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[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
万润泽 雷建军 王海军
考虑到恶意节点篡改数据或者直接伪造数据对融合结果可能造成的影响,提出了一种基于安全数据融合的恶意行为检测机制来量化节点采集数据的可信程度,判断节点行为是否正常,并给出了恶意节点的发现与处理方法.仿真实验表明,该模型能够有效检测恶意节点,具有较高的检测率和较低的误检率.
关键词：
无线传感器网络 恶意节点 安全 数据融合
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
孙博文 张鹏 成茗宇 李新童 李祺
网络空间面临的恶意代码威胁日益严峻,传统恶意代码检测方法在恶意代码攻防对抗中逐渐暴露弊端。针对此现状,该文提出了基于代码灰度化图像增强的恶意代码检测方法,使用恶意代码ASCII字符信息和PE结构信息对传统恶意代码灰度化图像方法进行改进,构建RGB三维图像作为原始数据输入到检测算法,并使用一种带有空间金字塔池化结构的VGG16神经网络模型对恶意代码图像进行训练和预测。该文还提出了一种基于多标注归一化表示的方法来提高样本标签的可靠性,实验结果表明:该方案可以有效应对加壳、混淆等对抗手段,对新型恶意代码具有良好的检测效果。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 唐瑞文
根据Android应用在运行期的耗电时序波形与声波信号类似的特点,该文提出了一种基于Mel频谱倒谱系数(Mel frequency cepstral coefficients,MFCC)的恶意软件检测算法。首先计算耗电时序波形的MFCC,根据MFCC的分布构建Gauss混合模型(Gaussian mixture model,GMM)。然后采用GMM对电量消耗进行分析,通过对应用软件的分类处理识别恶意软件。实验证明:应用软件的功能与电量消耗关系密切,并且基于软件的电量消耗信息分析可以较准确地对移动终端的恶意
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
杨宏宇 李航
针对现有恶意节点检测方法对无线Mesh网络恶意节点检测效率低的问题,该文提出一种基于移动Ad-hoc网络更优方案(better approach to mobile Ad-hoc networking,BATMAN)路由协议的恶意节点检测模型(malicious node detection model based on BATMAN,MNDMB)。在无线Mesh网络中使用BATMAN路由协议,在网络节点上安装源节点消息解析模块,根据解析模块生成的参数和相应阈值的比较判断出可疑节点,通过一致性投票机制计算
[期刊] 林业科学
[作者]
吴福明 宋智豪 王超 符利勇 业巧林
【目的】提出一种基于自适应样本均衡与信息融合的林火检测数据增强（SMA）方法，以解决因林火样本数据难以获取、各类别分布不均衡、场景表达能力不充分等导致林火检测效果不佳的问题。【方法】以河北省张家口市崇礼区采集的无人机林火图像为研究对象：1）对无人机视频进行预处理，构建原始数据集；2）采用类别统计、标注框中心化等方法分析数据存在的问题，如小目标居多、类别分布不均衡和标注框尺寸分散等；3）针对类别分布失衡问题，引入自适应参数，实现样本动态调整；4）为保证信息跨样本融合的有效性，提出新的参数指标IOA作为判定阈值，并给出合理参考值；5）设计12组消融试验，以无人机采集数据为样本，根据控制变量原则，对比原始数据、随机数据增强、马赛克数据增强和SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4主流算法中的林火检测结果；6）以MAP（平均查准率）为指标，评估不同数据增强方法在同一算法中的效果。【结果】消融试验结果显示，SMA方法在SSD、YOLOv3、YOLOv4算法中MAP分别为48.16%、82.02%、67.79%，相比原始数据分别提升12.14%、11.50%、36.83%，相比随机数据增强分别提升11.95%、4.86%、16.33%，相比马赛克数据增强分别提升1.06%、18.24%、1.79%。【结论】现有数据增强方法未能充分利用林火数据中蕴涵的信息，SMA方法引入自适应参数可解决样本分布不均衡问题，IOA指标引入能够实现数据跨样本融合。SMA方法在SSD、YOLOv3和YOLOv4算法中MAP相较传统方法均有提升，表现出对林火数据检测的有效性。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
芦效峰 蒋方朔 周箫 崔宝江 伊胜伟 沙晶
针对恶意样本行为分析,该文提出了一种组合机器学习框架,首先对应用程序编程接口(application programming interface,API)序列中调用的依赖关系进行功能层面上的分析,提取特征,使用随机森林进行检测;其次利用深度学习中的循环神经网络处理时间序列数据的特性,在冗余信息预处理的基础上,直接对序列进行学习和检测;最后对2种方法进行了组合.在恶意软件样本上进行的实验结果表明:2种方法均可有效检测恶意样本,但是组合学习的效果更优,AUC(area under the curve of R
[期刊] 物流技术
[作者]
孟浩磊 刘志成 伍仲黎 胡杰
针对运动车辆检测算法当前所存在的环境适应性差、检测信息不完整的问题,在帧间差分法与边缘检测法的基础上,提出了一种改进的帧间差分运动车辆检测算法,以解决帧间差分法检测车辆轮廓不完整的问题。而后将改进帧间差分法融合混合高斯背景模型得到最后的结果,以解决采用单一的帧间差分法检测到的运动车辆内部信息不完整和采用单一混合高斯背景模型对光照敏感的问题。实验结果表明,所提出的方法提高了对车辆检测的准确性以及对外部环境变化的适应能力。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘志 翟瑞芳 彭万伟 陈珂屹 杨万能
为解决测报灯采集图像中害虫依赖人工识别及统计结果可靠性低和准确性差的问题，本研究提出一种改进型Cascade R-CNN田间害虫检测算法。该算法以Cascade R-CNN为基础框架，采用ResNeSt-50作为主干网络，融合了跨通道注意力机制；使用统一目标检测头（unifying object detection heads with attentions,DyHead），并融合尺度感知、空间位置感知和任务感知。此外，采用简单复制-粘贴（simple copy-paste,SCP）方法进行了数据增强。研究共采集到20类害虫总计1 500张图像，制作了符合MS COCO格式（microsoft common objects in context 2017, MS COCO 2017）的测报灯田间害虫数据集。结果显示，本研究提出的方法的F1分数（F1-score）达到了86.2%。当交并比（intersection over union,IoU）为0.5时，其F1-分数与经典Cascade R-CNN、Faster R-CNN和YOLOv4相比，分别提升了2.8、5.8和8.2个百分点。表明该方法满足测报灯害虫检测任务对判别能力和实时性的要求，实现了害虫的高精度自动识别与计数，可直接应用于田间害虫检测。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
张重阳 陈明 冯国富 郭强 周旭 侍国忠 陈冠奇
针对目前检测方法特征单一、样本数量少和鲁棒性低等问题,提出了一种基于多特征融合与机器学习的鱼类摄食行为的检测方法:利用图像处理技术提取鱼群摄食图像的颜色、形状和纹理特征,并对其进行归一化和特征融合处理,通过构建3层的BP神经网络对鱼群摄食行为进行检测。与SVM和KNN检测效果进行对比,BP神经网络的效果最好,精度可达97.1%。与传统的基于单一纹理特征方法相比,在保证时效性和增强鲁棒性的同时,准确率提高了4.1%。
[期刊] 经济与管理研究
[作者]
马如飞 王艳
本文以我国沪深两市A股上市公司为研究样本,运用logistic回归分析方法研究了公司治理结构与上市公司恶意融资行为的关系。研究结果表明,企业发生恶意融资的可能性与公司的治理结构有显著的相关性。国有股比例越高、企业规模越大,公司发生恶意融资的可能性越大;相反,法人股比例、独立董事规模对公司的恶意融资行为具有一定的抑制作用。这表明合理的治理结构能够有效地防止上市公司的恶意融资行为。
关键词：
上市公司 公司治理结构 恶意融资行为
[期刊] 西南农业学报
[作者]
范振军 李小霞
【目的】针对在原始马铃薯病害图像上提取特征时计算量大、病害识别准确率低以及传统病害区域分割算法速度慢等问题,提出了一种新的基于关键特征点的病害感兴趣区域(ROI)快速检测与融合颜色和纹理特征的识别方法。【方法】对马铃薯病害图像作适当预处理后,首先提取ORB特征点,当其特征点数目小于给定阈值时提取SIFT特征点,再对所提特征点的坐标值按水平和垂直方向排序,并通过计算K个近邻点的均值来确定病害区域的坐标并提取ROI。然后融合病害ROI的HSV颜色直方图和UPLBP纹理直方图构成总特征向量。最后采用非线性SVM识别马铃薯病害。【结果】利用该方法对240幅马铃薯叶部、果实和茎部10种混合病害图像进行识别实验,结果表明,每幅病害图像ROI检测平均时间为0.013 s,平均识别正确率达95.83%,最高达100%,平均运行时间为0.083 s。【结论】基于ORB和SIFT关键特征点的病害ROI检测方法原理简单、易实现且实时性好。本文方法可实现对10类马铃薯病害的快速识别且准确率高,为其它农作物病害识别提供了参考价值。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
焦锐 马瑞峻 陈瑜 伍恩慧 杨金鹏 温国政 潘雄
夹切一体的菠萝（Ananas comosus (L.) Merr.）采摘器在进行田间采摘作业时，需要自主确定果茎切割点位置，而菠萝果茎处容易被植株叶片、苞叶遮挡，采用单一图像处理的方法难以准确识别到果茎切割点位置，为此提出一种多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法。将深度相机和多组光电传感器结合，利用改进的YOLOv5目标检测算法融合RGB-D深度信息，实现对菠萝冠芽顶部至果实底部长度测量，再利用光电传感器信号变化判断菠萝采摘器是否到达冠芽顶部位置，并将冠芽顶部作为起始位置，控制采摘器下降速度和时间，从而保证采摘器底部安装的切割刀准确抵达果茎切割点位置。台架试验结果表明，该方法对真实菠萝果茎切割点检测成功率达到85%，满足菠萝采摘机器人作业过程中果茎切割点检测准确性要求。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
赵一名 沈明霞 刘龙申 陈佳 祝万军
【目的】针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题，提出一种基于图像配准融合算法和改进YOLOv5s的死鸡检测方法。【方法】为提高死鸡目标特征的显著性，利用SURF算法结合RANSAC算法实现热红外与可见光图像的特征点匹配，采用仿射变换模型得到配准图像，使用小波变换实现图像的分解重构，从而得到最终的配准融合图像；为降低背景信息对死鸡目标检测的干扰，提升模型对鸡只遮挡情况的检测效果，以YOLOv5s目标检测算法为基础，通过加入SE注意力模块，将CIoU＿Loss和DIoU＿NMS运用于原模型，构成改进后的YOLOv5s-SE模型。【结果】配准融合后的图像与源图像的相关系数平均值达到0.86，体现了良好的配准融合效果；模型在融合图像上的检测准确率以及平均精度均值均高于可见光图像和红外图像，改进后的YOLOv5s-SE相较于原始YOLOv5s在融合数据集上的检测准确率提升了3.3%，达到了97.7%。【结论】改进后的YOLOv5s-SE保证了应有检测速度的同时，提升了目标检测的精度，可满足实际生产中死鸡实时检测的需求。
[期刊] 农业现代化研究
[作者]
夏胜平 滕召胜 郁文贤
储粮的含水量是粮食储备安全性的最主要质量指标。粮食收购是保证粮食储备成功有效最主要的环节之一，而此过程工作的核心是对粮食水分的检测。智能粮食收购系统采用现代通讯和计算技术，提高了粮食验收判决的准确性，减少了收购不合格粮食的可能性，并保证了粮食收购信息的实时统计和发布，为粮食收购主管机构提供了实时信息以便查询，从而为进行粮食收购控制提供了决策依据。
[期刊] 经济管理
[作者]
黎精明 田笑丰 高峻
恶意再融资是近年中国资本市场发展过程中的焦点议题,现有相关研究主要囿于监管者视角,鲜见基于投资者视角所做的研究。本文针对上市公司恶意再融资表现形式及其相对重要性,对中部四省投资者做了较大规模的问卷调查。以此为基础,本文归纳出了上市公司再融资恶意的12种主要表现形式,发现"上市公司在再融资计划推出前1年给高管发放巨额薪酬"等6种行为是典型恶意行为。进一步地,本文研究认为,上市公司恶意再融资是在多层委托代理关系导致企业内外治理机制不完善的背景下,相关利益主体寻租活动的"理性"选择;现有的再融资审核监管程序对抑制上市公司恶意再融资行为作用有限;虽然恶意再融资行为对公司业绩具有负面影响,但在再融资监管...
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