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摘要:联邦学习这一类分布式机器学习技术旨在保证使用大数据进行机器学习训练时保护本地数据不泄露.然而一系列机器学习隐私攻击表明,即使不直接暴露本地数据,仅仅通过获取机器学习模型的参数就可以进行数据隐私的窃取.从训练时参与者和聚合端之间传递的中间模型到最后发布的聚合模型,联邦学习的模型发布过程存在诸多隐私威胁.由此出现了大量相关的保护技术,包括基于差分隐私以及基于密码学的联邦学习隐私保护技术.本文针对联邦学习本地模型和聚合模型发布过程中可能出现的各种隐私威胁和敌手模型进行了简要介绍,并且对相关的防御技术和研究成果进行系统性综述.同时也对相关技术在联邦学习隐私保护中的发展趋势进行了展望.

摘要:基于2017年12月25日至2018年1月16日1 h时间分辨率的在线监测数据,对华南沿海城市——阳江市的大气PM_2.5质量浓度、化学组分和来源进行了分析.结果表明,采样时段阳江市PM_2.5中主要化学组分为OM、NO^-₃、SO^2-₄、NH⁺₄和EC,质量浓度占比分别为32.75%、25.59%、16.41%、12.37%和4.82%.相比清洁过程,两次污染过程期间NO^-₃质量浓度均为清洁过程时段的6倍以上,增量明显高于其他组分,占比则均为清洁过程时段的2倍以上,分别占29.38%和30.81%.PMF解析结果表明,二次转化源是最主要的源,其分担率高达51.41%,其中NO_x二次转化源分担27.18%,是阳江市PM_2.5分担率最大的二次转化源.首要的一次排放源是机动车源(15.11%).污染过程期间NO_x二次转化源的分担率显著提升,从11.85%分别增至33.15%和36.96%,是阳江市大气PM_2.5污染形成的主要原因.本研究表明阳江市冬季PM_2.5污染特征已类似于大型和特大城市,即面临严峻的二次污染,应着重加强对硝酸盐的防治,同时注重机动车管控.

摘要:在综合分析降水统计预测模型特点的基础上,提出一种基于Attention机制、卷积神经网络(CNN)和BP神经网络的CNN-Attention-BP组合模型,并对1961—2020年不同气候类型的长春站、白城站、延吉站夏季降水进行实证分析.首先,运用卷积神经网络对6—8月20—次日20时降水量、平均气压、平均风速、平均气温和平均相对湿度进行特征学习,利用Attention机制来确定气象影响因素对降水预测的权重;然后,使用BP神经网络进行降水发生预测,选用准确率、交叉熵损失函数和F1-score来综合评价CNN-Attention-BP组合模型的性能.最后,将单一的支持向量机、多层感知机和卷积神经网络模型与组合模型进行比较分析.结果表明,CNN-Attention-BP组合模型具有自主学习和关注更重要信息的特征,能够有效提高吉林省夏季降水发生模型的预测能力,在样本越均衡、降水频率越接近于0.5的站点,预测精度越高,准确率最高可达88.4％.CNN-Attention-BP组合模型的准确率相较于其他单一模型最高可以提高近17个百分点.

摘要:本研究选取14辆中国目前常用的在用轻型和重型机动车,利用底盘测功机,分别在WLTC (世界轻型车测试程序)和C-WTVC (中国重型商用车辆瞬态循环)工况的冷启动程序下,测试CO₂排放因子,同时研究了相应的油耗,并比较不同的影响因素.结果表明:机动车CO₂排放因子受到排量、冷热启动、燃料和驾驶路段的影响;机动车在城市路段冷启动条件下油耗最高,导致CO₂排放因子更高,比全工况冷启动和城市路段热启动条件下分别高出了26.6％~199.7％和8.3％~35.5％;高排量重型柴油货车在市区油耗更高,导致CO₂排放因子大幅增加,因此禁止大排量重型柴油货车进入市区能有效控制CO₂排放;使用液化石油气替代燃油会降低机动车CO₂的排放,液化石油气公交车和出租车在城市路段的CO₂排放分别降低37.2％和12.1％,而高速路段则分别降低51.8％和20.3％;当前更为符合道路实际的WLTC工况依旧会对中国实际道路轻型机动车CO₂排放因子和油耗分别产生31％~46％和17.7％~26.8％的低估.为了得到更为准确的排放因子数据,我国须加快工况的本土化改良.

摘要:伴随中国的快速城市化进程,面向城市可持续发展与更新的生态效益评价研究正获得越来越多的关注.本文立足于中国城市更新实践,旨在优化城市更新生态效益评价方法,构建市民满意度结构方程模型,制定了包含空气质量、热岛效应、植被绿化、资源节约、城市交通、城市空间在内的6个评价指标,并选取西安市幸福林带城市更新项目为研究对象,开展问卷调查,并使用调查结果对评价模型进行拟合修正,综合评价了市民对西安幸福林带城市更新项目生态效益的满意度.研究发现:市民的生态期望与整体期望达成率分别为94.3％和97.4％,市民预期得到较好满足;市民期望对生态效益市民感知具有正向影响,路径系数为0.381;生态效益市民感知对市民满意度有显著正向影响,路径系数为0.903;市民满意度对市民信任有显著正向影响,路径系数为0.955.本研究验证了市民满意度结构方程模型在城市更新生态效益评价中的量化作用,并证明了城市更新应着重提升生态服务质量以改善居民生态环境体验,应推动建立城市更新的生态、经济、社会、人文效益协同的发展机制以及政府、居民、开发商多元主体协同的建设治理机制.

摘要:为了提高政府事务管理水平和处理效率,打造"智慧政务"平台,针对政务服务中群众留言的答复内容进行客观评价,提出了一种结合多算法的群众留言回复评价模型.首先,根据答复文本内容定义答复长度、相似性、完整性、可解释性和及时性5个评价特征指标,分别从内容、格式、合理程度和时间4个角度对文本进行评价;其次,采用回归分析方法对答复意见类型进行分析;接着,分别采用K-means聚类、DBSCAN聚类算法、Meanshift聚类算法、HC聚类算法对答复意见等级进行分析,根据4种聚类算法效果对比结果,选用K-means聚类算法,再将聚类算法和回归分析的结果结合,对答复意见进行评价,并将评价等级分为6类.本文模型将机器学习中的数据挖掘和数据分析算法与"智慧政务"相结合,为政府事务管理的研究提供了一个量化分析的工具.

摘要:基于15个CMIP6全球模式在4个共享社会经济路径及典型浓度路径的组合情景(SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP3-7.0,SSP5-8.5)下的模拟结果,对全球升温1.5和2℃目标下中国连片特困区干旱频次、强度和持续时间的变化特征进行了分析.结果表明:1)在全球升温1.5和2℃时,特困区年均温较基准期分别平均增加约1.1和1.8℃,快于全球升温速率,年降水增幅明显,在特困区西北部尤为显著;2)升温1.5℃时,特困区平均干旱强度由基准期的轻微干旱转变为中等干旱,面积占比74％地区的干旱频次减少,面积占比61％地区的干旱持续时间缩短;3)升温2℃时,特困区干旱强度仍以中等干旱为主,干旱频次整体上保持减少,部分地区减少最多可达0.6次／a,但极端干旱事件发生概率增加,干旱持续时间有南部增加和北部减少两极化的发展趋势,面积占比约55％地区的干旱持续时间预计减少1.3个月;4)全球升温从1.5℃增加到2℃时,特困区干旱变化特征在空间上存在相似性,干旱频次和持续时间在南部区域均表现为增长、北部区域为减少,干旱强度则在特困区大部分地区均有增强.相较于升温1.5℃,升温2℃时,特困区很可能将面临更大的干旱风险,将全球升温控制在1.5℃以内能有效减少干旱事件对特困区的打击.

摘要:滑模变结构控制(SMC)因响应速度快、自适应性强以及工程实现简单等优点,对解决典型非线性的多机器人控制系统具备良好的效果.基于此,本文介绍了SMC的发展、原理以及在多机器人协同编队领域的应用.但同时,SMC本身还存在抖振等缺陷,从而限制了其应用.为进一步提升SMC的控制品质,获得更快的响应、对扰动更强的鲁棒性以及更好的稳态性能,本文深入研究了近些年神经网络、模糊逻辑、鲁棒自适应等先进智能控制方法与SMC结合的工作,并对这些新型编队控制策略进行了对比分析.最后展望了该领域未来的研究方向.

摘要:脑肿瘤是世界上最致命的癌症之一.由于脑肿瘤的多样性,其图像分类成为了当代研究的热点.近年来,深度神经网络(DNN)常用于医学图像分类,但随着深度的增加网络会出现梯度消失和过拟合的问题,而残差网络(ResNet)通过引入恒等映射可以缓解这些问题.因此,本文基于ResNet提出了一种MDM-ResNet网络,该网络由多尺寸卷积核模块(Multi-size convolution kernel module)、双通道池化层(Dual-channel pooling layer)和多深度融合残差块(Multi-depth fusion residual block)组成.本文实验在Figshare数据集上展开,采用数据增强操作对图像进行预处理,并利用5倍交叉验证方法对网络性能进行评估.最终实验结果表明MDM-ResNet能够对脑膜瘤(Meningioma)、胶质瘤(Glioma)和垂体瘤(Pituitary tumor)进行有效分类.

摘要:传统导航方法只能检测出路径上存在的静止障碍物,无法检测出运动障碍物,为此提出基于深度学习的盲人避撞路径导航方法.收集语音信号,利用语音识别模型获取语音特征参数,根据语音特征参数识别出盲人输入的语音序列内容,确定盲人所要到达的目的地.构建障碍物检测模型,检测盲人所在位置与其目的地路径上障碍物的形状特征及其运动方向、速度,并计算初始位置与到达位置的距离.利用深度学习中的卷积神经网络规划出最优避撞路径,实现盲人避撞路径导航.实验结果显示,该方法检测出来的障碍物在x轴和y轴上的径向运动速度相差无几,可以实时跟踪监测障碍物的移动方向及运动速度.本研究方法所得速度与障碍物的实际运动速度基本一致,误差在0.2~0.4 cm／s之间,且在测试时间为50 min时,避障精准度达到96.5％,能够实现最优避撞路径规划及导航.

摘要:近年来,害鸟引起广东电网输电线路故障所占比例逐渐增高,成为电网安全的主要隐患之一.如何降低鸟害故障,已经成为输电线路运行维护所面临的一个新的课题.输电线路分布区域广,盲目的人工驱赶鸟类难以有效防止鸟害,因此通过对鸟害故障进行分析是防止鸟害的有力支持.通过收集广东电网2015—2019年5年来的鸟害运维数据,根据鸟害故障的地理环境特征、杆塔结构特征与季节特征,建立鸟害故障分析模型.首先,分别分析地理特征、杆塔结构特征以及不同季节对鸟害故障的影响,然后训练Mask R-CNN神经网络提取杆塔周围的地理环境特征,最后建立基于贝叶斯线性回归的鸟害故障分析模型,并使用相关系数R²评估模型的精度.实验结果表明,本文所构建的鸟害故障分析模型具有较高的准确性和可靠性.

摘要:多波束卫星通信系统能够为移动用户提供全球范围的通信服务.然而,由于条件限制,星上资源利用率较低,并且星地距离较远,业务传输过程中存在较大时延.为了提高星上资源的利用率,本文在有波束干扰的多波束卫星通信系统中,针对有严格时延要求的卫星通信业务,提出了一种新的下行链路资源分配算法,增加了业务时延限制和最大干扰功率限制两种约束条件,满足各点波束的最大业务时延要求以及对地面网络通信的干扰影响.本文同时考虑了各点波束的相互干扰对系统容量的影响,以最大化满足点波束业务需求量为优化目标,利用拉格朗日对偶理论和次梯度下降法得到最优资源分配结果.仿真结果表明:在噪声功率谱密度相同的信道条件下,与现有的几种算法相比,本文提出的算法可满足每个点波束的时延要求,具有较好的公平性,同时提高了系统的总传输速率,降低了点波束业务需求与所分配通信资源之间的差值,最大化满足用户通信业务需求;在噪声功率谱密度不同的信道条件下,本文提出的算法仍保持较好的公平性.

摘要:针对具有本质非线性动态的多智能体系统,研究固定时间的包含控制问题.假设只有部分跟随智能体能够直接获取领导智能体的状态信息,而且跟随智能体的通信拓扑是有向的,设计分布式的控制协议来解决固定时间的包含控制问题.利用代数图论、矩阵理论和固定时间稳定性理论,得到了系统解决包含控制问题的拓扑条件.最后仿真实例验证了理论的正确性.

摘要:随着遥感卫星更高时空分辨率的大气探测需求,大气遥感高光谱数据量骤增,传统高光谱数据的处理效率较低,无法满足高性能处理高光谱数据的需求.首先介绍了国内外研究者利用图形处理器(GPU)加速处理遥感高光谱数据的应用实例,然后对基于CPU-GPU异构模式的大气遥感高光谱数据傅里叶分析的并行化计算进行了研究,并进行算法实现,最后同传统基于CPU计算做了实验比较.实验结果表明,使用基于CPU-GPU异构模式的方法处理高光谱数据时,在保证数据准确性的同时速度提升80多倍,验证了将GPU加速用于处理大气遥感高光谱数据的有效性,可以更好地满足气象卫星更高时空分辨率的大气探测需求.