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基于小波熵特征融合和ISSA-BiTCN的直流输电故障定位
1
作者 李瑞灵 高学军 +2 位作者 王灿 余波 徐彦彬 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第26期11303-11313,共11页
特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模... 特高压三端混合直流输电系统作为直流输电的一种重要形式,存在传输距离较长而导致的线路故障率较高的问题,对其进行准确的故障定位是系统稳定运行的基础。针对现有故障定位方法应用于输电线路单极接地故障时存在的高阻接地故障下定位模糊、精度较低的问题,提出了一种基于小波包熵特征融合提取故障特征,再由改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化的双向时域卷积网络(bidirectional time-domain convolution network,BiTCN)模型的故障定位方法。首先,利用小波包变换提取线模电压行波信号,利用信息熵刻画电压波形中的深层故障特征,形成熵特征融合特征向量构成的特征矩阵作为BiTCN模型的输入;其次,搭建并训练BiTCN模型,并利用ISSA的迭代寻优对其进行优化,最终实现三端混合直流输电线路故障的精确定位;最后,在PSCAD/EMTDC仿真平台中搭建系统模型,验证所提方法的可实施性。结果表明该方法定位精度较高,具有较好的泛化能力和鲁棒性,对高阻故障耐受能力较好。 展开更多
关键词 三端混合直流输电系统 小波包熵特征融合 改进麻雀搜索算法 双向时域卷积网络
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基于BiTCN-SA的恶意代码分类方法 被引量：1
2
作者 黄玮 王坚 +1 位作者 吴暄 李思聪 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期77-84,共8页
当前恶意代码的对抗技术不断变化,恶意代码变种层出不穷,使恶意代码分类问题面临严峻挑战。针对目前基于深度学习的恶意代码分类方法提取特征不足和准确率低的问题,提出了基于双向时域卷积网络(BiTCN)和自注意力机制(Self-Attention)的... 当前恶意代码的对抗技术不断变化,恶意代码变种层出不穷,使恶意代码分类问题面临严峻挑战。针对目前基于深度学习的恶意代码分类方法提取特征不足和准确率低的问题,提出了基于双向时域卷积网络(BiTCN)和自注意力机制(Self-Attention)的恶意代码分类方法(BiTCN-SA)。该方法融合恶意代码操作码特征和图像特征以展现不同的特征细节,增加特征多样性。构建BiTCN对融合特征进行处理,充分利用特征的前后依赖关系。引入自注意力机制对数据权值进行动态调整,进一步挖掘恶意代码内部数据间的关联性。在Kaggle数据集上对模型进行验证,实验结果表明:该方法准确率可达99.75%,具有较快的收敛速度和较低的误差。 展开更多
关键词 恶意代码分类 特征融合 双向时域卷积网络 自注意力机制
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基于BiTCN-DLP的恶意代码分类方法
3
作者 李思聪 王坚 +1 位作者 宋亚飞 黄玮 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2023年第11期104-117,共14页
为应对不断升级的恶意代码变种,针对现有恶意代码分类方法对特征提取能力不足、分类准确率下降的问题,文章提出了基于双向时域卷积网络(Bidirectional Temporal Convolution Network,BiTCN)和池化融合(Double Layer Pooling,DLP)的恶意... 为应对不断升级的恶意代码变种,针对现有恶意代码分类方法对特征提取能力不足、分类准确率下降的问题,文章提出了基于双向时域卷积网络(Bidirectional Temporal Convolution Network,BiTCN)和池化融合(Double Layer Pooling,DLP)的恶意代码分类方法(BiTCN-DLP)。首先,该方法融合恶意代码操作码和字节码特征以展现不同细节;然后,构建BiTCN模型充分利用特征的前后依赖关系,引入池化融合机制进一步挖掘恶意代码数据内部深层的依赖关系;最后,文章在Kaggle数据集上对模型进行验证,实验结果表明,基于BiTCN-DLP的恶意代码分类准确率可达99.54%,且具有较快的收敛速度和较低的分类误差,同时,文章通过对比实验和消融实验证明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 恶意代码分类 特征融合 双向时域卷积网络 池化融合
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