基于卷积神经网络学习的盲突发通信信号检测方法

为了解决工程应用中传统数字信号处理方法对于低信噪比条件下盲突发通信信号检测存在检测正确率低和虚警率高的问题,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的突发通信信号检测方法。该方法将传统数字信号处理提取检测特征与CNN深度学习结合,提高了低信噪比条件下突发通信信号检测的正确率,降低了虚警率。对比实验表明,对于QPSK突发通信信号,该方法比多分辨分析数字信号处理方法性能提高大约4 dB,比自适应门限能量数字信号检测处理方法性能提高大约8 dB。     

一种基于修正激活函数的CNN车载毫米波雷达目标检测方法

为了提高车载毫米波雷达在复杂城市道路环境中目标检测的抗杂波与干扰能力,本文利用卷积神经网络（CNN）特征参数提取和目标分类特性,提出了一种改进的基于CNN的车载毫米波雷达目标检测方法。该方法首先将毫米波雷达回波信号距离-多普勒二维数据运用滑窗进行分割,并采用CNN网络模型处理分割后的二维矩阵,训练二维CNN网络模型及其参数,使其具有提取回波特征并基于特征参数模型进行目标分类的能力,从而实现目标检测功能。通过对卷积神经网络模型结构进行优化,增加批量归一化层,优化Dropout层使得低权重特征失活,自适应地删减部分神经元节点修正该层非线性激活函数,进一步降低了CNN模型目标检测的虚警概率。实验结果表明,在相同虚警概率条件下,CNN网络检测方法目标发现概率优于传统的单元平均恒虚警检测方法,并且在低信噪比的条件下仍然能够保持较高的发现概率;在同等发现概率水平下,修正后CNN网络检测方法的虚警概率较修正前可提高约1个数量级。     

基于改进U-Net的低剂量CT图像重建方法

针对低剂量CT图像重建会产生噪声和伪影的问题,在U-Net神经网络基础上引入残差学习和空间注意力机制,在编解码过程中嵌入跳跃连接为上采样增加多尺度信息,使用AAPM公开数据集CT影像进行模型训练和测试。选取峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）和均方根误差（RMSE）作为图像性能评价指标。在CT重建结果的测试中,与未处理的图像相比,网络模型处理后图像的PSNR、SSIM和RMSE指标平均值分别提升21.699%、2.263%和40.833%。实验结果表明,改进的U-Net神经网络模型能够减少噪声和伪影,保留了更多的纹理细节,对低剂量CT重建图像质量的提高有一定效果。     

基于CTCNet对球结膜进行糖尿病视网膜病变分类

糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy, DR)是一种糖尿病性微血管病变,会在球结膜微血管上有所体现,球结膜血管图像的获取比眼底图像更加便捷,但微血管的特征变化微小且难以量化。为了能够对患者进行早期辅助诊断,本文依据球结膜微血管形态与DR的关联,首先对球结膜图像进行预处理,使用限制对比度自适应直方图均衡(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)算法进行图像增强,随机处理使数据增强,然后结合卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和Transformer各自的网络优势构建CTCNet,对处理后的球结膜血管图像进行DR分类,分类准确率达到了97.44%,敏感度97.69%,特异性97.11%,精确度97.69%,通过实验对比CNN和Transformer, CTCNet网络性能优于其他模型,能够有效识别DR。     

BLAC:注意力机制时序网络流量异常检测模型

入侵检测的难点之一是如何准确识别流量数据的异常特征。文中提出一个基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和注意力（Attention）的时序流量异常检测模型,即BLAC。为提高BLAC模型的特征提取准确度,使用CNN提取流量数据中的空间特征,利用Bi-LSTM提取流量数据的完整时间特征,解决Attention难以对复杂时间序列数据位置信息进行编码的问题。通过对Attention权重的可视化分析,推测出异常在窗口中发生的时间点。使用雅虎的Webscope S5数据集进行对比试验,结果表明,BLAC模型的性能优于其他SOTA模型,其中关键指标召回率高达98.69%,表示二分类精确度的F1得分达到97.73%。     

共轴变焦激光诱导击穿光谱定量分析EI北大核心CSCD

在诸如火星探测等极端环境原位检测应用中,共轴变焦距激光诱导击穿光谱技术发挥了重要作用。为了充分发挥变焦系统的应用效能,距离校正必不可少。现有距离校正方法多为针对单一场景的经验算法,适用范围有限。因此,提出一种基于等离子体物理的参考脉冲诊断法,无需标定设备响应即可诊断等离子体温度,进而实现变焦距定量分析。对比了所提出算法与Saha-Boltzmann法的诊断结果,最大相对误差小于8%。采用13块铝基标准样品进行了变焦距定量实验,9块于2 m处建立定量模型,4块分别于1.5、2、2.4、2.7、3 m处进行检测。反演结果中含量超过1%的元素,11号样品中Si的相对误差最大,为16%,其余大部分小于8%;含量低于1%的元素,大部分相对误差在10%~30%之间,验证了所提出的方法能够实现变焦距激光诱导击穿光谱定量分析。     

基于机器学习的核电厂DCS卡件故障诊断研究

随着核电厂运行时间的累积,数字化仪控设备的老化问题日益凸显。开关电源电路模块是分布式控制系统(DCS)卡件的关键组成部分。该模块的故障会导致卡件失效,甚至可能破坏核电厂的安全经济运行。针对核电厂某DCS卡件开关电源电路模块,开展了基于机器学习的板级故障诊断研究。根据传统机器学习和深度学习,分别开发了粒子群优化(PSO)-支持向量机(SVM)和一维卷积神经网络(1D-CNN)模型。小波包变换用于PSO-SVM模型的电路故障特征提取。基于加速寿命试验获得的电容老化过程数据,通过Saber电路建模仿真采集了开关电源在对应故障模式下的输出电压波形,用于模型的训练和测试。试验结果表明,所开发的故障诊断模型均表现出良好的诊断性能。该研究完成了故障诊断方法的可行性验证,不仅为DCS卡件的预测性维护提供了具有实际工程意义的应用参考,也为后续开展系统级健康管理研究奠定了一定的理论基础。     

融合位置特征注意力与关系增强机制的远程监督关系抽取

实体关系抽取是构建知识图谱的主要任务之一,旨在确定句子中实体之间的关系类别.远程监督关系抽取方法通过将远程知识库与文本数据对齐来自动标记数据,已成为处理关系抽取任务的主要方式.为解决远程关系抽取不能充分利用单词之间的位置关系信息,并且没有考虑重叠关系之间语义相关性的问题,本文提出一种融合位置特征注意力和关系增强机制的远程监督关系抽取模型.该模型使用基于高斯算法的位置特征注意力机制重新分配句子中单词的权重,并且采用分段卷积神经网络和词级注意力来捕获句子特征.然后,利用基于自注意力的关系增强机制来捕获重叠关系之间的语义关联.在NYT10公共数据集上的实验结果表明,本文模型的性能优于所比较的基线关系抽取模型.     

SAF-CNN：面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架

传统的卷积神经网络加速器及推理框架在资源约束的FPGA上部署模型时,往往面临设备种类繁多且资源极端受限、数据带宽利用不充分、算子操作类型复杂难以适配且调度不合理等诸多挑战.提出一种面向嵌入式FPGA的卷积神经网络稀疏化加速框架（sparse acceleration framework of convolutional neural network, SAF-CNN）,通过软硬件协同设计的方法,从硬件加速器与软件推理框架2个角度进行联合优化.首先, SAF-CNN构建并行计算阵列,并且设计并行编解码方案,实现单周期多数据的传输,有效减少通信代价.其次,设计细粒度结构化块划分剪枝算法,于输入通道维度进行块内裁剪来获得稀疏且规则的权重矩阵,借此显著降低计算规模和DSP乘法器等资源占用.然后,提出一种兼容深度可分离卷积的输入通道维度动态拓展及运行时调度策略,实现输入通道参数灵活适配与逐通道卷积和逐点卷积的资源复用.最后,提出一种计算图重构及硬件算子融合优化方法,提升硬件执行效率.实验采用2种资源受限的低端FPGA异构平台Intel CycloneV与Xilinx ZU3EG,结果表明SAF-...     

基于混合代码表示的源代码脆弱性检测

软件脆弱性对网络与信息安全产生了极大的威胁,而脆弱性的根源在于软件源代码。因为现有的传统静态检测工具和基于深度学习的检测方法没有完整地表示代码特征,并且简单地使用词嵌入方法转换代码表示,所以检测结果准确率低,误报率高或漏报率高。因此,提出了一种基于混合代码表示的源代码脆弱性检测方法来解决代码表示不完整的问题,并提升检测性能。首先将源代码编译为中间表示（IR）,并提取程序依赖图;然后基于数据流和控制流分析进行程序切片来得到结构化的特征,同时使用doc2vec嵌入节点语句得到非结构化的特征;接着使用图神经网络（GNN）对混合特征进行学习;最后使用训练好的GNN进行预测和分类。为了验证所提方法的有效性,在软件保证参考数据集（SARD）和真实世界数据集上进行了实验评估,检测结果的F1值分别达到了95.3%和89.6%。实验结果表明,所提方法有较好的脆弱性检测能力。