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基于连接图的互联网流量分类方法能反映主机间的通信行为,具有较高的分类稳定性,但是经验式总结的启发式规则有限,难以获得高分类准确率.研究分析了主机间通信行为模式和BOF方法,从具有相同{目的IP地址,目的端口号,传输层协议}网络流量中,提取主机间连接相关的行为统计特征(HCBF),采用C4.5决策树算法学习基于行为特征的分类规则,其无需人工建立启发式规则.在传统互联网和移动互联网流量数据集上,从基本分类性能和分类稳定性方面,与现有的特征集进行比较分析,实验结果表明,HCBF特征集合的类间区分能力和稳定性较高. 相似文献
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本文针对仅有少量带标签样本时如何提高大量未标 注样本分类的的鲁棒性和准确性问题,提出一种 基于改进的半监督生成对抗网络(semi-supvised generative adversarial networks,SGAN) 的乳腺癌图像分类方法。该方法在输出层使用Softmax 函数 替代 Sigmoid 函数实现多分类。首先将随机向量输入到生成网络中,生成伪样本并标记为伪样本 类进行训 练。接着将真实标签样本、真实无标签样本和伪样本输入到判别网络中,输出为不同类概率 值;然后采 用半监督训练方法反向传播更新参数;最后实现对乳腺癌病理图像的分类,标注样本数量分 别为25、 50和200,最终准 确率达到95.5%。实验结果表明,当标注 样本有限时,本文算法的准确 率具有良好 的鲁棒性。本文算法相比于使用卷积神经网络和迁移学习(tranfer learning,TL)等分类方法准确率有了显著提高。 相似文献
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基于机器学习的舰船目标识别近年来已成为水声信号处理领域的一个重要研究方向,但水声目标信号的获取困难,样本量不足和不均衡的问题很容易导致目标分类模型的识别效果不佳。该文提出一种基于条件卷积生成对抗网络的船舶噪声数据分类方法,该方法利用生成对抗学习理论,生成相比于传统数据增强算法非线性特征更强,特征差异更丰富的伪DEMON调制谱数据来缓解训练样本量不足的问题。之后将传统生成对抗网络中的全连层输出替换成更善于解决小样本问题集成分类器,从而降低分类器对于数据量的依赖程度,进一步提高分类模型性能。最终由基于真实样本的实验结果表明,相比于传统数据增强算法和卷积生成对抗网络,该文方法能够更有效提高在样本不足条件下的模型的分类性能。 相似文献
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识别网络应用和分类相应流量的过程就是互联网流量分类,同时也是现代网络安全管理系统中最基本的。网络安全的基础技术就是流量分类,流量分类识别方法包括基于端口的预测方法和基于有效载荷的深度检测方法。文章从基于端口的识别分类和深度包检测的识别分类方面介绍了传统流量识别分类方法;进一步从数据及采集方法、有监督方法、半监督方法等方面分析了机器学习的识别分类。 相似文献
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复杂环境下的低照度图像具有光照分布不均、多光源叠加作用等特点,导致增强后的图像真实性不足、图像噪声增加等问题。针对低照度图像的特点,提出了一种基于深度注意力机制的低照度图像增强方法。设计生成对抗全局自注意力低照度增强网络(GSLE-GAN)以实现低照度图像的增强。在生成器中设计并使用注意力模块,提高模型对于光照分布特点的提取能力以及生成图像的真实性,采用局部鉴别器与全局鉴别器共同作用的方式使图像具有更丰富的细节信息,使用非配对数据及对模型进行训练,以提升模型的鲁棒性并进一步保证生成图像的真实性。通过对比实验,证明了文中所提方法的优越性,并在目标检测任务中证明了方法的有效性。 相似文献
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针对当下人脸去手势遮挡任务中常出现的结构缺失和纹理模糊等问题,文章提出一种基于边缘条件和注意力机制的两阶段修复网络——EmmNet。第一阶段网络为第二阶段细节修复提供边缘指导信息,以避免出现过度平滑等问题。第二阶段网络中的并行多扩张卷积模块可在有效扩大网络感受野的同时提高对有效像素的利用率。此外,注意力模块可促使网络生成具有全局一致性,使研究者获得符合原图特征的修复图像。实验结果表明,EmmNet在去手势遮挡任务中可以生成轮廓结构更加完整流畅,细节纹理更加清晰自然的人脸图像。 相似文献
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加密技术保护了用户的隐私,但也使得恶意攻击可以隐藏一定的攻击特征,增加了检测难度。针对传统的检测方法存在的对于加密字段无法进行有效检测和过于依赖专家经验难以建立对应特征库等缺点,提出了一种不依赖专家经验、自动提取数据的时空特征的恶意加密流量检测方法 CNN-MHGRU。基于网络流量的数据结构,结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)和门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)的时空特征提取能力,并加入多头注意力机制,使得GRU能够更好地处理长序列数据之间的联系。在公开数据集上进行二分类和多分类实验,CNN-MHGRU模型的准确率分别达到99.92%和92.98%,在对未知恶意加密流量二分类检测实验中准确率达到了99.89%,在整体上均优于实验对比模型。 相似文献
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针对现有文本分类算法处理中文数据时存在的分类精度低、参数量庞大、模型难训练等问题,对BERT算法进行了优化.BERT算法处理中文文本时无法提取词向量特征,为此提出了均匀词向量卷积模块AWC.通过在传统卷积神经网络中引入注意力机制来提取可靠词向量特征,再进一步获取到文本的局部特征,由此弥补了BERT模型无法提取词向量的缺... 相似文献
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针对隐蔽通信中隐蔽信息的传输隐蔽性与解调准确性联合优化问题,设计了一种新型三方生成对抗网络(TripartiteGAN),提出了基于该神经网络的隐蔽通信方法,并给出理论性能分析。TripartiteGAN隐蔽通信方法从幅度和相位等维度对经传统数字调制后的隐蔽信号进行优化,使最终生成的隐蔽信号与公开的合法信号叠加发送后,其信号分布逼近仅存在合法信号时的分布。该方法可以应对利用神经网络进行信号监测的侦听方,此侦听方不需要发送方功率特征先验信息,不需要人为确定检测阈值。仿真实验结果表明,在加性白高斯噪声信道下,所提TripartiteGAN隐蔽通信方法在保证隐蔽信息接收方解调准确率的同时,可使侦听方判决当前信号是隐蔽信号或合法信号的概率均逼近0.5。该方法的解调准确率和隐蔽性均优于现有基于生成对抗网络的隐蔽通信方法。 相似文献
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针对现有的图像超分辨率算法网络模型参数量大、计算复杂度高、前向推理过程中耗时长等问题,将深度可分离卷积层引入双向对抗生成网络模型中,同时为了保证双向生成对抗网络的精度,在下采样网络中引入混合注意力机制,以保证模拟生成的低分辨率图片更加贴近现实.在i78700 CPU上对Urban100测试集的图像放大4倍,所提算法的重... 相似文献
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针对大多数深度学习算法只使用单一模态进行分类会导致结果具有偏差性的问题,提出了一种基于双模态特征的混合神经网络。该方法能够使用两种不同的模态训练分类模型,提高分类模型的准确率。首先使用传输层流量数据包的有效载荷特征作为数据包级模态,数据包的长度序列特征作为流级模态;其次分成两个路径使用神经网络分析双模特征;再次将两条路径提取的高维特征进行融合;最后输出模型的分类结果。分别使用两个公开数据集对模型进行训练和测试,实验结果表明,多模态模型的分类精确率分别达到96.46%和93.01%,与当前4种比较优秀的单模态和多模态方法相比,均有明显提升。 相似文献
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针对经过算法增强后的图像产生伪影且图像噪声放大的问题,提出了一种基于无监督学习的双路融合低光照图像增强网络(Unsupervised Learning-based Dual Fusion Low-light Image Enhancement Network, ULDFNet),可从非配对的低光和正常光数据集中学习到低光图像到正常光图像的映射方式。ULDFNet由双支路构成,上支路是注重对噪声进行抑制的细化分支,下支路是基于注意力机制的U-Net全局重建分支,用于高质量图像的生成。判别网络采用特征金字塔的多尺度结构来增强图像全局一致性,同时改进了损失函数,引入全新的保真度循环一致性损失来进一步提高图像纹理信息的恢复质量。定性与定量的实验结果证明了所提方法能够有效抑制增强后图像伪影的产生和噪声的放大。 相似文献
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深度学习方法在工业产品图像缺陷检测领域取得进展,但是大量的缺陷数据难以收集.针对在生成汽车冷凝器缺陷图像过程中存在生成质量低、无法按缺陷类别生成,模型收敛缓慢等问题,将生成对抗网络应用于缺陷图像的生成,提出了一种基于半监督和自注意力机制的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)模型用于生成汽车冷凝器外观缺陷图像.在DCGAN... 相似文献