唐绍婷
- 作品数：12 被引量：22H指数：2
- 供职机构：北京航空航天大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种抵抗能量分析的随机混合加密系统及其实现方法
- 本发明公开了一种抵抗能量分析的随机混合加密系统及其实现方法，属于信息安全领域。系统采用自上而下一体化的设计方案，由伪随机序列PN128生成模块、S盒更新模块、掩码修正值生成模块、明文输入寄存器、伪随机序列PN64生成模块...
- 郑志明张筱韦卫郭炳晖唐绍婷姜鑫张尧姚丹丹
- 文献传递
- 一种使用基于混沌的随机时钟的加密方法及装置
- 本发明提供了一种使用基于混沌的随机时钟的加密方法及装置，属于信息安全领域。系统采用自上而下一体化的设计方案，由晶振、锁相环PLL1、锁相环PLL2、伪随机序列生成模块、混沌映射控制模块、扰动生成模块、明文输入模块、加密模...
- 张筱姚望郑志明唐绍婷郭炳晖张尧
- 文献传递
- 具有检错纠错及错误定位功能的有限域乘法器的实现方法
- 本发明提供了一种具有检错纠错及错误定位功能的有限域乘法器的实现方法。该乘法器包括错误定位单元、基于冗余基的纠错单元、有限域乘法单元、基于范数的检错单元；该有限域乘法器具有检错、纠错和错误定位功能。利用本发明方法生成的有限...
- 郑志明邱望洁王文华张筱高莹王钊李洪革唐绍婷
- 文献传递
- 精准智能理论:面向复杂动态对象的人工智能被引量：14
- 2021年
- 新一轮科技革命和产业变革正在萌发,以深度学习和大数据为基础,以Alpha Go等为典型应用场景掀起了人工智能的第3次高潮.传统的基于统计线性化动态建模的人工智能,在处理复杂对象时遇到了可解释性、泛化性和可复现性等发展瓶颈,迫切需要建立基于复杂性与多尺度分析的新一代人工智能理论,我们称之为精准智能.针对复杂系统的非线性特征,精准智能构建内嵌领域知识和数学物理机理的系统学习理论,包括复杂数据科学感知、复杂系统精准构建、复杂行为智能分析3个层次.具体而言,通过复杂数据科学感知建立内嵌时空特征与数理规律等具有可解释性的科学数据系统;通过复杂系统精准构建反演具有非线性复杂逻辑关系的多层次、多尺度、可解释的人工智能动态学习模型;通过对系统复杂行为智能分析建立面向系统行为演进和全局动态分析的可解释可调控人工智能新理论和新方法.将上述精准智能理论应用于群体智能,提出了群体熵方法,实现了群体激发和汇聚行为复杂性度量与有效引导调控.
- 郑志明郑志明韦卫韦卫
- 关键词：人工智能可解释性非线性
- 软件可信复杂性及其动力学统计分析方法被引量：8
- 2009年
- 可信软件已成为现代软件技术发展和应用的重要趋势和必然选择.目前,关于软件可信性度量与评测方法无法完全有效地对软件系统的安全可靠运行提供保障.基于动力系统理论,文中诠释了软件系统的行为特性及其可信复杂性的基本科学问题.分析和讨论了软件可信性的复杂性特征,提出了通过可信复杂性研究软件可信性度量的观点.利用动力学统计分析方法给出了软件系统可信性统计指标的不变测度评测方法,给出了软件系统不可信的动力学判据.通过实例,采用数值模拟与理论分析方法验证了动力学统计分析方法在软件可信性度量方面的可行性.
- 郑志明马世龙李未姜鑫韦卫马丽丽唐绍婷
- 关键词：动力系统
- 具有检错纠错及错误定位功能的有限域乘法器的实现方法
- 本发明提供了一种具有检错纠错及错误定位功能的有限域乘法器的实现方法。该乘法器包括错误定位单元、基于冗余基的纠错单元、有限域乘法单元、基于范数的检错单元；该有限域乘法器具有检错、纠错和错误定位功能。利用本发明方法生成的有限...
- 郑志明邱望洁王文华张筱高莹王钊李洪革唐绍婷
- 一种使用基于混沌的随机时钟的加密方法及装置
- 本发明提供了一种使用基于混沌的随机时钟的加密方法及装置，属于信息安全领域。系统采用自上而下一体化的设计方案，由晶振、锁相环PLL1、锁相环PLL2、伪随机序列生成模块、混沌映射控制模块、扰动生成模块、明文输入模块、加密模...
- 郑志明张筱姚望张尧唐绍婷郭炳晖
- 文献传递
- 一种基于隐写术的密钥传输与密钥更新方法
- 本发明提供了一种基于隐写术的密钥传输与密钥更新方法，应用于信息安全领域中。本方法由通信方A设置通信类型、加密算法和隐写算法，选定隐写载体并生成通信标识符，然后进行传输密钥的更新或会话密钥的传输过程；在更新时选定新的传输密...
- 张筱郭炳晖唐绍婷郑志明姚望王思韬王钊姚丹丹
- 文献传递
- 基于生物特征的远程认证协议方法
- 本发明提出一种基于生物特征的远程认证密钥协商协议方法，属于信息安全领域。采用高效的椭圆曲线密码体制，包括如下步骤：步骤1：系统初始化产生椭圆曲线参数；步骤2：用户通过安全信道向服务器提交注册信息，服务器经过数据处理后，将...
- 张筱唐绍婷单宝松郑志明李轩昂
- 文献传递
- 基于扩展的低阶多元广义线性模型的脑节点识别方法
- 2018年
- 针对现有单节点模型识别准确度较低以及低阶多元广义线性模型(LRMGLM)计算时间过长和使用局限性问题,提出基于扩展的低阶多元广义线性模型(ELRMGLM)的脑节点识别方法。首先,建立可以同时处理两次实验所有节点数据的ELRMGLM,以更多的时间空间信息来提高算法的准确度;然后,利用带时空平滑惩罚项的优化函数引入先验信息,并通过迭代函数对模型参数进行求解;最后,使用基于K-means的快速选择策略实现惩罚参数和大脑节点的快速选择。三次样本实验中,ELRMGLM的准确度分别比经典血液动力学响应函数(canonical)方法、平滑有限脉冲响应(SFIR)方法、正则化和广义交叉验证(Tik-GCV)方法的最优结果提升了约20%、8%、20%,略优于LRMGLM,且计算时间是LRMGLM的1/750。实验结果表明,ELRMGLM能有效提高大脑节点的识别准确度,减少计算时间。
- 杨雅倩唐绍婷
- 关键词：功能性磁共振成像广义线性模型迭代算法K-MEANS聚类
