的密码方案。然而,目前已有的IBOOE方案无法抵抗边信道攻击,它将引起密码系统秘密信息泄露问题。新方案通过将随机提取器嵌入在线加密算法来隐藏私钥泄露和密文之间的关系,提出首个有界泄露模型下安全的IBOOE方案;新方案基于合数阶双线性群上的三个静态假设,利用双系统加密技术在标准模型下抵抗选择明文攻击达到完全安全性和泄露弹性。此外,与传统的IBOOE方案相比较,新方案特别适用于敏感数据存储且资源受限的场景。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 基于流速率的直序扩频(DSSS)流水印技术在嵌入多比特的水印信息时采用同一伪随机(PN)码,使得已标记数据流具有自相似性,均方自相关(MSAC)攻击通过单条已标记数据流就可检测DSSS流水印的存在性,严重破坏了DSSS流水印的隐蔽性。PN码正交化方法虽可消除已标记数据流的自相关性,进而抵御MSAC攻击的检测,但正交PN码难以生成,应用范围受限。为此,提出基于PN码随机化的MSAC攻击防御方法,在向目标数据流嵌入每个水印位时均采用随机选择的不同长度的PN码进行扩展,使得已嵌入DSSS流水印的数据流速率的均方自相关不再呈现周期性峰值,进而可在MSAC攻击面前保持隐蔽性。理论分析与实验结果表明,基于PN码随机化的MSAC攻击防御方法可有效抵御MSAC攻击的检测,且所采用的PN码易于生成,便于部署和应用。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对一类包含执行器攻击、外部干扰和编码器/解码器不匹配的信息物理系统(cyber-physical systems,CPS),设计一种新型鲁棒控制器确保其安全稳定运行。控制器线性部分的增益由优化H2性能的线性矩阵不等式给出;控制器的非线性结构包含两部分,一部分用于消除外部干扰、量化误差,另一部分利用对未知执行器攻击参数的自适应估计来实现对攻击的补偿。最后,仿真算例结果表明控制器能保证闭环系统的一致最终有界性,说明了所提方法的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对信息隐藏算法中提高嵌入量与增强鲁棒性之间的矛盾问题,提出一种多载体信息隐藏算法。使用多幅人脸表情图像作为载体,采用局部二值模式(LBP)纹理特征识别人脸表情区域来嵌入加密信息;计算出载体区域的相邻像素差值矩阵,通过对差值矩阵的对应元素的直方图进行移位构造出嵌入空间来实现加密信息的可逆隐藏与载体图像的无损恢复。算法分析证明了比现有算法具有更大的嵌入容量并保持较高的鲁棒性的优势,在最大嵌入容量达到0.561同时具有38.421 dB的信噪比(PSNR),且在识别的嵌入区域PSNR值达到46.286。鲁棒性实验表明,该算法对于滤波攻击可以与原始信息图像的相似度大于99%;面对剪切、平移攻击时,秘密图像归一化系数(NC)最小为0.743和0.728,远大于其他算法。从与其他算法的对比实验结果看,提出的算法是有效的。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 模糊密钥加密通信是指在通信方密钥具有一定差异的情况下实现安全的加密通信。生成对抗网络是一个通过对抗学习得到生成模型的新框架,通过生成模型和判别模型的博弈可实现生成模型对样本数据分布的准确估测,利用生成对抗网络实现了敌手存在情况下的安全通信。目的是解决模糊密钥加密通信问题,并利用生成对抗网络的方法初步实现了对称密钥下的模糊密钥加密通信方案。首先利用神经网络实现两方模糊密钥加密通信,实现16 bit特密钥对称加密通信中6 bit密钥差异的模糊密钥加密通信。在此基础上考虑敌手存在的模糊密钥加密通信模型,利用GAN思想对通信双方与敌手进行对抗训练,实现16 bit密钥对称加密通信中4 bit密钥差异的模糊密钥通信,实验所得模型中通信双方可正常通信而敌手在可获取密文情况下无法获取明文信息。实验证明了利用神经网络与生成对抗网络解决模糊密钥加密通信问题的可行性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 通过部署网络安全设备可以有效地提高网络的安全性,但由于网络设备种类繁多、功能复杂,如何在整个网络中最优地部署网络安全设备,从而达到安全和开销的平衡,仍是研究人员关注的焦点。将网络安全设备最优部署问题转化转换为帕累托优化的问题,提出分布式约束优化的七元组对网络安全设备的部署进行量化赋值,构建基于分支界限算法的部署方案搜索算法,在解空间内对量化的数值进行计算并求出最优解。由于基于分支界限算法的方案搜索算法需要耗费大量时间,在大型网络中运行效率较低,使用基于弧一致优化的数据预处理技术对量化数值进行预处理,实现搜索算法的优化。最后通过仿真实验测试,证明所提出方法的正确性和有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对航迹探测领域中探测器获得的目标地理位置通常是同一帧下无法区分的多目标场景,需要利用目标位置信息还原各航迹并区分各目标的问题进行研究,提出采用深度强化学习方法复原目标航迹的方法。依据目标航迹的物理特点,提取数学模型,结合目标航迹的方向、曲率等提出轨迹曲率圆(trajectory osculating circle,TOC)奖励函数,使深度强化学习能够有效复原多目标航迹并区分各目标。首先描述多目标航迹复原问题,并将问题建模成深度强化学习能够处理的模型;结合TOC奖励函数对多目标航迹复原问题进行实验;最后给出该奖励函数的数学推导和物理解释。实验结果表明,TOC奖励函数驱动下的深度强化网络能够有效还原目标的航迹,在航向和航速方面切合实际目标航迹。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 目前已提出的真值发现方法无法解决对象由多个单值属性与多值属性共同组成的情况,若将这些属性拆分后分别处理则会破坏属性间原有的关联,导致计算结果不准确。提出一种多属性数据的联合真值发现方法ATD4MA,将对象各观察值通过遗传算法中的染色体进行建模,针对问题特性对群体初始化算法和染色体基本动作进行改进,控制染色体的演化行为对各属性进行约束,以各对象的真值染色体与各数据源提供的观察值染色体间的差异加权和达到最小为目标建立优化模型,解决了对象包含多个属性的真值发现问题。在两个真实数据集上的实验,证明了提出方法的正确性和有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 解决碰撞问题、减少标签识别时间对RFID的应用具有重要意义。针对目前一些已有标签防碰撞算法大多应用于标签固定场景,而在标签移动场景下表现不佳的问题,提出了一种标签移动场景下(tag moving scene,TMS)的防碰撞算法。该算法首先对移入标签和驻留标签进行区分,然后对标签数量进行预估,最后基于标签预估值采用一种混合识别策略对标签进行识别。仿真实验结果显示,相较于其他算法,TMS算法在标签移动场景下可以有效降低标签识别时间,对RFID标签防碰撞算法的研究具有一定意义。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对大数据聚类低效的问题,提出一种方形邻域快速网格密度聚类算法SGBSCAN (square-neighborhood and Grid-based DBSCAN)。首先给出方形邻域密度聚类定义,利用方形邻域代替圆形邻域,降低时间复杂度;其次提出方形邻域密度聚类的Grid概念,快速确定高密度区域内核心点与数据点之间的密度关系;最后提出Grid密度簇,利用网格之间的关系加快密度簇的形成。算法应用于16个数据集,分别与已有文献算法进行对比,结果表明所提算法在聚类效率方面有显著提升,数据量越大算法效率提升越明显,且所提算法适用于多维数据的聚类。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: D-S证据理论是一种有效处理不确定信息的方法,被广泛应用于各领域中,而D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA),如何生成BPA仍是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计KDE(kernel density estimation)的BPA生成方法:训练数据用于构建基于最优化窗宽的核密度估计的数据属性模型;然后利用训练数据的核密度模型计算测试数据的密度—距离—分布值Tri-D(density-distance-distribution),通过嵌套式的方法分配Tri-D值获取测试数据对应的BPA;最后D-S合成BPA得到最终判断,通过分类准确率来判断BPA生成方法的有效性。实验通过在UCI数据集上的与其他方法的分类准确率对比验证了提出方法的有效性。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对社交网络中社交关系的有向性与多样性,提出了一种基于图聚类与蚁群算法的社交网络聚类算法。首先,在网络覆盖率的约束下为社交网络建立有向、非全连接的二维图模型;然后,采用K-medoids算法搜索用户分组的中心用户,采用人工蚁群算法在2D图中搜索各个用户与中心用户的相似性,将满足相似性阈值的用户分为同一个用户组。设计了低活跃用户的预测机制解决网络的稀疏性问题与冷启动问题。此外,通过网络覆盖率的约束条件权衡聚类准确率与覆盖率两个指标。仿真实验结果表明,该算法实现了较好的社交网络聚类性能,并且有效地缓解了稀疏性问题与冷启动问题。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对车辆三维装载约束下的车辆路径问题(3L-VRP)进行研究,引进车辆的平衡装载约束,综合考虑传统的先进后出、局部支撑、脆弱性等约束,构建平衡装载约束下的车辆路径问题(BL-VRP)模型。针对模型中的平衡约束,提出一种接触面积的装载算法。在此基础上,构建以回溯遗传算法(B-GA)为骨架的多阶段算法框架,对车辆路径优化进行求解。研究结果表明,多阶段算法不仅在解决3L-VRP上好于目前已有算法,同时对BL-VRP表现优秀。提出的多阶段算法为解决BL-VRP问题提供一条参考思路,但在时效性上需要进一步完善。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对自然语言处理中的文本匹配问题,提出一种基于自学习文本近邻图框架的深度学习模型,以处理短文本匹配问题。文本近邻图可使用词嵌入将文本转换为向量形式,再通过构建文本相似度关系矩阵获得,可表达文本样本的近邻关系。现有方法通常构造静态的近邻图,这些方法一方面依赖先验知识,另一方面难以获得句子对的最优表示。因此,提出了利用孪生卷积神经网络学习更优的动态更新的近邻图。该模型在Quora数据集上的准确率和F1值分别是84.15%和79.88%,在MSRP数据集上的准确率和F1值分别是74.55%和81.63%。实验表明,提出的模型能有效地提高文本识别和匹配的准确率。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 移动云计算可以通过计算卸载改善移动设备的能效和应用的执行延时。然而,面对云端的多重服务选择时,计算卸载决策是NP问题。为了解决这一问题,提出一种遗传算法寻找计算卸载的最优应用分割决策解。遗传种群初始化中,算法联立预定义和随机染色体方法进行初始种群的生成,减少了无效染色体的发生比例。同时,算法为预定义的预留种群设计一种特定的基于汉明距离函数的适应度函数,更好的衡量了染色体间的差异。种群交叉中分别利用近亲交配与杂交繁育丰富了种群个体。算法通过修正的遗传操作减少了无效解的产生,以更合理的时间代价获得了应用分割的最优可行解。应用现实的移动应用任务图进行仿真实验评估了算法效率。评估结论表明,所设计的遗传算法在应用执行能耗、执行时间以及综合权重代价方面均优于对比算法。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在基于工作量证明(proof of work, Pow)的区块链网络中,矿工通常选择加入矿池。由于存在多个矿池并且不同的矿池拥有的算力不同以及可能采取不同的奖励机制,所以矿工可以在不同的矿池中获得不同的收益。针对矿工面临的矿池选择问题,建立了一个基于风险决策准则的矿池选择模型,研究了矿池算力和奖励机制对矿工最优选择策略的影响。首先计算了矿工在不同矿池中的收益,给出收益矩阵;其次分别利用最大可能性准则和期望值准则得出最优选择策略;最后通过仿真实验,对提出的策略进行了验证分析。实验结果表明,提出的策略与简单策略相比,在绝大多数情况下能为矿工带来更高的收益。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 在二维复杂环境中,为了避免机器人运动规划中可能出现的局部陷阱和过早收敛问题,提出一种改进的元启发式算法—自适应遗传算法。首先,利用随机Dijkstra算法创建初始种群;然后,在遗传算法的每一代中,改进所创建的路径,并用自适应算子替代常规选择算子;最后,通过搜索过程中的反馈信息,可以令自适应选择算子在整个算法运行中恰当地控制选择压力。为了验证所提方法的有效性,在MATLAB中进行了仿真实验,并将所提方法与另外两种典型方法进行了对比。实验结果表明,提出的方法可以有效避免路径规划中的局部收敛问题,且在复杂环境中也可以产生可行路径。
分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-05-10 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对函数型数据分类算法中全局统计特征表达能力有限,且显著点特征易受噪声干扰等问题,提出一种基于统计深度方法的函数曲线特征分段提取算法。首先,利用数据平滑技术对离散观测的数据进行平滑化处理,同时引入函数型数据的一阶和二阶导函数;然后,分段计算函数本身及其低阶导函数的马氏积分深度值,在此基础上构造函数曲线特征向量;最后,给出三种选择调节参数的搜索方案,并进行分类研究。在UCR数据集上的实验表明,与当前其他曲线特征提取算法相比,所提算法能有效提取函数曲线特征,提高分类的准确性。