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第一 ， 研究对象新 。 互联网金融作为最新 发展 的商业模式 ， 现 有 的研究 多 为对其各 种零散模式进行分析 ， 而缺乏对互联网 金融这一业态整体的 分析 。 第 二 ， 归 纳方法新 。 从阿里 巴 巴公 司 的 商业 实践入手对互联 网 金融的模 式进行归 纳 ， 符 合 互联网 金融的 特殊发展路径 ， 避免 了 研究 中过于 理论 、 缺乏 实 际 。

深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些表示 具有良好的泛化能力．它克服了过去人工智能中被认为难以解决的一些问题．且随着训练数据集数量的显著增长 以及芯片处理能力的剧增，它在目标检测和计算机视觉、自然语言处理、语音识别和语义分析等领域成效卓然，因 此也促进了人工智能的发展．深度学习是包含多级非线性变换的层级机器学习方法，深层神经网络是目前的主要 形式，其神经元间的连接模式受启发于动物视觉皮层组织，而卷积神经网络则是其中一种经典而广泛应用的结构． 卷积神经网络的局部连接、权值共享及池化操作等特性使之可以有效地降低网络的复杂度，减少训练参数的数目， 使模型对平移、扭曲、缩放具有一定程度的不变性，并具有强鲁棒性和容错能力，且也易于训练和优化．基于这些优 越的特性，它在各种信号和信息处理任务中的性能优于标准的全连接神经网络．该文首先概述了卷积神经网络的 发展历史，然后分别描述了神经元模型、多层感知器的结构．接着，详细分析了卷积神经网络的结构，包括卷积层、 池化层、全连接层，它们发挥着不同的作用．然后，讨论了网中网模型、空间变换网络等改进的卷积神经网络．同时， 还分别介绍了卷积神经网络的监督学习、无监督学习训练方法以及一些常用的开源工具．此外，该文以图像分类、 人脸识别、音频检索、心电图分类及目标检测等为例，对卷积神经网络的应用作了归纳．卷积神经网络与递归神经 网络的集成是一个途径．为了给读者以尽可能多的借鉴，该文还设计并试验了不同参数及不同深度的卷积神经网 络来分析各参数间的相互关系及不同参数设置对结果的影响．最后，给出了卷积神经网络及其应用中待解决的若 干问题

对机器学 习 任务中 的 常见场景， 基于 平台设计和实现了 其 中经典 的算法 ， 包括并行化的线性 回 归 、 支持 向量机 、 聚类算法 ， 基于 图计算模型抽象 的矩阵分解 、 算法 ， 以及数据流 聚类算法 。 算法工作均 以大规模机器学习 的相 关基础理论为有效支持 ， 充分体现平台的运行 效率和可扩展性 ；

机器学习在过去十几年里不断发展，并对其他领域产生了深远的影响．近几年，研究人员发现结合量子计 算特性的新型机器学习算法可实现对传统算法的加速，该类成果引起了广泛的关注和研究．因此，文中对近十年的 量子机器学习算法进行总结、梳理．首先，介绍了量子计算和机器学习的基本概念；其次，从四个方面分别介绍了量 子机器学习，分别是量子无监督聚类算法、量子有监督分类算法、量子降维算法、量子深度学习；同时，对比分析量 子机器学习算法与传统机器学习算法的区别和联系；最后，总结该领域存在的问题及挑战，并对量子机器学习未来 的工作进行展望．

机器学习的部分典型方法和算法应用于入侵检测中，探索其中的相关 数据处理方法在入侵检测中应用的有效性和可行性。本文的研究在一个基于机器 学习的入侵检测系统（Intrusion Detection System, IDS）框架下，主要研究三个方 面的问题，并实现相应的解决方案。首先，入侵检测中通常面临安全数据的高维 度问题，采用特征选择方法降低特征维度；其次，入侵检测技术的关键问题是如 何提高检测的效果，提出一种粒子群优化人工神经网络的算法，用以提高检测准 确率；第三，入侵检测系统面临着结果警报中误报高的问题，提出采用聚类分析 实现误报消除的方法。

机器学习是解决数据挖掘 问题 的主要方法之一 。 机器学习是一种 利用系统本身进行 自 我改进的过程 ， 使计算机程序能随着经验的积累 自 动提高性能 ， 虽然到 目 前为止机器学习 还不足 以使计算机具备和人 类一样强大的 学习 能力 ， 但针对大量特定学习 任务的算法的提出 ， 使 计算机具备 了从大量数据 中 提取特征 、 发现隐含规律的 能力

大数据这一新概念不仅指数据规模庞大，也包括处理和应用数据，是数据对象、技术与 应用三者的统一。大数据既可以是如政府部门或企业掌握的数据库这种有限数据集合，也可 以是如微博、微信、社交网络上虚拟的无限数据集合。大数据技术包括数据采集、存储、管 理、分析挖掘、可视化等技术及其集成。大数据应用是应用大数据技术对各种类型的大数据 集合获得有价值信息的行为。充分实现大数据的价值惟有坚持对象、技术、应用三位一体同 步发展。大数据是信息技术与各行业领域紧密融合的典型领域，有着旺盛需求和广阔前景。 把握机遇需要不断跟踪研究大数据并不断提升对大数据的认知和理解，

随着科学、技术和工程的迅猛发展, 近 20 年来, 许多领域 (如光学观测、光学监控、健康医 护、传感器、用户数据、互联网和金融公司以及供应链系统) 都产生了海量的数据 (更恰当的描述或 许是 “无限” 的数据, 例如, 在光学观测和监控等应用中, 数据都是源源不断而来的, 形成了 “数据灾 难”), 大数据的概念也随之再次引起重视. 与传统的数据相比, 除了大容量等表象特点, 大数据还具 有其他独特的特点, 例如大数据通常是无结构的, 并且需要得到实时分析, 因此大数据的发展需要全 新的体系架构, 用于处理大规模数据的获取、传输、存储和分析. 本文对大数据分析平台进行了尽可 能详尽的文献调研, 首先介绍了大数据的基本定义和大数据面临的一些挑战; 然后提出了大数据系 统框架, 将大数据系统分解为数据生成、数据获取、数据存储和数据分析等 4 个模块, 这 4 个模块也 构成了大数据价值链; 随后讨论了学术界和工业界中和大数据相关的方法和机制; 最后介绍了典型 的大数据系统基准和大数据的一些科学问题. 本文意图为非专业读者提供大数据的全景知识, 也为 高级读者定制自己的大数据解决方案提供辅助思想, 希望能够对大数据相关的科技和工程人员起到 一些参考作用.

网络已成为我国重要的信息基础设施，频繁发生的网络安全事件对其构成严 重的威胁。为应对网络安全威胁，企业和安全运营商部署了大量网络安全设备。 但是，企业和运营商部署的网络安全防护系统大多是局部的、局限于其自身管理 域内的，在国家层面和全局层面上缺乏对跨管理域、大规模网络安全态势的全局 掌控。因此在现有网络安全基础设施及技术上，构建网络安全态势分析系统，实 现对网络安全态势的掌控、评估、预测已成为迫切需求

现有网络安全态势预测方法无法准确反映未来安全态势要素值变化对未来安全态势的影响， 且不能很好地处理各安全要素间的相互影响关系对未来网络安全态势的影响，提出了基于时空维度分 析的网络安全态势预测方法．首先从攻击方、防护方和网络环境３方面提取网络安全态势评估要素，然 后在时间维度上预测分析未来各时段内的安全态势要素集，最后在空间维度上分析各安全态势要素集及其相互影响关系对网络安全态势的影响，从而得出网络的安全态势．通过对公用数据集网络的测评分 析表明，该方法符合实际应用环境，且相比现有方法提高了安全态势感知的准确性．

态势感知系统对数据信息的快速自主分析能力使其越来越多地应用于作战 指挥控制、智能安防及网络安全等领域。随着信息技术的发展和信息量的爆炸性 增长，构建能够自主挖掘数据信息并对环境态势拥有一定感知能力的态势感知系 统成为一项重要研究课题。态势感知系统的构建要对当前环境中存在的物体目标 进行类别及位置等属性的感知，然后综合各类传感器信息，分析各态势要素的状 态，并对其发展态势做出一定程度的预测估计。在整个态势感知系统中，对态势 要素即物体目标的发现及类别、位置等的分析是实现系统整体功能的基础和关键， 在众多传感器信息中，图像数据中的物体目标形象直观、时效性强、准确度高， 可以作为态势要素感知的主要信息源。但对于图像数据中物体目标的判别分析技 术研究一直以来都未达到实际应用水平，图像数据的复杂性和物体目标的不确定 性是造成技术研究瓶颈的主要原因。在图像目标数据智能识别研究领域，近几年， 深度学习技术的应用取得了突破性进展，引发了计算机视觉领域的革命性变革， 引起了学术界及工业界的广泛关注及研究。本文基于可见光图像数据和雷达图像 数据研究深度学习技术在态势感知系统中的应用，采用的深度神经网络模型为卷 积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），通过实现卷积神经网络模型 和以卷积神经网络为基础的扩展模型，力图解决态势感知系统中针对图像物体目 标识别的精度不足及效率低下问题，为态势感知系统中态势要素感知任务的实现 提供新的思路和解决方法，并为后续深度学习技术在该领域的应用提供参考

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