基于生成对抗网络的基因数据生成方法

在深度学习中,随着卷积神经网络(CNN)的深度不断增加,进行神经网络训练所需的数据会越来越多,但基因结构变异在大规模基因数据中属于小样本事件,导致变异基因的图像数据十分匮乏,严重影响了CNN的训练效果,造成了基因结构变异检测精度差、假阳性率高等问题.为增加基因结构变异样本数量,提高CNN识别基因结构变异的精度,提出了一...     

基于CNN和BiLSTM网络特征融合的文本情感分析

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在自然语言处理上得到广泛应用,但由于自然语言在结构上存在着前后依赖关系,仅依靠卷积神经网络实现文本分类将忽略词的上下文含义,且传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题,限制了文本分类的准确率。为此,提出一种卷积神经网络和双向长短时记忆（BiLSTM）特征融合的模型,利用卷积神经网络提取文本向量的局部特征,利用BiLSTM提取与文本上下文相关的全局特征,将两种互补模型提取的特征进行融合,解决了单卷积神经网络模型忽略词在上下文语义和语法信息的问题,也有效避免了传统循环神经网络梯度消失或梯度弥散问题。在两种数据集上进行对比实验,实验结果表明,所提特征融合模型有效提升了文本分类的准确率。     

基于卷积神经网络的工控网络异常流量检测

针对工控系统中传统的异常流量检测模型在识别异常上准确率不高的问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）的异常流量检测模型。该模型以卷积神经网络算法为核心，主要由1个卷积层、1个全连接层、1个dropout层以及1个输出层构成。首先，将实际采集的网络流量特征数值规约到与灰度图像素值相对应的范围内，生成网络流量灰度图；然后，将生成好的网络流量灰度图输入到设计好的卷积神经网络结构中进行训练和模型调优；最后，将训练好的模型用于工控网络异常流量检测。实验结果表明，所提模型识别精度达到97.88%，且与已有的精度最高反向传播（BP）神经网络测精度提高了5个百分点。     

MRNN:一种新的基于改进型递归神经网络的WSN动态建模方法:应用于故障检测

提出了一种适用于无线传感器网络WSN的故障检测方法,该方法运用改进的递归神经网络MRNN为WSN的节点、节点的动态特性以及节点间的关系建立相关模型,对WSN节点进行识别和故障检测。MRNN的输入选择建模节点的先前输出值及其邻居节点的当前及先前输出值,模型基于一种新的改进的反向传播型神经网络,该神经网络的输入以及传感器网络的拓扑结构基于通用的非线性传感器模型。仿真实验将MRNN方法与卡尔曼滤波法进行了全面的比较。实验表明,MRNN在置信因子较小的情况下与卡尔曼滤波方法相比有较高的故障检测精度。     

基于改进卷积神经网络的多源数字识别算法

现有的数字识别算法多是对单一类型数字进行识别,无法应对识别多源数字。针对包含手写体数字与数码管数字的字符识别场景,提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的多源数字识别算法。首先,使用从数显仪表生产企业现场采集的样本,结合MINIST数据集,建立起包含手写体和数码管的混合数据集;然后,考虑更好的鲁棒性,提出一种改进的CNN,并用上述混合数据集对其训练,实现了一个网络识别多类型数字;最后,训练好的神经网络模型被成功应用于RoboMaster机甲大赛的多源数字识别场景中。测试结果表明,所提算法整体识别准确率稳定且较高,具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

面向软件定义网络架构的入侵检测模型设计与实现

针对传统入侵检测方法无法检测软件定义网络（SDN）架构的特有攻击行为的问题,设计一种基于卷积神经网络（CNN）的入侵检测模型。首先,基于SDN流表项设计了特征提取方法,通过采集SDN特有攻击样本形成攻击流表数据集;然后,采用CNN进行训练和检测,并针对SDN攻击样本量较小而导致的识别率低的问题,设计了一种基于概率的加强训练方法。实验结果表明,所提的入侵检测模型可以有效检测面向SDN架构的特有攻击,具有较高的准确率,所提的基于概率的加强学习方法能有效提升小概率攻击的识别率。     

基于邻域选择策略的图卷积网络模型

邻域的组成对于基于空间域的图卷积网络（GCN）模型有至关重要的作用。针对模型中节点邻域排序未考虑结构影响力的问题,提出了一种新的邻域选择策略,从而得到改进的GCN模型。首先,为每个节点收集结构重要的邻域并进行层级选择得到核心邻域;然后,将节点及其核心邻域的特征组成有序的矩阵形式;最后,送入深度卷积神经网络（CNN）进行半监督学习。节点分类任务的实验结果表明,该模型在Cora、Citeseer和Pubmed引文网络数据集中的节点分类准确性均优于基于经典图嵌入的节点分类模型以及四种先进的GCN模型。作为一种基于空间域的GCN,该模型能有效运用于大规模网络的学习任务。     

基于一维卷积神经网络的HTTP慢速DoS攻击检测方法

为解决HTTP慢速拒绝服务（SHDoS）攻击流量检测在攻击频率变化时出现的准确率降低的问题，提出一种基于一维卷积神经网络（CNN）的SHDoS攻击流量检测方法。首先，该方法在多种攻击频率下对三种类型的SHDoS攻击流量进行报文采样和数据流提取；之后，设计了一种数据流转换算法，将采集的攻击数据流转换为一维序列并进行去重；最后，使用一维CNN构建分类模型，该模型通过卷积核来提取序列片段，并从片段中学习攻击样本的局部模式，从而使模型对多种攻击频率的数据流都具备检测能力。实验结果显示，与基于循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络及双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络构建的分类模型相比，该模型对未知攻击频率的样本同样具有较好的检测能力，在验证集上的检测准确率和精确率分别达到了96.76%和94.13%。结果表明所提方法能够满足对不同攻击频率的SHDoS流量进行检测的需求。     

基于混合神经网络的图像复原方法

针对传统图像复原方法对先验知识的依赖性问题,提出一种基于混合神经网络的图像复原方法。混合神经网络由卷积神经网络（Convolutional Neural Network）与BP神经网络组成。首先,通过训练卷积神经网络初步建立退化图像与真实图像之间的非线性映射关系,再利用训练好的卷积网络模型提取特征向量作为BP神经网络的输入。最后,通过训练BP神经网络实现图像复原。实验表明,该方法具有较高可行性,在小尺度的模糊核上的复原效果优于现有方法。     

基于一维卷积神经网络的HTTP慢速DoS攻击检测方法

为解决HTTP慢速拒绝服务（SHDoS）攻击流量检测在攻击频率变化时出现的准确率降低的问题,提出一种基于一维卷积神经网络（CNN）的SHDoS攻击流量检测方法。首先,该方法在多种攻击频率下对三种类型的SHDoS攻击流量进行报文采样和数据流提取;之后,设计了一种数据流转换算法,将采集的攻击数据流转换为一维序列并进行去重;最后,使用一维CNN构建分类模型,该模型通过卷积核来提取序列片段,并从片段中学习攻击样本的局部模式,从而使模型对多种攻击频率的数据流都具备检测能力。实验结果显示,与基于循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络及双向长短期记忆（Bi-LSTM）网络构建的分类模型相比,该模型对未知攻击频率的样本同样具有较好的检测能力,在验证集上的检测准确率和精确率分别达到了96.76%和94.13%。结果表明所提方法能够满足对不同攻击频率的SHDoS流量进行检测的需求。     

基于变宽直方图的无线传感器网络异常数据检测算法

数据的准确性是衡量无线传感器网络(WSN)性能的重要指标,异常数据检测是无线传感器网路面临的关键问题和主要挑战。提出了一种基于变宽直方图的异常数据检测算法,通过数据聚合的方式将网络中的动态感知数据聚合成变宽的直方图来准确检测出异常数据,同时避免不必要的数据传输。对算法的性能进行了理论分析,并基于真实大规模无线传感器网络系统数据进行了实验评估,结果表明算法具有很高的准确率,并有效降低了网络通信开销。     

Brain tumor classification using deep convolutional autoencoder-based neural network: multi-task approach

Diagnosis, detection and classification of tumors, in the brain MRI images, are important because misdiagnosis can lead to death. This paper proposes a method that can diagnose brain tumors in the MRI images and classify them into 5 categories using a Convolutional Neural Network (CNN). The proposed network uses a Convolutional Auto-Encoder Neural Network (CANN) to extract and learn deep features of input images. Extracted deep features from each level are combined to make desirable features and improve results. To classify brain tumor into three categories (Meningioma, Glioma, and Pituitary) the proposed method was applied on Cheng dataset and has reached a considerable performance accuracy of 99.3%. To diagnosis and grading Glioma tumors, the proposed method was applied on IXI and BraTS 2017 datasets, and to classify brain images into six classes including Meningioma, Pituitary, Astrocytoma, High-Grade Glioma, Low-Grade Glioma and Normal images (No tumor), the all datasets including IXI, BraTS2017, Cheng and Hazrat-e-Rassol, was used by the proposed network, and it has reached desirable performance accuracy of 99.1% and 98.5%, respectively.

     

基于一维卷积混合神经网络的文本情感分类

针对情感分类中传统二维卷积模型对特征语义信息的损耗以及时序特征表达能力匮乏的问题，提出了一种基于一维卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的混合模型。首先，使用一维卷积替换二维卷积以保留更丰富的局部语义特征；再由池化层降维后进入循环神经网络层，整合特征之间的时序关系；最后，经过softmax层实现情感分类。在多个标准英文数据集上的实验结果表明，所提模型在SST和MR数据集上的分类准确率与传统统计方法和端到端深度学习方法相比有1至3个百分点的提升，而对网络各组成部分的分析验证了一维卷积和循环神经网络的引入有助于提升分类准确率。     

面向动态事件流的神经网络转换方法

针对基于权重归一化方法的卷积神经网络（CNN）转换方法应用于事件流数据时准确率损失较大以及浮点网络难以在硬件上高效部署等问题,提出一种面向动态事件流的网络转换方法。首先,重构事件流数据并输入CNN进行训练,在训练过程中采用量化激活函数降低转换的准确率损失,并使用对称定点量化方法以减少参数存储量;其次,在网络转换中采用脉冲计数等价原理而非频率等价原理以更好地适应数据的稀疏性。实验结果表明,与使用传统激活函数相比,采用量化激活函数的脉冲卷积神经网络（SCNN）在N-MNIST、POKER-DVS和MNIST-DVS这三个动态事件流数据集上的识别准确率分别提高了0.29个百分点、8.52个百分点和3.95个百分点,转换损失分别降低了21.77%、100.00%和92.48%;此外,相较于基于权重归一化方法生成的高精度SCNN,所提量化SCNN在识别准确率相当的情况下可以有效节省约75%的存储空间,并且在N-MNIST和MNIST-DVS数据集上的转换损失分别降低了6.79%和46.29%。     

Capacitive sensor-based fluid level measurement in a dynamic environment using neural network

A measurement system has been developed using a single tube capacitive sensor to accurately determine the fluid level in non-stationary tanks, namely automotive fuel tanks. The system determines the fluid level in the presence of dynamic slosh. A neural network-based approach is used to process the sensor signal and achieve substantial accuracy compared with the averaging method, which is normally used under such conditions. The sensor readings were obtained by experimentation carried out under various dynamic conditions. The sensor response was recorded at various slosh frequencies and fuel volumes; which was then used to train three different neural network topologies. Field trials were carried out to obtain the actual driving data for the purpose of testing the neural networks using MATLAB software. One static neural network topology, namely Feed-forward Backpropagation Neural Network, and two dynamic neural network topologies, namely Distributed Time Delay Neural Network and NARX Neural Network, have been investigated in this work. The developed fluid level measurement system is capable of determining the fluid level in a dynamic environment with a maximum error of 8.7% by using the two dynamic neural networks, and 0.11% using the static feed-forward backpropagation neural network.     

基于Spider卷积的三维点云分类与分割网络

针对传统的卷积神经网络（CNN）不能直接处理点云数据，需先将点云数据转换为多视图或者体素化网格，导致过程复杂且点云识别精度低的问题，提出一种新型的点云分类与分割网络Linked-Spider CNN。首先，在Spider CNN基础上通过增加Spider卷积层数以获取点云深层次特征；其次，引入残差网络的思想在每层Spider卷积增加短连接构成残差块；然后，将每层残差块的输出特征进行拼接融合形成点云特征；最后，使用三层全连接层对点云特征进行分类或者利用多层卷积层对点云特征进行分割。在ModelNet40和ShapeNet Parts数据集上将所提网络与PointNet、PointNet++和Spider CNN等网络进行对比实验，实验结果表明，所提网络可以提高点云的分类精度和分割效果，说明该网络具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

Energy-efficient distributed wireless sensor network scheme for cluster detection

Detection of an environmental phenomenon, e.g. air pollution and oil spills, occurs when a group of sensors continuously produces similar readings (i.e. data streams) over a period of time. Thus, detection of environmental phenomena is basically a process of clustering the sensors' data streams, which commonly involves the processing of hundreds and maybe thousands of data streams in real time. Since the sensor network environment is wireless, energy conservation of the sensors would be the main concern. Thus in this paper, we propose an efficient and energy friendly distributed scheme to detect phenomena in a wireless sensor network (WSN). To achieve fast response, the proposed algorithms reduce the dimensionality of the streams. Then, each stream is represented by a point in a multi-dimensional grid. The algorithm uses a grid-based clustering technique to detect clusters of similar stream values. The processing of the algorithm is distributed among different elements of the WSN in a hierarchical topology for more energy efficiency. The paper shows the feasibility of the proposed fully distributed scheme by comparing it with three other WSN schemes in terms of clustering accuracy and energy consumption.     

基于BiLSTM-CNN串行混合模型的文本情感分析

针对现有文本情感分析方法准确率不高、实时性不强以及特征提取不充分的问题,构建了双向长短时记忆神经网络和卷积神经网络（BiLSTM-CNN）的串行混合模型。首先,利用双向循环长短时记忆（BiLSTM）神经网络提取文本的上下文信息;然后,对已提取的上下文特征利用卷积神经网络（CNN）进行局部语义特征提取;最后,使用Softmax得出文本的情感倾向。通过与CNN、长短时记忆神经网络（LSTM）、BiLSTM等单一模型对比,所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了2.02个百分点、1.18个百分点和0.85个百分点;与长短时记忆神经网络和卷积神经网络（LSTM-CNN）、BiLSTM-CNN并行特征融合等混合模型对比,所提出的文本情感分析模型在综合评价指标F1上分别提高了1.86个百分点和0.76个百分点。实验结果表明,基于BiLSTM-CNN的串行混合模型在实际应用中具有较大的价值。