基于深度学习的网络安全态势评估算法设计

1

作者 王广利 《长江信息通信》 2023年第1期97-99,共3页

为改善传统算法无法评估复杂网络安全态势的问题,文中基于深度学习提出了一种相关评估算法。该算法由数据降维模块、网络态势评估模块及输出模块三部分所组成,其中数据降维模块利用稀疏修正系数来改善AE网络,进而使算法具备降维能力;网... 为改善传统算法无法评估复杂网络安全态势的问题,文中基于深度学习提出了一种相关评估算法。该算法由数据降维模块、网络态势评估模块及输出模块三部分所组成,其中数据降维模块利用稀疏修正系数来改善AE网络,进而使算法具备降维能力;网络态势评估模块则使用DNN模型完成数据训练;再由数据输出模块对网络安全态势进行预测及评估。实验结果显示,所设计算法的准确度、召回率与误报率三项指标均优于其他算法,并可对未来网络安全态势进行较为精准的评估。由此证明了,该算法的优异性能及其所具备的良好工程实用价值。 展开更多

关键词 深度学习 网络安全态势评估 稀疏自编码器 深度神经网络

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基于平滑l1范数的深度稀疏自动编码器社区识别算法 被引量：4

2

作者 张军祥 李书琴 刘斌 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第4期1063-1068,共6页

大数据时代,利用传统的社区发现算法对大规模复杂网络进行社区结构挖掘显得愈发困难,准确率也较低。因此,提出一种基于平滑l1范数的深度稀疏自编码器社区发现算法(l1-ECDA)。该算法首先采用基于s跳的方法对网络图的邻接矩阵进行预处理;... 大数据时代,利用传统的社区发现算法对大规模复杂网络进行社区结构挖掘显得愈发困难,准确率也较低。因此,提出一种基于平滑l1范数的深度稀疏自编码器社区发现算法(l1-ECDA)。该算法首先采用基于s跳的方法对网络图的邻接矩阵进行预处理;然后构建基于平滑l 1范数的深度稀疏自编码器,并通过训练网络图相似度矩阵得到低维特征矩阵;最后采用K-means算法对低维特征矩阵进行聚类得到网络社区结构。通过在仿真网络与真实网络数据集上的实验表明,l1-ECDA有效提高了社区识别的准确率,且准确率比DBCS算法平均高4%,比DeepWalk和CoDDA算法平均高5.4%。 展开更多

关键词 深度学习 社区识别 稀疏自编码器 平滑l 1范数

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基于多模态深度学习的图像序列弱小目标识别 被引量：1

3

作者 纪冲 王琛 《计算机仿真》 北大核心 2022年第2期414-418,共5页

针对现有图像序列弱小目标识别存在图像特征学习不全面、训练样本较大,导致对相似物体识别率及准确率较低的问题,提出基于多模态深度学习的图像序列弱小目标识别。利用弱小目标与背景之间的相关性对单帧图像进行背景抑制,得到目标和高... 针对现有图像序列弱小目标识别存在图像特征学习不全面、训练样本较大,导致对相似物体识别率及准确率较低的问题,提出基于多模态深度学习的图像序列弱小目标识别。利用弱小目标与背景之间的相关性对单帧图像进行背景抑制,得到目标和高频噪声,对图像做目标分割处理,剔除高频噪声。在此基础上,使用加入稀疏性约束的自编码器不断调节其自身参数,压缩输入信息,提取有用的输入特征,训练出最佳唯一向量,使用优化的CNN深度学习模型完成弱小目标识别。实验结果表明,所提方法能够在不依赖大量识别训练的情况下,始终保持较高的识别率,最大识别率为99.21%,优于传统方法。 展开更多

关键词 弱小目标 单帧图像背景抑制 目标分割 稀疏自编码器 深度学习模型

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一种鲁棒网络流量分类及新类型发现算法 被引量：2

4

作者 仇景明 曲桦 赵季红 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期40-45,共6页

提出了一种鲁棒网络流量分类及新类型的发现算法.网络流量一般为高维数据,且在网络流量收集过程中易受到网络波动或网络攻击的影响,为此,在堆栈自编码器的基础上,基于互相关熵理论提出了一种新的网络模型进行数据的特征提取,通过基于阈... 提出了一种鲁棒网络流量分类及新类型的发现算法.网络流量一般为高维数据,且在网络流量收集过程中易受到网络波动或网络攻击的影响,为此,在堆栈自编码器的基础上,基于互相关熵理论提出了一种新的网络模型进行数据的特征提取,通过基于阈值的主动学习分类算法进行分类,达到识别新应用类型的目的.对比实验结果表明,所提算法中分类算法的准确度可达到91.08%,对新应用类型的识别度可达到98.8%. 展开更多

关键词 稀疏自编码器 特征提取 主动学习 鲁棒性 新类型发现

原文传递

基于稀疏自编码的多维数据去重聚类算法分析

5

作者 薛丽香 高丽杰 李占波 《计算机仿真》 2024年第3期542-547,共6页

随着科技信息的不断发展,数据量与数据类型与日俱增,针对数据集维度高、重复数据多导致有效信息提取复杂的问题,提出基于改进稀疏自编码器的多维数据聚类算法。算法分为数据处理与聚类分析两大部分,数据处理时首先利用S-SAE中逐层贪婪... 随着科技信息的不断发展,数据量与数据类型与日俱增,针对数据集维度高、重复数据多导致有效信息提取复杂的问题,提出基于改进稀疏自编码器的多维数据聚类算法。算法分为数据处理与聚类分析两大部分,数据处理时首先利用S-SAE中逐层贪婪的原理将高维数据集降维至每组6维的数据集;接着采用映射值匹配机制对降维后的数据集进行重复数据清洗处理,被清洗的值用0替代;然后将处理好的数据投入到K-Means++聚类算法中进行聚类分析;最终构建出TS-SAE-K-Means++多维数据聚类模型,并通过最优化分析得出其最优化参数设置情况。通过对不同基线组合算法的仿真对比分析表明,TS-SAE-K-Means++在聚类轮廓系数S与模型特征值F1评价体系中均优于其它算法组合。这表明提出的算法在解决高维数据内有效信息提取的问题上具有一定的优越性。 展开更多

关键词 改进稀疏自编码器 聚类算法 评级指标

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基于改进K-means聚类的电网抢修资源优化技术

6

作者 姚宗溥 张韶华 +2 位作者 余伟 杨宁 汪毅 《电子设计工程》 2024年第11期131-135,共5页

针对传统电网抢修资源配置中存在主观性强、处理突发状况能力较弱的问题,文中基于改进K-means聚类算法提出了一种电网抢修资源的分配策略。该策略采用改进算法分析平台的工单数据,以获得聚合数据包,并利用主成分分析法完成对数据的降维... 针对传统电网抢修资源配置中存在主观性强、处理突发状况能力较弱的问题,文中基于改进K-means聚类算法提出了一种电网抢修资源的分配策略。该策略采用改进算法分析平台的工单数据,以获得聚合数据包,并利用主成分分析法完成对数据的降维。降维后的数据经过深度稀疏自编码器的训练,得到的数据特征被K-means++算法聚类,进而输出工单任务的优先级。所提改进算法考虑了多种复杂因素的影响,相比传统算法其综合性能更为理想。多项实验结果表明,所提算法的聚类性能和数据训练性能在多个对比算法中均为最优,可以准确地识别出测试用例中的任务等级,为电网抢修资源的分配与决策提供技术支撑。 展开更多

关键词 K-MEANS聚类 主成分分析法 深度稀疏自编码器 资源配置 电网抢修

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一种面向能源工程数据评估的改进随机森林算法设计

7

作者 马林 《电子设计工程》 2024年第18期57-61,共5页

传统电力工程数据稽核与评估方法的准确率偏低且效率较差,不适用于当前日益复杂的信息处理与分析工作。针对此,文中基于改进的随机森林算法提出了一种面向电力工程的异常数据检测算法。对于随机森林算法易受高维数据影响而导致信息特征... 传统电力工程数据稽核与评估方法的准确率偏低且效率较差,不适用于当前日益复杂的信息处理与分析工作。针对此,文中基于改进的随机森林算法提出了一种面向电力工程的异常数据检测算法。对于随机森林算法易受高维数据影响而导致信息特征提取能力不足的问题,该算法利用堆栈稀疏自编码器对高维数据进行降维,以提升数据检测的准确率。同时使用麻雀搜索算法对数据特征提取模型的参数加以优化,进一步提升了算法的性能和效率。在以电力工程造价数据为样本展开的实验测试中,所提算法的AUC与F1值领先于SSAE-RF算法2.73%及0.011,且异常数据识别率可达80%,运行时间也在对比算法中为最短,表明其具有较好的性能和计算效率。 展开更多

关键词 工程造价 随机森林 堆栈稀疏自编码器 麻雀搜索算法 异常数据检测

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基于深度学习的人脸跟踪自动初始化方法 被引量：5

8

作者 陈芷薇 陈姝 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第4期791-795,共5页

针对机器学习领域的人脸跟踪研究,其人脸首帧初始化由人工手动标注的问题,提出了一种基于深度学习的人脸跟踪自动初始化首帧方法。通过建立栈式稀疏自编码神经网络,对大量未标注的样本采用近似恒等的方法计算各隐层节点并运用反向传播... 针对机器学习领域的人脸跟踪研究,其人脸首帧初始化由人工手动标注的问题,提出了一种基于深度学习的人脸跟踪自动初始化首帧方法。通过建立栈式稀疏自编码神经网络,对大量未标注的样本采用近似恒等的方法计算各隐层节点并运用反向传播法进行权值微调。预训练网络之后,连接softmax分类器,再用少量已标注样本对softmax分类器进行有监督训练,从而形成一个能进行人脸跟踪首帧自动初始化的分类器。结果表明,该方法显著提高了人脸跟踪中首帧初始化的效率,识别准确率达到92%,基本满足了人脸首帧自动初始化的要求。 展开更多

关键词 稀疏自编码 softmax分类器 人脸跟踪 深度学习

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基于稀疏堆叠降噪自编码器-深层神经网络的语音DOA估计算法 被引量：4

9

作者 郭业才 侯坤 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2021年第3期1-4,13,共5页

针对传统波达方位(DOA)估计算法在低信噪比下定位误差大的问题,提出基于稀疏堆叠降噪自编码器-深层神经网络的语音DOA估计算法。该算法将阵列协方差矩阵上三角阵作为DOA估计特征输入到稀疏堆叠降噪自编码器进行预训练,采取迁移学习策略... 针对传统波达方位(DOA)估计算法在低信噪比下定位误差大的问题,提出基于稀疏堆叠降噪自编码器-深层神经网络的语音DOA估计算法。该算法将阵列协方差矩阵上三角阵作为DOA估计特征输入到稀疏堆叠降噪自编码器进行预训练,采取迁移学习策略将训练得到的最优权重作为深度神经网络的初始权重,提高网络的抗噪性、泛化性和收敛速度。仿真与实验结果表明,与传统DOA估计算法相比,该算法在低信噪比情况下定位误差小、准确度高。 展开更多

关键词 堆栈稀疏自编码器 深层神经网络 波达方位 迁移学习

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基于边缘云框架的高效安全人脸表情识别 被引量：1

10

作者 张娴静 褚含冰 刘鑫 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第5期1472-1478,共7页

针对物联网环境下数据量大且人脸表情识别率低的问题,提出基于边缘云框架的高效安全人脸表情识别方法。物联网设备通过多秘密共享技术获取用户信息,并分发到不同的边缘云。边缘云利用语谱图和局部二值模式的方法提取语音特征,采用差值... 针对物联网环境下数据量大且人脸表情识别率低的问题,提出基于边缘云框架的高效安全人脸表情识别方法。物联网设备通过多秘密共享技术获取用户信息,并分发到不同的边缘云。边缘云利用语谱图和局部二值模式的方法提取语音特征,采用差值中心对称局部二值模式获得图像特征,将特征送至核心云。基于栈式稀疏去噪自编码器融合语音和图像特征,实现人脸表情的识别,并在RML和eNTERFACE’05数据库上进行实验。实验结果表明,该方法的识别准确率明显高于对比方法,抵御网络攻击的能力较强。 展开更多

关键词 边缘云框架 多秘密共享技术 差值中心对称局部二值模式 人脸表情识别 栈式稀疏去噪自编码器

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基于堆栈稀疏自编码的K-均值聚类算法的种质评价

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作者 李伟 王儒敬 +1 位作者 贾秀芳 黄河 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第5期269-272,322,共5页

针对种质资源数据库构建过程中大量种质材料数据需要进行品质的分类的问题,提出堆栈稀疏自编码K-均值聚类算法对数据进行聚类,并将聚类结果利用已知品质标注的种质资源进行类别标注,从而达到对育种数据品质等级归类目的。区别于传统K-... 针对种质资源数据库构建过程中大量种质材料数据需要进行品质的分类的问题,提出堆栈稀疏自编码K-均值聚类算法对数据进行聚类,并将聚类结果利用已知品质标注的种质资源进行类别标注,从而达到对育种数据品质等级归类目的。区别于传统K-均值聚类算法,利用堆栈稀疏自编码网络进行关键数据特征提取,逐步降低样本维度,构建混合特征数据,将其作为K-均值聚类算法的初始中心,有效地避免了K-均值聚类算法中对初始中心选取敏感性问题。实验数据表明,该聚类算法准确率有明显提高。 展开更多

关键词 聚类 堆栈稀疏自编码 种质资源 深度学习

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一种稀疏降噪自编码神经网络影像变化检测方法 被引量：2

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作者 王斌 罗莉 +2 位作者 刘金沧 黄小川 雷雳 《测绘与空间地理信息》 2022年第1期40-44,共5页

采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据... 采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选取softmax回归分类器逐层训练深度网络模型,并计算该模型总体损失函数,求出损失函数最小值作为该模型最优参数解。试验表明:1)该方法在城乡接合部查全率优于88%,建成区查全率优于92%,农村地区查全率优于80%,准确度优于68%;2)结合语义分割对稀疏降噪自编码神经网络能够产生较好的局部极值,网络结构达到较好泛化性能,减少了高分辨率遥感影像特征过拟合现象。 展开更多

关键词 语义分割 稀疏降噪自编码 主成分分析 神经网络 变化检测

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