违约市场中的n个保险公司的最优投资和再保险问题（英文）

本文研究了n个保险公司之间的非零和随机微分投资再保险博弈问题.每个保险公司可以购买比例再保险,并将财富投资于一个由无风险资产,可违约债券和n个风险资产组成的金融市场.特别地,风险资产的价格过程服从CEV模型,可违约债券可在违约时收回一定比例的价值.每个保险公司的目标是相对于竞争对手,最大化终端财富的期望指数效用.利用随机最优控制理论,我们分别推导了均衡策略和均衡值函数的显式表达式.数值例子分析了模型参数对均衡策略的影响.此外,我们还分析了保险公司数量对均衡投资策略的影响.我们发现,随着保险公司数量的增加,每个保险公司将在风险资产和可违约债券上投入更多的资金.     

基于噪声融合的黑盒攻击优化方法

当前,基于迁移性的黑盒攻击通常使用较高的扰动系数生成具有较强可迁移性的对抗样本,导致对抗扰动较易被防御者察觉,因此提出了一种基于噪声融合的黑盒攻击优化方法来提高对抗样本的隐蔽性。该方法从常用的图像噪声中筛选出了最适用于优化对抗样本迁移性的噪声,并降低了对抗样本的黑盒攻击能力与扰动系数的耦合程度,即在不修改扰动系数的情况下增强了对抗样本的可迁移性。在Image Net数据集中的实验结果表明,通过噪声增强后的对抗攻击在黑盒攻击强度上有显著提升。此外,通过实验从高斯噪声、高斯白噪声、泊松噪声、椒盐噪声、乘性噪声和单形噪声中筛选出了最佳噪声,其能根据相同的扰动系数将待优化攻击算法的黑盒成功率平均提升12.64%。     

RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面（Reconfigurable Intelligence Surface, RIS）则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址（Sparse Code Multiple Access,SCMA）和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法（Evolved Approximate Message-Passing,EAMP）来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。      

基于改进的电力关键部件识别算法研究

针对无人机在电力巡检过程中存在的待识别部件背景复杂、轮廓特征不清晰、各类部件尺寸相差较大等问题,提出一种改进的YOLOv4算法对电力关键部件进行识别。首先搭建深度可分离卷积残差块(M-Resblock-body),用其代替原特征提取网络中的部分普通卷积残差块,在不降低特征提取能力的情况下减少参数量,加快模型的推理速度。然后引入自适应调节感受野网络(SKNet),对输入的感受野进行自适应调节,捕获不同尺度的目标,通过合理分配特征通道的权重来对特征进行有效的表达,提高模型检测精度。最后为了增强模型的泛化能力,对训练集进行一系列数据增强。实验结果表明,改进后的YOLOv4算法在测试集上精度比原始网络提高8.85%,速度提升2.24 frame/s,能够有效实现电力巡检中关键部件的识别及缺陷检测。     

一种可解释的自由文本击键事件序列分类模型

TypeNet是一种基于两层长短时记忆网(LSTM)分支结构的孪生网络模型,在自由文本击键事件序列分类任务上取得了很好的效果,但缺乏可解释性。为此,该文改进了TypeNet模型,提出一种基于单层LSTM分支结构的孪生网络模型TypeNet II。TypeNet II模型用多层感知机度量两个分支输出表征向量差的绝对值体现的特征序列的相似度。模型训练完毕后,用多元二项式回归模拟多层感知机部分,基于得到的多元二项式对模型进行解释。实验结果表明,TypeNet II模型的分类效果超出了已有的TypeNet模型,多元二项式回归的结果具有泛化性,表征向量差的绝对值与相似度量之间存在非线性关系。     

一种面向序列密码的混合粒度并行运算单元

针对可重构密码处理器对于不同域上的序列密码算法兼容性差、实现性能低的问题,该文分析了序列密码算法的多级并行性并提出了一种反馈移位寄存器(FSR)的预抽取更新模型。进而基于该模型设计了面向密码阵列架构的可重构反馈移位寄存器运算单元(RFAU),兼容不同有限域上序列密码算法的同时,采取并行抽取和流水处理策略开发了序列密码算法的反馈移位寄存器级并行性,从而有效提升了粗粒度可重构阵列(CGRA)平台上序列密码算法的处理性能。实验结果表明与其他可重构处理器相比,对于有限域(GF)(2)上的序列密码算法,RFAU带来的性能提升为23%～186%;对于GF(2u)域上的序列密码算法,性能提升达约66%～79%,且面积效率提升约64%～91%。     

考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略

综合能源系统因多能互补、协调优化等特性受到了广泛关注,但该系统的热电机组在运行时的调峰能力具有一定局限性。为降低综合能源系统的用能成本,提升系统的用能效率,改善其调峰能力,文中提出了一种考虑可平移负荷的综合能源系统动态优化调度策略。该策略以系统的整体运维成本最小化为目标,结合可平移负荷和相关算例构建仿真模型,并采用自适应混沌粒子群算法进行求解。结果表明在引入可平移负荷时,多能源微网能够较好地达到削峰填谷目的,并降低系统综合运行成本,实现节能减排效果。同时,文中将传统粒子群算法与自适应混沌粒子群算法作比较,证明了自适应混沌粒子群算法在精度与效率上都优于传统的粒子群算法。     

基于富铟团簇量子结构的双波长可调谐半导体激光器

本研究提出了一种采用增益芯片和光栅外腔的双波长可调谐半导体激光器。增益芯片采用了富铟团簇量子限制结构作为其量子限制结构,由于该结构独特的平顶增益特性,可以使激光器在双波长调谐范围内实现光强稳定。本研究中的谐振腔包括内部谐振腔和外部谐振腔,其中内部谐振腔由增益芯片的两个自然解理面构成,以支撑整个系统工作在特定波长。外部谐振腔由增益芯片的一个自然解理面和光栅构成,可实现969.1~977.9 nm的工作波长范围。最终该系统基于单个增益芯片和单个光栅实现了同步双波长输出,双波长的频率差在THz范围。本研究有望为实现双波长差频太赫兹源提供一种可能的解决方案。     

时间约束下 ＦＰＧＡ 资源最小化的动态重构

针对可重构嵌入式系统算法中数据路径部分的时间划分,本文提出了一种在时间约束下实现应用数据路径所需的单元格数量最小化的动态重构策略。首先,把算法建模为一个无环数据流图G(V,E),其中顶点集V={O1,O2,…,Om}对应于算术算子和逻辑算子,有向边集E={e1,e2,…,ep}表示运算之间的数据依赖关系;其次,对应用设置一个约束时间T,通过E建模的数据依赖关系来执行算法,使得所需要的FPGA单元数量最少。具体实现是使用一个与目标相关的算子库,这个库可以将算子Oi需要的最大路径延迟ti和基本FPGA单元的数量Area(Oi)两个属性关联到图G的每个顶点,从而计算出精确的处理时间;最后,分析总的处理时间(配置和执行)与约束时间之间的差,对分区作出判决。基于一个图像处理算法的应用表明,本文提出的划分策略对于可重构嵌入式系统的设计是有效的。     

云网融合背景下城域光网络的演进策略探讨

针对5G等新业务所带来的新的承载需求,阐述云网融合下网络总体架构的演进,分析城域网对业务承载存在的不足,得出城域光网络的演进的必要性。首先从新业务的承载需求出发,列举不同接入场景的特点,再结合ROADM(可重构光分插复用器)等新技术的技术特点和优势,对云网融合背景下网络和业务需求提出城域光网络的演进策略。