【摘 要】
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生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，是近年来在复杂分布环境下进行无监督学习的最有前景的方法之一。将GAN开创性地引入到随机密钥生成中，利用GAN对超混沌系统产生的随机密钥进行学习和训练。GAN通过学习训练生成的随机数与混沌系统生成的随机数有着很多相似的优点，如随机性和敏感性，但是同时它也具备了混沌系统所生成随机数不具备的特征，如不可复现性。GAN训练生成的随机数在对信噪比低、灰度等级少的微光
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生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，是近年来在复杂分布环境下进行无监督学习的最有前景的方法之一。将GAN开创性地引入到随机密钥生成中，利用GAN对超混沌系统产生的随机密钥进行学习和训练。GAN通过学习训练生成的随机数与混沌系统生成的随机数有着很多相似的优点，如随机性和敏感性，但是同时它也具备了混沌系统所生成随机数不具备的特征，如不可复现性。GAN训练生成的随机数在对信噪比低、灰度等级少的微光图像加密中显示出其快速性与更高的安全性。利用量子细胞神经网络（QCNN）系统产生的伪随机数作为GAN的训
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近年来，乳腺癌严重威胁全球女性的身体健康，乳腺X线摄影是乳腺癌筛查的有效影像检查手段。乳腺X线图像计算机辅助诊断（Computer Aided Diagnosis， CAD）运用计算机视觉、图像处理、机器学习等人工智能先进技术，自动分析处理乳腺X线图像，可为医生在临床中提供重要的诊断参考。本文主要面向肿块和微钙化病变检测、分割和分类等问题，从传统方法和深度学习方法两个角度，综述乳腺X线图像计算机辅
逆向联合稀疏表示算法可充分利用跟踪过程中的时间相似性和空间连续性，但由于遮挡、光照变化等的影响，容易出现跟踪漂移.为解决上述问题，提出一种基于局部模板更新逆向联合稀疏表示目标跟踪算法，其通过逆向局部重构目标模板集完成逆向联合稀疏表示.首先，在首帧初始化目标模板集，利用粒子滤波获取候选图像，并对它们分块处理，同时获取逆向联合稀疏表示模型；然后，利用交替方向乘子法求解出稀疏编码矩阵，并通过两步评分机制
视觉目标跟踪任务中的遮挡问题是最具挑战的场景属性之一，研究有效的抗遮挡模型学习方案，对构建适应复杂场景的长期鲁棒跟踪模型具有重要意义。首先剖析了遮挡影响跟踪性能的本质原因，而后以抗遮挡性能较好的先进跟踪算法为研究对象，系统分析了模型学习中有效抗遮挡机制，并对其改善长短期遮挡问题的有效性进行比较分析，包括以硬负样本挖掘、有效样本管理、类遮挡硬正样本生成的训练样本提质策略，提供模型充足判别信息；以时间
我国新一代载人飞船试验船研制过程中发展了一套组合式缓冲气囊。文章以新飞船返回舱为研究对象，通过流体力学和热力学理论推导，建立了含有内囊的组合式气囊缓冲过程动力学模型，并通过MSC-Dytran对其有效性进行了验证。之后通过仿真计算，分析了影响气囊缓冲特性的两项气体固有参数——气体自由度与摩尔质量，对气囊缓冲过程的影响。研究结果表明，相比气体自由度，摩尔质量对气囊缓冲特性影响更大，气体摩尔质量越小，
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人体动作识别是智能监控、人机交互、机器人等领域的一项重要技术，基于人体骨架序列的动作识别方法在面对复杂背景以及人体尺度、视角和运动速度等变化时具有先天优势。时空图卷积神经网络模型（ST-GCN）在人体行为识别中具有卓越的识别性能，针对ST-GCN网络模型中的分区策略只关注局部动作的问题，本文设计了一种新的分区策略，通过关联根节点与更远节点，加强身体各部分信息联系和局部运动之间的联系，将根节点的相邻
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为提高物联网感知层设备身份识别效率，降低运算成本，有效保护数据隐私，提出基于轻量级国密算法的设备指纹提取方法。首先，引入设备内嵌模块的特征信息，构建全面的特征集合，基于专家信息加权机制的特征选择策略，确定合理的特征子集；其次，选择安全性高的轻量级国产商用密码算法，将特征子集数据转换为设备指纹；最后，基于电力物联网中电能采集设备进行实验，所提取的设备指纹值满足唯一性和不可伪造性要求，与相关文献对比，