本文提出了一种将特征生成和长短期记忆(long short term memory, LSTM)模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,...
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本文提出了一种将特征生成和长短期记忆(long short term memory, LSTM)模型相结合的网络流量分类方法。该方法采用矩阵乘法特征生成方式,分析对比了不同特征生成方法的分类性能。通过实验比较了原数据和特征数据在分类问题上的准确性,并比较了卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)和本文方法用于网络流分类的效果。在统计特征时采用核函数,使其可以适应LSTM输入维度,获得更佳的分类效果。对真实网络流数据的实验结果表明,本文方法在细分类中的准确度可达93.9%,而在粗分类任务中可达99.2%,其性能明显优于现有其他分类方法。
面向差异化业务需求,电力物联网(Electric Internet of Things,EIoT)需要设计与之适配的数据处理架构,该架构将引入数据缓存、边缘处理等功能,并且涵盖EIoT中数据的清洗、过滤和融合等关键步骤。此外,在该架构基础上,需要同时满足大规...
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面向差异化业务需求,电力物联网(Electric Internet of Things,EIoT)需要设计与之适配的数据处理架构,该架构将引入数据缓存、边缘处理等功能,并且涵盖EIoT中数据的清洗、过滤和融合等关键步骤。此外,在该架构基础上,需要同时满足大规模数据传输需求,尤其是将电力终端的能源效率(Energy Efficiency,EE)作为保障测量、监控、控制等多个电力运行环节超可靠低延迟通信(Ultra-Reliable and Low-Latency Communication,URLLC)的重要依据。在URLLC中,功率分配被认为是提高能效与数据处理效率的有效方法。然而,由于URLLC的特殊要求,传统香农公式在其中并不适用。因此,需要使用有限块长度编码理论来确保超可靠和低延迟的通信。文中解决了EIoT中URLLC的能效优化问题,并引入自适应深度神经网络,该技术可以根据不同电力设备接入数量,动态优化深度神经网络参数。深度神经网络将要优化的功率分配函数参数化,以无监督的方式离线训练,并可以在线部署以实现实时的功率分配结果。最后,仿真结果表明了所提方法在数据处理效率方面的有效性。
针对无人机场景下行人重识别所呈现的多视角多尺度特点,以及传统的基于卷积神经网络的行人重识别算法受限于局部感受野结构和下采样操作,很难对行人图像的全局特征进行提取且图像空间特征分辨率不高。提出一种无人机场景下基于Transformer的轻量化行人重识别(Lightweight Transformer-based Person Re-Identification,LTReID)算法,利用多头多注意力机制从全局角度提取人体不同部分特征,使用Circle损失和边界样本挖掘损失,以提高图像特征提取和细粒度图像检索性能,并利用快速掩码搜索剪枝算法对Transformer模型进行训练后轻量化,以提高模型的无人机平台部署能力。更进一步,提出一种可学习的面向无人机场景的空间信息嵌入,在训练过程中通过学习获得优化的非视觉信息,以提取无人机多视角下行人的不变特征,提升行人特征识别的鲁棒性。最后,在实际的无人机行人重识别数据库中,讨论了在不同量级主干网和不同剪枝率情况下所提LTReID算法的行人重识别性能,并与多种行人重识别算法进行了性能对比,结果表明了所提算法的有效性和优越性。
针对两个正态随机变量比率(Ratio of Two Normal Random Variables,RZ)监控的研究是近年来统计过程控制的重要方向之一。为了进一步提高传统休哈特型RZ控制图对过程中较小或中等参数偏移的灵敏度,本文以指数加权移动平均(Exponentially ...
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针对两个正态随机变量比率(Ratio of Two Normal Random Variables,RZ)监控的研究是近年来统计过程控制的重要方向之一。为了进一步提高传统休哈特型RZ控制图对过程中较小或中等参数偏移的灵敏度,本文以指数加权移动平均(Exponentially Weighted Moving Average,EWMA) RZ控制图为基础,提出了一种新的RZ控制图。首先,对EWMA-RZ控制图的平滑系数进行两次加权,提出了二次指数加权移动平均(Double EWMA,DEWMA) RZ控制图,并进一步引入了变采样间隔(Variable Sampling Interval,VSI)特性,提出了VSI-DEWMA-RZ控制图;其次,采用蒙特卡罗(Monte-Carlo,MC)仿真模拟所提出控制图的运行链长分布特征,并详细分析了控制图的性能;再次,针对不同的控制图参数,比较了VSI-DEWMA-RZ控制图与DEWMA-RZ和VSI-EWMA-RZ控制图的性能。仿真结果表明,本文提出的VSI-DEWMA-RZ控制图优于DEWMA-RZ控制图,且其对过程中较小和中等偏移的监控效果优于现有的VSI-EWMA-RZ控制图。最后,通过监控食品加工过程中“南瓜籽”和“亚麻籽”的重量,进一步说明了所提出控制图的优越性。
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