应用改进卷积神经网络的网络安全态势预测方法

针对神经网络态势预测模型训练复杂度高的问题，提出了一种基于改进卷积神经网络的态势预测方法。结合深度可分离卷积与分解卷积技术的优点，提出了一种基于复合卷积结构的改进型卷积神经网络安全态势预测模型，实现了态势要素和态势值的映射。实验仿真结果证明，相比于已有的典型预测方法，该方法明显降低了复杂度，减少了预测时间，并提升了预测准确率。     

嵌入SENet结构的改进YOLOV3目标识别算法

为准确识别工业图像中的目标零件,提出一种改进的YOLOV3目标识别算法。结合K-means聚类与粒子群优化算法进行锚框计算,以降低初始点对聚类结果的影响,加快算法收敛速度。同时在YOLOV3网络shortcut层嵌入SENet结构,得到SE-YOLOV3网络。对零件图像进行数据增强并加入零件标注,制作包含10 816张图片的样本集,用于算法训练和测试。实验结果表明,该算法能够获得平均交并比为83.01%的锚框,当样本图像存在较多残缺零件干扰时,YOLOV3存在将背景识别为零件的情况,其查准率与查全率分别为72.11%和97.51%,而SE-YOLOV3能有效减少假正例数量,其查准率与查全率分别为90.39%和93.25%。     

基于改进卷积神经网络的矿井巷道场强预测

针对现有场强预测模型建模过程复杂、计算复杂度高、预测精度低等问题,提出了一种基于改进卷积神经网络（CNN）的矿井巷道场强预测模型。通过分析矿井大尺度衰落信道电磁波传输影响因素,以天线工作频率、巷道截面尺寸、巷道壁粗糙度、巷道壁倾斜度、巷道壁相对介电常数、收发端距离等作为模型输入,将电磁波传播路径损耗作为模型输出,从而预测巷道场强变化;改进CNN在每个卷积层后加入批量归一化层来代替原有的池化层,以避免池化层下采样导致的数据特征丢失,让每一层卷积输出保持相似分布,提高网络泛化能力,加快网络收敛。仿真结果表明,与基于CNN、BP神经网络、支持向量机的场强预测模型相比,该模型预测值与实际值吻合度较高,具有较强的鲁棒性,有效提高了矿井巷道场强预测精度。     

基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。     

基于混合卷积神经网络算法的风场预测研究

在农业生产中,准确的风速预报对农作物安全防范有着至关重要的作用。针对云南地区的高海拔和多山,基于卷积神经网络框架,提出了卷积长短时序分析神经网络-卷积门控循环单元神经网络(ConvLSTM-ConvGRU)混合风速预测模型。通过神经网络框架的改进,有效的提高了模型对风场空间特征的提取。利用美国国家环境预报中心(NCEP)提供的再分析风速数据集,使用ConvLSTM、ConvGRU、ConvLSTM-ConvGRU混合模型分别对云南地区的风速进行。实验结果表明：ConvLSTM-ConvGRU混合风速预测模型能够有效对云南地区风场进行预测,相较于另外两个模型提高了预测准确度。     

改进卷积神经网络的文本主题识别算法研究

针对于传统方法中存在的文本特征表示能力差、模型主题识别准确率低等问题,提出一种融合SENet与卷积神经网络的文本主题识别方法.将每个词对应的Word2vec词向量与LDA主题向量进行融合,并依据词语对主题的贡献度完成文档加权向量化处理;构建SECNN主题识别模型,使用SENet对卷积层输出的特征图进行权值的重标定,依靠...     

基于动态扩散卷积交互图神经网络的网络流量预测

现有的网络流量预测模型存在着泛化能力弱和预测准确率低等问题,为了解决此问题,提出了一种结合动态扩散卷积模块和卷积交互模块的预测模型。动态扩散卷积模块可以提取网络流量中复杂的空间特征和动态特性,而卷积交互模块则能捕获到流量中的时间特征,两者的有机结合可以有效预测网络中的流量。通过与其他网络流量预测模型在美国能源科学网（ESnet）流量数据上进行对比实验,验证了提出的动态扩散卷积交互图神经网络模型（DDCIGNN）的有效性。实验结果表明,DDCIGNN模型的均方根误差（RMSE）在最好的情况下优化了大约13.0％,说明该模型能够进行更有效的网络流量预测。     

基于时空卷积神经网络的智能电表故障预测

针对智能电表故障具有的突发性、复杂性以及多面性等特点,提出一种基于时空卷积神经网络(ST-CNN)的故障预测方法.该方法首先采用滑动窗口将时间信息融入特征变量中,构建具有时空特性的输入矩阵,然后与CNN相结合,建立智能电表故障预测模型,并采用Adam算法对模型参数进行优化.最后应用现场的实际数据对基于ST-CNN的智能...     

基于卷积神经网络的发动机故障预测方法

近年来,卷积神经网络(CNN)等深度学习方法的发展为发动机故障诊断和预测带来了新的思路。CNN具有局部连接、权值共享、池化操作以及多层结构等特点,能够有效提取局部特征,降低网络的训练难度,使CNN具有很强的学习能力和特征表达能力。开展了深度卷积神经网络故障预测方法研究,实现了面向发动机气路故障预测算法架构。利用基于发动机试验仿真数据对该方法进行了验证,并与其他几种常见的基于数据驱动的预测方法进行了比较,验证结果表明本文提出的基于卷积神经网络的预测方法具有较好的可行性和效果,可作为开展发动机PHM技术研究的参考。     

基于混合架构的卷积神经网络算法加速研究

具有优越性能的卷积神经网络算法已得到广泛应用,但其参数量大、计算复杂、层间独立性高等特点也使其难以高效地部署在较低功耗和较少资源的边缘场景.为此结合该种算法的特点提出了一种基于混合架构的卷积神经网络计算加速方法,该方法选用CPU加FPGA的混合架构,对网络模型进行了压缩优化;在FPGA上通过指令控制数据流的DSP阵列结...     

基于卷积神经网络的嵌入式手势检测算法

针对嵌入式平台下卷积神经网络运行速度慢,无法快速手势检测的问题,提出一种基于SSD的卷积神经网络的嵌入式手势检测算法,该算法显著提高了手势检测速度,并保持了高精度。首先通过一种预处理方法,对原来的手势数据库进行5倍扩展;然后对SSD算法的基础神经网络层进行卷积因子分解,使用MobileNet神经网络获得了在CPU下的3倍加速;最后通过改变输入图片大小同时改变网络结构,减少了算法的计算复杂度。实验结果表明所提算法在两个数据集上的平均精度均值（Mean Average Precision,mAP）下降2.7%,但是在Qualcomm SnapDragon 820平台下检测一张图片时间可达到0.233 s,检测速度提高40倍以上。     

基于改进的Elman神经网络的网络流量预测

在Elman神经网络的基础上提出了改进的网络,根据实际网络中测量的网络流量数据,建立了基于Elman神经网络的流量模型,分别用Elman神经网络和改进的Elman神经网络对实际网络流量进行预测,仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络具有良好的预测效果,改进的Elman神经网络具有更高的预测精度和更好的动态性能.     

基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别

针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提取脑电信号情感特征,随后与特征图一起输入Leaky ReLU激活函数。对于卷积预训练过程,使用交叉熵和正则化项双目标优化损失函数,之后采用随机森林分类器以获得情感分类标签。在国际公开数据集SEED上进行实验,达到94.7%的情感分类准确率,实验结果表明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于卷积长短时记忆网络的CPI预测

针对消费价格指数(CPI)的预测值滞后于真实值的现象,提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆(CNN-LSTM)深度网络的CPI预测模型,预测结果相较于传统方法有较小的均方根误差和平均绝对百分比误差,且预测结果的定向精度和Pearson相关系数显著高于传统方法.用卷积神经网络-长短期记忆深度网络学习期货数据的空间特征和时...     

结合卷积神经网络和三支决策的入侵检测算法

随着网络入侵行为的多样化和智能化,传统的入侵检测算法在面对高维特征、非线性的海量数据时,存在特征提取不充分、模型分类不够精确等问题,为此,提出了一种结合卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）和三支决策（three-way decision,TWD）的入侵检测算法。卷积神经网络具有优越的特征提取能力;同时,三支决策可以规避因信息不足而盲目分类造成的风险,且减少分类所耗费的时间。该方法通过卷积神经网络对高维数据进行特征提取,构建多粒度特征空间,然后基于三支决策理论对网络行为做出即时决策,对于无法即时决策的网络行为进行延迟决策,即对该部分网络行为再次特征提取以构建不同的粒度特征空间,最后输出分类结果。该方法建立的模型在NSL-KDD、CIC-IDS2017数据集上的实验结果表明,提出的算法可以提升入侵检测系统的性能。     

基于改进卷积神经网络的人体姿态估计

卷积神经网络是人体姿态估计中应用最成功的深度学习模型,但仍存在着一些诸如关节搜索空间过于巨大以及不同卷积核得到的抽象特征被平等对待等缺陷.为此,提出了一种基于改进卷积神经网络的人体姿态估计算法,利用先验分布减小关节搜索空间,改进卷积神经网络结构建立新的关节外观模型.改进的网络利用单个卷积核对应的全局和局部抽象特征计算关节的初始定位概率,通过对所有卷积核对应的关节初始定位概率进行线性组合来计算关节的最终定位概率,利用线性组合中不同的权值来体现不同抽象特征在定位关节时所起的不同作用.仿真实验表明,与现有基于卷积神经网络的人体姿态估计算法相比,所提出的算法具有更低的计算复杂度和更高的估计准确度.     

基于卷积神经网络的交通标志检测

针对自动驾驶场景下,提高交通标志检测速度和准确率的问题,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的交通标志检测算法,与传统的图像检测算法相比拥有明显的优势。首先解析影响交通标志检测准确性的因素,并对算法提出了两项改进:使用101层的残差网络作为特征提取的基础网络以获得高精度的特征提取和物体检测,同时优化网络的区域候选框特征提取方式以提高交通标志图像的检测效果。在GTSDB德国交通标志检测基准数据集上的实验结果表明,该算法实现在复杂背景下交通标志的精准检测。     

基于级联卷积神经网络的作物病害叶片分割

针对传统卷积神经网络在作物病害叶片图像中分割精度低的问题,提出一种基于级联卷积神经网络（Cascade Convolutional Neural Network,CCNN）的作物病害叶片图像分割方法。该网络由区域病斑检测网络和区域病斑分割网络组成。基于传统VGG16模型构建区域病斑检测网络（Regional Detection Network,RD-net）,利用全局池化层代替全连接层,由此减少模型参数,实现叶片病斑区域精确定位。基于Encoder-Decoder模型结构建立区域分割网络（Regional Segmentation Network,RS-net）,并利用多尺度卷积核提高原始卷积核的局部感受野,对病斑区域精确分割。在不同环境下的病害叶片图像上进行分割实验,分割精度为87.04%、召回率为78.31%、综合评价指标值为88.22%、单幅图像分割速度为0.23?s。实验结果表明该方法能够满足不同环境下的作物病害叶片图像分割需求,可为进一步的作物病害识别方法研究提供参考。