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基于改进卷积神经网络的短文本分类模型 被引量：20
1
作者 高云龙 吴川 朱明 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期923-930,共8页
基于卷积神经网络,提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型.首先,采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示,提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入,并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识,提... 基于卷积神经网络,提出一种基于改进卷积神经网络的短文本分类模型.首先,采用不同编码方式将短文本映射到不同空间下的分布式表示,提取不同粒度的数字特征作为短文本分类模型的多通道输入,并根据标准知识库提取概念特征作为先验知识,提高短文本的语义表征能力;其次,在全连接层增加自编码学习策略,在近似恒等的基础上进一步组合数字特征,模拟数据内部的关联性;最后,利用相对熵原理为模型增加稀疏性限制,降低模型复杂度的同时提高模型的泛化能力.通过对开源数据集进行短文本分类实验,验证了模型的有效性. 展开更多
关键词 卷积神经网络 短文本 概念分布式表示 稀疏 自编码
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基于南方CASS的野外自编码成图方法 被引量：5
2
作者 赵福泰 《地矿测绘》 2011年第2期36-37,40,共3页
论述了在外业数据采集时,如何利用自编码进行测图,即在利用南方CASS数字化地形地籍成图软件的一些基本功能以及简码测图功能的基础上,研究如何把数据文件转换为CASS系统定义的编码引导文件(*.YD),并把自编码转换成CASS简码,形成CASS系... 论述了在外业数据采集时,如何利用自编码进行测图,即在利用南方CASS数字化地形地籍成图软件的一些基本功能以及简码测图功能的基础上,研究如何把数据文件转换为CASS系统定义的编码引导文件(*.YD),并把自编码转换成CASS简码,形成CASS系统所定义的编码引导文件(*.YD),从而利用编码引导绘图功能自动成图。 展开更多
关键词 自编码 CASS 编码引导文件 编码转换 自动绘图
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基于条件生成对抗网络的人脸补全算法 被引量：5
3
作者 曹琨 吴飞 +2 位作者 骆立志 杨照坤 邬倩 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第6期129-132,共4页
针对人脸遮挡区域重建问题,提出一种基于条件生成对抗式网络(CGAN)的人脸补全算法。首先遮挡人脸先通过卷积神经网络(CNN)进行五官等脸部特征提取,并作为一种约束信息输入生成器和判别器中,其中生成器将遮挡区域进行重构,重构人脸再分... 针对人脸遮挡区域重建问题,提出一种基于条件生成对抗式网络(CGAN)的人脸补全算法。首先遮挡人脸先通过卷积神经网络(CNN)进行五官等脸部特征提取,并作为一种约束信息输入生成器和判别器中,其中生成器将遮挡区域进行重构,重构人脸再分别输入局部信息判别器和全局信息判别器中,结合损失函数,最终生成完整人脸。在Celeb A数据集上,将重构后人脸与原图进行相似度比较,结果表明:该算法能够生成更加贴近原图的人脸。 展开更多
关键词 人脸遮挡 条件生成对抗网络 自编码 人脸修补
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基于联邦学习的自助取货机远程下单数据共享方法
4
作者 赵峻岭 梁峰 陈琳 《计算技术与自动化》 2024年第3期141-147,共7页
研究了基于联邦学习的自助取货机远程下单数据共享方法。精准有效共享自助取货机各端口运营中的下单数据,为有效分析各端口营销差异、保障其合理运营提供依据。运用自编码神经网络改进基础联邦学习模型,获得半监督联邦学习模型,结合增... 研究了基于联邦学习的自助取货机远程下单数据共享方法。精准有效共享自助取货机各端口运营中的下单数据,为有效分析各端口营销差异、保障其合理运营提供依据。运用自编码神经网络改进基础联邦学习模型,获得半监督联邦学习模型,结合增量加权训练该模型后,运用训练后的半监督联邦学习模型共享各自助取货机端口的远程下单数据。结果显示,该方法可有效共享各远程自助取货机端口的下单数据,依据共享数据可有效分析出各端口不同时段的畅销品类;当共享中存在无标记数据端口,且通信轮数较低时,该方法的共享精度略受影响,而通信轮数到达一定数量后,该方法的共享精度稳定不受此因素干扰;当共享中存在端口新增下单数据时,新增的下单数据量对该方法的共享精度几乎无影响。 展开更多
关键词 联邦学习 自助取货机 远程下单数据 自编码 半监督 增量加权
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基于生成对抗网络的医学图像扩充算法
5
作者 于志勇 《计算机与数字工程》 2024年第3期922-924,939,共4页
生成对抗网络凭借其强大的拟合能力,已经在许多领域展露峥嵘。论文提出了一种基于生成对抗网络的针对肺部CT图像的图像生成方法,该方法融合了自注意力机制的特征提取能力和生成对抗网络对数据分布的拟合能力,同时针对输入向量进行特异... 生成对抗网络凭借其强大的拟合能力,已经在许多领域展露峥嵘。论文提出了一种基于生成对抗网络的针对肺部CT图像的图像生成方法,该方法融合了自注意力机制的特征提取能力和生成对抗网络对数据分布的拟合能力,同时针对输入向量进行特异性处理,实验结果表明,论文方法生成图像具有较高的质量以及可用性。 展开更多
关键词 生成对抗网络 CT图像 自编码 数据集扩充
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基于模糊算子的红外图像去模糊研究 被引量：2
6
作者 张锦航 孙立辉 姜军强 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期130-136,共7页
针对镜头抖动,目标移动等因素引起的图像运动模糊问题,本文提出了一种基于模糊算子的红外图像去模糊算法,使用深度自编码网络对数据集中的模糊算子进行编码,通过编码后的模糊算子去逼近一个未知的模糊算子并搜索对应的清晰图像,从而实... 针对镜头抖动,目标移动等因素引起的图像运动模糊问题,本文提出了一种基于模糊算子的红外图像去模糊算法,使用深度自编码网络对数据集中的模糊算子进行编码,通过编码后的模糊算子去逼近一个未知的模糊算子并搜索对应的清晰图像,从而实现真实场景下红外图像去模糊,弥补了现有基于深度学习的图像去模糊模型在跨域应用时对真实场景下运动模糊图像去模糊效果较差的不足。在红外图像上的实验结果表明,相比于其他去模糊算法,本文提出的去模糊算法取得了更高的性能指标,恢复出的图像有着清晰的边缘轮廓和局部细节,显著提升了红外图像的清晰度。 展开更多
关键词 红外图像 深度学习 模糊算子 图像去模糊 自编码
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基于CASS的测图编码方法 被引量：1
7
作者 仵振东 《地矿测绘》 2013年第3期27-29,共3页
从外业测图编码和内业成图规则出发,介绍了基于CASS的自编码测图方案,并利用VB.NET设计了编码转换程序。实践证明,利用该转换程序可以缩短外业时间,提高工作效率。
关键词 CASS 自定义编码 编码转换 VB NET
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基于深度学习的永磁同步电机故障诊断方法 被引量：24
8
作者 张周磊 李垣江 +1 位作者 李梦含 魏海峰 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第10期123-129,共7页
针对永磁同步电机匝间短路和永磁体失磁故障因处理复杂、特征独立单一和样本稀少等因素引起的诊断偏差问题,提出一种基于深度学习变分自编码网络的故障特征样本快速扩展策略及融合稀疏自编码网络的故障诊断方法。通过组合永磁同步电机... 针对永磁同步电机匝间短路和永磁体失磁故障因处理复杂、特征独立单一和样本稀少等因素引起的诊断偏差问题,提出一种基于深度学习变分自编码网络的故障特征样本快速扩展策略及融合稀疏自编码网络的故障诊断方法。通过组合永磁同步电机频域电流、磁通密度、电磁转矩特征,结合变分自编码网络的生成模型实现故障真实样本扩张,构建丰富、多样、更具鲁棒性的训练集合。将优化数据集输入稀疏自编码网络训练诊断模型,用测试数据验证网络的优劣。实验结果表明,相比传统故障诊断方法,该算法能更加高效快速地实现匝间短路及失磁故障诊断。 展开更多
关键词 匝间短路 电机失磁 变分自编码网络 稀疏自编码网络 特征扩张 故障诊断
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GRU神经网络短期电力负荷预测研究 被引量：20
9
作者 周莽 高僮 +1 位作者 李晨光 姜辰龙 《科技创新与应用》 2018年第33期52-53,57,共3页
随着智能电网的快速发展,针对电力部门亟需解决的短期电力负荷预测的问题,提出了一种基于栈式自编码和GRU神经网络的短期电力负荷预测方法,方法首先对输入的历史数据,包括电力负荷、天气信息和节假日信息等进行栈式自编码,从而将输入数... 随着智能电网的快速发展,针对电力部门亟需解决的短期电力负荷预测的问题,提出了一种基于栈式自编码和GRU神经网络的短期电力负荷预测方法,方法首先对输入的历史数据,包括电力负荷、天气信息和节假日信息等进行栈式自编码,从而将输入数据进行压缩,然后利用多层GRU构建神经网络,从而预测电力负荷,实例结果表明,将文本提出的电力负荷预测模型能有效预测电力负荷的日变化,与其它常用模型进行比对,预测误差更小,精度更高。 展开更多
关键词 智能电网 神经网络 电力负荷预测 栈式自编码
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基于深度学习特征提取的网络入侵检测方法 被引量：19
10
作者 宋勇 侯冰楠 蔡志平 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期115-120,共6页
针对在构建深度学习模型过程中,神经网络隐藏层的层数和每层神经元节点数主要通过人工专家的主观经验设置,深度学习模型智能化不够、适应性不强的问题,提出了一种应用于网络入侵检测的自适应、智能化的深度学习特征提取方法。该方法采... 针对在构建深度学习模型过程中,神经网络隐藏层的层数和每层神经元节点数主要通过人工专家的主观经验设置,深度学习模型智能化不够、适应性不强的问题,提出了一种应用于网络入侵检测的自适应、智能化的深度学习特征提取方法。该方法采用逐层贪婪训练的策略,通过改进稀疏自编码神经网络训练的方式,形成了一个自适应、智能化的特征提取神经网络。最后利用基于支持向量机的多类分类器,形成了一种基于深度学习特征提取的网络入侵检测系统。实验表明:与基于自编码网络的支持向量机入侵检测模型(AN-SVM)和基于核主成分分析与遗传算法相结合的支持向量机模型(KPCA-GA-SVM)入侵检测方法相比,准确率平均提高了5.01%,误报率平均降低了6.24%,检测时间平均降低了16%,说明了该方法优于其他类似方法。 展开更多
关键词 深度学习 稀疏自编码 抑制与激励 特征提取 逐层贪婪训练 支持向量机
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无线通信网络安全态势识别方法研究 被引量：16
11
作者 张艾森 《自动化仪表》 CAS 2022年第2期96-99,105,共5页
当前,网络安全态势识别方法只能获取网络层的安全态势感知要素,导致无线通信网络安全态势识别误差偏大。对此,提出基于深度自编码网络的无线通信网络安全态势识别方法。引入受限玻尔兹曼机逐层训练深度自编码网络,利用深度自编码网络前... 当前,网络安全态势识别方法只能获取网络层的安全态势感知要素,导致无线通信网络安全态势识别误差偏大。对此,提出基于深度自编码网络的无线通信网络安全态势识别方法。引入受限玻尔兹曼机逐层训练深度自编码网络,利用深度自编码网络前向传播的方式,提取服务、主机、网络三层的安全态势感知要素。在此基础上,将网络态势分为环境、威胁、资产三个因子,通过三方博弈方法计算三个因子效益,得到网络安全态势值,以此实现无线通信网络安全态势识别。试验结果表明,研究方法绝对误差平均值与试验对比方法相比分别小0.112和0.106,识别精度更高。该方法的实际应用效果更好,可以满足无线通信网络安全态势识别需求。 展开更多
关键词 深度自编码网络 无线通信 网络安全态势 态势识别 态势感知要素
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基于深度学习的物流配送路径优化算法的研究 被引量：10
12
作者 张湘博 李文敬 +1 位作者 周杰 李松钊 《现代计算机（中旬刊）》 2017年第5期14-20,共7页
针对物流配送过程,传统路径优化算法对交通拥堵、天气状况、环境因素不敏感,导致车辆在物流配送中效率低下、意外状况多的问题,提出基于深度学习的物流配送路径优化算法。首先构建基于自编码网络的模型,依据样本数据对模型进行训练,预... 针对物流配送过程,传统路径优化算法对交通拥堵、天气状况、环境因素不敏感,导致车辆在物流配送中效率低下、意外状况多的问题,提出基于深度学习的物流配送路径优化算法。首先构建基于自编码网络的模型,依据样本数据对模型进行训练,预测路段代价值ω,然后与城市干道网络相结合,建立带权重交通网络。最后,通过与禁忌搜索物流配送路径优化算法对比实验,该算法在实际配送中配送速度、物流成本与经济效益明显优于禁忌搜索路径优化算法。因此,该算法是物流配送路径优化的一种有效方法。 展开更多
关键词 深度学习 物流配送 路径优化 自编码网络 优化算法
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基于标志自动编码的多视组合相机隐式约束标定方法 被引量：6
13
作者 崔红霞 陈丽君 +1 位作者 王宁 李婷婷 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期271-280,共10页
为了提高大视场靶标场标志点自动编码的容量和效率,设计自编码标志和普通标志,建立以自编码标志作为编码基准、以普通标志点作为控制点靶标的室内靶标标定场。基于"同名点同编号"的原则,提出自编码标志和普通标志点的自动编... 为了提高大视场靶标场标志点自动编码的容量和效率,设计自编码标志和普通标志,建立以自编码标志作为编码基准、以普通标志点作为控制点靶标的室内靶标标定场。基于"同名点同编号"的原则,提出自编码标志和普通标志点的自动编码方法。该方法能自动实现同名影像标志点与同名物方控制点标志的自动编码映射,避免人工交互设置影像标志点编号,提高了标定的效率。推导出含有隐式约束条件的多视组合相机标定的间接平差模型的一般形式,并用其标定一种由网络摄像头组成的多视相机。实验结果表明:该方法具有标志点编码容量大(可达65535个)、解码效率高、能自动解码的优点;该标定方法的反投影像点平面方均根误差(RMS)小于0.20 pixel且相机之间的相对定向元素波动较小,能够有效地提高多视相机标定的稳健性和精度;该方法可方便地扩展到其他同类多视相机或者全景相机的标定应用中。 展开更多
关键词 机器视觉 多视组合相机 相机标定 相对定向 自编码标志 约束条件
原文传递
基于深度自编码网络的慢速移动目标检测 被引量：6
14
作者 刘凯 林基明 +1 位作者 郑霖 杨超 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期129-134,共6页
强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法。利用时频变换解析回波信息,通过深度自编码网络算法,在时频... 强杂波背景下的慢速目标检测存在低多普勒频移、杂波干扰严重、鲁棒性不足、特征提取困难与信息利用不充分等问题。为此,提出一种基于深度自编码网络的宽带信号目标检测方法。利用时频变换解析回波信息,通过深度自编码网络算法,在时频域提取针对目标的深度抽象信息进行目标检测,以准确感知环境变化。仿真结果表明,与支持向量机、超限学习机和后向传播神经网络等传统机器学习相比,该方法可以有效感知环境变化,具有较高的鲁棒性和检测性能。 展开更多
关键词 目标检测 深度学习 自编码神经网络 特征提取 机器学习
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用电信息采集系统的相关性数据压缩方案研究 被引量：4
15
作者 窦健 郑国权 +3 位作者 郄爽 卢继哲 赵羚 苏航 《电测与仪表》 北大核心 2021年第10期80-86,共7页
针对智能电网建设中海量用电信息采集数据的传输和存储问题,文中设计了一套相关性数据压缩方案。首先,在用户侧对传输协议进行解析,分解出占绝大部分的应用层数值数据。对数值数据进一步分类,据子类不同分布特性采用自编码网络或差分编... 针对智能电网建设中海量用电信息采集数据的传输和存储问题,文中设计了一套相关性数据压缩方案。首先,在用户侧对传输协议进行解析,分解出占绝大部分的应用层数值数据。对数值数据进一步分类,据子类不同分布特性采用自编码网络或差分编码等相关性压缩算法,进行实验去除冗余。最后,进行了异常数值的分析上报和恢复处理,对未来智能电网的建设有着重要意义。 展开更多
关键词 相关性压缩 自编码网络 差分编码 异常分析和后处理
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基于数据挖掘与需求响应的个性化智能用电套餐研究 被引量：5
16
作者 丛小涵 苏慧玲 +1 位作者 李海思 王蓓蓓 《电力需求侧管理》 2019年第5期21-25,共5页
在电力体制改革的背景下,有必要精细化挖掘用户用电特性,同时考虑售电商偏差考核控制的问题,制定套餐优化需求响应策略。首先基于自编码神经网络和模糊C均值聚类的方法对用户用电曲线进行模式分类,然后基于消费者心理学用户响应模型,对... 在电力体制改革的背景下,有必要精细化挖掘用户用电特性,同时考虑售电商偏差考核控制的问题,制定套餐优化需求响应策略。首先基于自编码神经网络和模糊C均值聚类的方法对用户用电曲线进行模式分类,然后基于消费者心理学用户响应模型,对用户不同用电模式建立峰谷分时电价优化模型,在此基础上,对不同用电模式建立峰平时段叠加电价模型。研究表明,套餐制定可以有效引导用户调整用电行为,降低用电模式间差异,从偏差考核的角度看,有助于制定月购电策略。 展开更多
关键词 自编码神经网络 消费者心理学 峰谷分时电价 叠加电价
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基于混合特征和深度学习的安卓恶意软件动态检测研究
17
作者 田娟 徐钊 《自动化与仪器仪表》 2024年第6期257-260,共4页
为避免用于隐私泄露,设计基于混合特征和深度学习的安卓恶意软件动态检测方法,实现安卓恶意软件动态检测的高效性以及准确性。通过反探测方案防止恶意安卓软件检测模拟环境进程,并在模拟器中运行待测安卓软件,采集安卓软件动态运行数据... 为避免用于隐私泄露,设计基于混合特征和深度学习的安卓恶意软件动态检测方法,实现安卓恶意软件动态检测的高效性以及准确性。通过反探测方案防止恶意安卓软件检测模拟环境进程,并在模拟器中运行待测安卓软件,采集安卓软件动态运行数据,通过解压与反编译处理完成安卓软件运行数据文件预处理,从预处理后的安卓软件文件中提取以函数调用图特征、字节概率特征以及APK权限特征组成的安卓恶意软件混合特征,将获取的安卓恶意软件混合特征作为改进自编码网络的输入数据,输出安卓软件是正常或恶意软件的动态检测结果。实验表明:该方法可实现安卓恶意软件动态检测,并获取恶意软件类型,且动态检测时间短,具有较好的安卓恶意软件动态检测评价指标数值。 展开更多
关键词 混合特征 深度学习 安卓恶意软件 动态检测 函数调用图 自编码网络
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基于稀疏自编码神经网络的军事目标图像分类 被引量：4
18
作者 沈先耿 《指挥与控制学报》 2017年第3期245-248,共4页
针对战场环境中不同军事目标相似度较高且在复杂环境中识别率不高的问题,提出了一种基于稀疏自编码神经网络的军事目标图像分类方法.该方法通过对军事目标图像进行主成分分析白化处理,能够有效降低样本图像间的相关性,而后通过稀疏自编... 针对战场环境中不同军事目标相似度较高且在复杂环境中识别率不高的问题,提出了一种基于稀疏自编码神经网络的军事目标图像分类方法.该方法通过对军事目标图像进行主成分分析白化处理,能够有效降低样本图像间的相关性,而后通过稀疏自编码神经网络对降维后的样本数据进行训练,提取出样本图像的本质特征,最后将提取出的样本特征输入训练好的softmax分类器中进行分类识别.实验表明,算法能够有效提高军事目标图像的分类精度,具有一定的应用价值. 展开更多
关键词 军事目标 深度学习 稀疏自编码 PCA白化 softmax
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基于CAE-ECA模型的滚动轴承声纹信号异常监测方法
19
作者 王凌锋 《工业控制计算机》 2024年第7期29-31,34,共4页
滚动轴承是电站辅机关键部件,其运行工况复杂且多处于强噪声环境,异常状态难以准确识别。针对传统声纹分析方法人工提取特征表达不充分且过分依赖专家知识的问题,提出了一种基于卷积自编码网络(Convolutional Auto-Encode,CAE)与有效通... 滚动轴承是电站辅机关键部件,其运行工况复杂且多处于强噪声环境,异常状态难以准确识别。针对传统声纹分析方法人工提取特征表达不充分且过分依赖专家知识的问题,提出了一种基于卷积自编码网络(Convolutional Auto-Encode,CAE)与有效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)相结合的模型,实现滚动轴承声纹特征自适应提取与异常状态高效识别。首先,将一维时序声纹信号重复间隔采样构建输入样本,利用卷积、池化等神经网络结构自适应提取轴承运行声音信号的深层特征。然后,通过有效通道注意力模块增加卷积自编码网络对关键特征的权重。通过自编码网络结构实现声音信号的重构且仅使用滚动轴承正常运行声音信号数据进行模型训练。最后,通过模型对异常状态数据的重构偏差评估滚动轴承异常状态。试验表明,CAE-ECA模型在不同噪声条件下均具有较高的诊断准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 声纹异常监测 卷积自编码 有效通道注意力机制
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基于无监督学习的软件定义网络异常流量检测技术
20
作者 翁建勋 《科技创新与应用》 2024年第24期32-38,共7页
软件定义网络中存在多种不同类型的异常流量,高维数的异常流量需要大量的数据进行训练和检测,异常流量难以被准确提取,导致软件定义网络异常流量难以精准检测。为此,该研究基于无监督学习的软件定义网络异常流量检测技术,提升软件定义... 软件定义网络中存在多种不同类型的异常流量,高维数的异常流量需要大量的数据进行训练和检测,异常流量难以被准确提取,导致软件定义网络异常流量难以精准检测。为此,该研究基于无监督学习的软件定义网络异常流量检测技术,提升软件定义网络的运行安全性。利用无监督学习方法中的自编码器方法,通过压缩网络和检测网络2部分检测软件定义网络异常流量。压缩网络部分采用收缩自编码技术,通过调节重构误差的损失函数,对软件定义网络流量特征实施降维处理;将降维处理后的软件定义网络流量特征,输入条件生成对抗网络-长短时记忆网络模型中,该模型利用生成器生成软件定义网络流量样本,作为判别器训练的依据,利用完成训练的判别器,输出软件定义网络异常流量检测结果。实验结果表明,该方法在迭代次数接近150次时,重构误差稳定至0.01左右,该方法能够有效检测软件定义网络受到不同类型的攻击造成的流量异常情况,及时发出告警,异常流量检测精度为98.98%。 展开更多
关键词 无监督学习 软件定义网络 异常流量检测 压缩网络 收缩自编码 判别器
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