用于网络入侵检测的多尺度卷积CNN模型 被引量：29

1

作者 刘月峰 王成 +1 位作者 张亚斌 苑江浩 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期90-95,153,共7页

鉴于卷积神经网络在计算机视觉等诸多领域取得的巨大成就,提出一种将多尺度卷积神经网络应用到网络入侵检测领域的方法。该方法将IDS中的网络数据转化成卷积神经网络能够输入的数据,利用不同尺度卷积核对大量高维无标签原始数据进行不... 鉴于卷积神经网络在计算机视觉等诸多领域取得的巨大成就,提出一种将多尺度卷积神经网络应用到网络入侵检测领域的方法。该方法将IDS中的网络数据转化成卷积神经网络能够输入的数据,利用不同尺度卷积核对大量高维无标签原始数据进行不同层次特征提取,再采用BN方法优化网络结构学习率,从而获得原始数据的最优特征表示。实验采用KDDcup99数据集进行实验测试,与经典的模型相比,结果表明MSCNN模型不仅收敛速度快,而且误检率平均降低4.02%,准确率平均提高4.38%。因此MSCNN方法是一种可行且高效的方法,为网络入侵检测系统领域提供一种全新的思路。 展开更多

关键词 入侵检测 深度学习 卷积神经网络 bn算法 多尺度卷积

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基于改进AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别 被引量：26

2

作者 石翠萍 谭聪 +1 位作者 左江 赵可新 《电讯技术》 北大核心 2020年第9期1005-1012,共8页

为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题,提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构,采用单图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)进行训练,减少了两层卷... 为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题,提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构,采用单图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)进行训练,减少了两层卷积层和一层全连接层,在每层卷积层后加上批标准化(Batch Normalization,BN)代替原来的局部归一化,并在全连接层后加上Dropout正则化进一步防止过拟合。与AlexNet模型相比,改进的网络结构更简单、复杂度低、参数量少,可以节省大量模型训练时间进行快速预测,且更不易过拟合,同时加快了模型收敛速度,提高了网络泛化能力。在Fer2013数据集以及CK+数据集上进行实验,结果表明,所提方法分别得到了68.85%和97.46%的识别率,较其他人脸表情识别方法的识别率有一定提高。 展开更多

关键词 表情识别 深度学习 AlexNet网络 bn算法

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基于卷积神经网络的乳腺病理图像识别算法 被引量：20

3

作者 凌语 孙自强 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2019年第5期573-578,共6页

为了协助病理医生诊断乳腺肿瘤,提出了一种计算机自动识别分析乳腺病理图像的方法.该方法采用乳腺病理图像数据集BreaKHis作为数据样本,在卷积神经网络模型VGG-19的基础上,提出了一种VGG-19A的改进网络模型.通过在卷积层中的激活函数前... 为了协助病理医生诊断乳腺肿瘤,提出了一种计算机自动识别分析乳腺病理图像的方法.该方法采用乳腺病理图像数据集BreaKHis作为数据样本,在卷积神经网络模型VGG-19的基础上,提出了一种VGG-19A的改进网络模型.通过在卷积层中的激活函数前加入BN算法,在全连接层中加入dropconnect层,来优化网络模型的性能,提升网络模型的识别精度.此外,考虑到迁移学习方法能够让网络模型更加充分地学习图像特征,将其引入到VGG-19A网络的训练中.将该网络应用到乳腺病理图像的识别过程中,同时采用PFTAS+QDA,PFTAS+SVM,PFTAS+RF,Single-TaskCNN,AlexNet以及VGG-19算法进行了对照试验.结果表明新算法在图像识别的准确性和泛化性能上相较现有方法都有了一定的提升,因而具有一定的临床应用价值. 展开更多

关键词 乳腺肿瘤 卷积神经网络 VGG-19A bn算法 dropconnect算法 迁移学习

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基于BN算法的电力调度多源故障数据融合研究 被引量：1

4

作者 陈方之 廖华 +2 位作者 钟文明 申晓杰 陆飞 《电子设计工程》 2023年第16期191-195,共5页

当电网系统发生故障时,影响电网诊断结果的因素通常为保护器与断路器发生误判。为确保电网在故障状态下能正常运行,文中基于BN算法提出了电力调度多源故障数据融合方法。通过快速判断子系统分析模型、数据库模型、故障录波分析模型、保... 当电网系统发生故障时,影响电网诊断结果的因素通常为保护器与断路器发生误判。为确保电网在故障状态下能正常运行,文中基于BN算法提出了电力调度多源故障数据融合方法。通过快速判断子系统分析模型、数据库模型、故障录波分析模型、保护装置启动模型、综合分析系统模型、故障信息分析模型建立故障组群模型。利用快速故障分析诊断、故障组群管理系统协调、数据采集、对可疑故障设备的预处理、建立故障设备保护动作、综合分析对故障信息进行分析。应用BN算法确定故障设备,获取故障信息源,同时计算各种不同的故障度,引入DS理论证据分析故障度数据以实现信息融合。实验结果表明,基于BN算法的电力调度多源故障数据融合方法能够快速实现信息重演,确保融合时间提高20%~50%,从而实现快速信息诊断,保证电网运行安全。 展开更多

关键词 bn算法 电力调度 多源故障 故障数据 数据融合

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基于BN算法的电力调度多源故障数据融合系统

5

作者 李哲 董玉山 +2 位作者 浦绍文 周思成 张华生 《电子设计工程》 2023年第23期17-21,共5页

故障数据融合对电力调度有关键性意义,通过故障融合能够确保电力系统安全运行。目前设计的融合方法难以准确实现信息处理,融合后数据电流波动依旧较大。为了解决上述问题,引入BN算法设计了一种新的电力调度多源故障数据融合系统。系统... 故障数据融合对电力调度有关键性意义,通过故障融合能够确保电力系统安全运行。目前设计的融合方法难以准确实现信息处理,融合后数据电流波动依旧较大。为了解决上述问题,引入BN算法设计了一种新的电力调度多源故障数据融合系统。系统硬件分别设计了远程终端单元、前置机和信号发生器。软件同时设置了故障度检测程序和故障融合程序,利用BN算法计算电力元件故障度,根据故障度计算结果进行融合。实验结果表明,基于BN算法的电力调度多源故障数据融合系统能够很好地计算故障概率,根据电流和电压波动情况进行信息分析,融合后的故障电流与故障发生前的电流幅值波动吻合度基本一致,融合度能够达到98%以上,在电网调度应用中有很好的应用价值。 展开更多

关键词 bn算法 电力调度 多源故障 故障数据 数据融合 融合系统

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基于改进残差神经网络的轴承损伤识别

6

作者 安猛 徐凤春 张洪涛 《现代机械》 2023年第6期27-31,共5页

针对大型设备齿轮箱轴承的损伤特征提取困难,信息容易丢失等问题,提出改进残差神经网络识别轴承损伤。在残差神经网络中引入压缩激励机制和BN算法,压缩激励机制建立特征通道关系,利用网络学习权重提升关键特征,实现轴承损伤的准确识别... 针对大型设备齿轮箱轴承的损伤特征提取困难,信息容易丢失等问题,提出改进残差神经网络识别轴承损伤。在残差神经网络中引入压缩激励机制和BN算法,压缩激励机制建立特征通道关系,利用网络学习权重提升关键特征,实现轴承损伤的准确识别。BN算法可以加速网络收敛速度,抑制网络学习过拟合。经变负载工况的旋转损伤实验平台验证,改进的残差神经网络能够有效识别轴承损伤,对大型高速设备的平稳运行,合理安排检修时间,具有一定现实意义。 展开更多

关键词 损伤特征 改进残差神经网络 压缩激励机制 bn算法 变负载工况

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基于改进VGG模型的人脸表情识别研究 被引量：3

7

作者 张士豹 王文韬 《现代信息科技》 2021年第23期100-103,共4页

针对目前人脸表情识别的准确率偏低、训练速度较慢、泛化能力弱等问题,提出了改进的VGGNet,添加BN算法和PReLU激活函数,在图像预处理时加入高斯滤波和直方图均衡化,并且使用FER2013、AffectNet、JAFFE、CK+四种数据集进行比较分析。最... 针对目前人脸表情识别的准确率偏低、训练速度较慢、泛化能力弱等问题,提出了改进的VGGNet,添加BN算法和PReLU激活函数,在图像预处理时加入高斯滤波和直方图均衡化,并且使用FER2013、AffectNet、JAFFE、CK+四种数据集进行比较分析。最终的实验结果表明,该模型在四种数据集上的识别准确率都有所提高,在四种数据集上的准确率达到73.52%、84.66%、94.28%、95.26%。在测试集上的泛化能力较强,训练速度也变快。 展开更多

关键词 卷积神经网络 激活函数 bn算法 表情识别

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3D CNN人体动作识别中的特征组合优选 被引量：1

8

作者 郭志涛 曹小青 +1 位作者 王宝珠 高妍 《河北工业大学学报》 CAS 2021年第1期44-50,共7页

为了提高人体动作识别准确率,改进原有3D CNN网络模型以获得更为丰富细致的人体动作特征,并通过对比实验为模型输入优选出识别效果最好的特征组合。该模型主要包括5个卷积层、3个下采样层和2个全连接层,二次卷积操作有利于提取到更为细... 为了提高人体动作识别准确率,改进原有3D CNN网络模型以获得更为丰富细致的人体动作特征,并通过对比实验为模型输入优选出识别效果最好的特征组合。该模型主要包括5个卷积层、3个下采样层和2个全连接层,二次卷积操作有利于提取到更为细致的特征,BN算法和dropout层用以防止模型过拟合,空间金字塔池化技术可以使网络能够处理任何分辨率的图像,提高模型适用性。通过在KTH和UCF101数据集上做识别测试实验,特征组合“ViBe二值图+光流图+三帧差分图”作为模型输入可以得到较高的识别准确率,尤其针对背景较复杂、动作类别多且差异性较小的数据集提高明显,具有较好的实际应用价值。 展开更多

关键词 深度学习 人体动作识别 三维卷积神经网络 bn算法 dropout技术 空间金字塔池化

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IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法 被引量：4

9

作者 张莹 王红卫 +1 位作者 郭晓陶 范翔宇 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2017年第1期63-68,共6页

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度... 针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。 展开更多

关键词 辐射源威胁评估 直觉模糊集 贝叶斯网络 IFS-bn算法

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基于EM-BN算法的网络调查问卷分析研究 被引量：1

10

作者 吕虹 《贵州师范学院学报》 2013年第9期22-25,共4页

随着计算机技术、通信技术和互联网的高速发展,网络调查进入到了快速发展的阶段。针对所设计的调查系统题目开放易存在缺失数据值的问题,应用了最大期望的贝叶斯网络算法对缺失数据值进行填充,利用填充后的完备数据集进行分类别统计分析... 随着计算机技术、通信技术和互联网的高速发展,网络调查进入到了快速发展的阶段。针对所设计的调查系统题目开放易存在缺失数据值的问题,应用了最大期望的贝叶斯网络算法对缺失数据值进行填充,利用填充后的完备数据集进行分类别统计分析,分析结果表明网络调查与印刷调查可以得到一致的调查结果。 展开更多

关键词 网络调查 期望最大化算法 朴素贝叶斯网络 EM—bn算法

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BN-cluster:基于批归一化的集成算法实例分析 被引量：2

11

作者 张德园 杨柳 +1 位作者 李照奎 石祥滨 《沈阳航空航天大学学报》 2018年第3期72-80,共9页

批归一化训练技术是训练现代神经网络的重要技术之一。它通过归一化各个隐藏层的均值和方差,减少了梯度爆炸或消失现象的发生。然而批归一化技术统计的均值和方差依赖于每一个mini batch的数据分布,导致训练时稳定性较差。提出了BN-clus... 批归一化训练技术是训练现代神经网络的重要技术之一。它通过归一化各个隐藏层的均值和方差,减少了梯度爆炸或消失现象的发生。然而批归一化技术统计的均值和方差依赖于每一个mini batch的数据分布,导致训练时稳定性较差。提出了BN-cluster算法,基于构建块的思想设计了卷积神经网络框架用于分类图像数据集。分析了批归一化问题,统计了每一个批归一化输出结果均值的方差,并且设计了基于批归一化参数聚类的卷积神经网络集成算法,实验结果证明采用集成学习的方法确定批归一化的参数,网络在各个数据集上的训练波动均有所降低,保证了在不降低原有性能的同时使网络的收敛更加稳定、快速。 展开更多

关键词 批归一化 bn-cluster算法 卷积神经网络 集成学习

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一种高效的动态概率广播算法及其概率模型检测分析

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作者 文英 董荣胜 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第3期417-421,共5页

在AdHoc网络中,广播有着相当广泛的应用,其算法的效率极大地影响着网络的性能.本文基于DP算法提出了BN-DP算法,考虑了节点分布、计数器值以及收发节点间距离对广播算法的影响,赋予处于接收边缘的节点更高的转发概率.然后使用概率模型检... 在AdHoc网络中,广播有着相当广泛的应用,其算法的效率极大地影响着网络的性能.本文基于DP算法提出了BN-DP算法,考虑了节点分布、计数器值以及收发节点间距离对广播算法的影响,赋予处于接收边缘的节点更高的转发概率.然后使用概率模型检测工具PRISM,分析了计数器值和节点分布对BN-DP算法性能的影响.结果表明:在相同可达率的情况下,所提出的BN-DP算法与FP、DP算法相比,减少了转发分组的数量,提高了广播效率. 展开更多

关键词 AD HOC网络 bn—DP算法 概率模型检测 PRISM

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