检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2022年第8期45卷 136-142页

作者：付谱平叶俊昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省人工智能重点实验室昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对基于孪生网络的反向传播滤波器跟踪算法CFNet在遭遇相似物干扰或背景信息与前景目标相似的情况下容易导致模型漂移跟踪效果下降的情况,提出一种融合语义特征网络的孪生网络目标跟踪算法。在图像处理中,通过深度卷积神经网络的深层... 详细信息

针对基于孪生网络的反向传播滤波器跟踪算法CFNet在遭遇相似物干扰或背景信息与前景目标相似的情况下容易导致模型漂移跟踪效果下降的情况,提出一种融合语义特征网络的孪生网络目标跟踪算法。在图像处理中,通过深度卷积神经网络的深层网络可以提取到丰富的语义信息,这些语义信息在目标发生相似物干扰、运动模糊、目标严重变形等情景时,对目标进行辨识是非常有用的。提出的算法在CFNet的原有网络结构上,增加一个语义特征网络,与CFNet的外观特征网络形成互补,两个特征网络的训练是独立的以保持两种特征的异质性,在得到各自的响应图后,通过计算这两个响应图的置信度来进行融合,提高了算法的判别能力。实验表明,与其他常用的5个算法相比,本文算法达到了最优,能够有效的跟踪目标。

关键词：孪生网络反向传播滤波器语义特征网络外观特征网络目标跟踪

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融合多尺度注意力的太赫兹图像目标检测研究

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小型微型计算机系统 2022年第3期43卷 621-625页

作者：宋欢沈韬曾凯昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明 650500

基于太赫兹技术的安检设备具有独特的无损伤检测特性,在安防领域具有良好的发展前景.太赫兹图像分辨率低,特征信息有限,且高亮区域多,目标与背景亮度相近,为太赫兹图像中的目标检测带来了一定的困难.针对此,本文提出一种融合多尺度注意... 详细信息

基于太赫兹技术的安检设备具有独特的无损伤检测特性,在安防领域具有良好的发展前景.太赫兹图像分辨率低,特征信息有限,且高亮区域多,目标与背景亮度相近,为太赫兹图像中的目标检测带来了一定的困难.针对此,本文提出一种融合多尺度注意力的目标检测框架MSAD-SSD,在SSD算法的基础上,采用ResNet101作为特征提取网络,并设计一种多尺度注意力模块.该模块采用多支路膨胀卷积进行多尺度特征提取,扩展网络的感受野,充分获取目标的上下文信息;通过注意力机制对特征图的通道特征进行权重分配,增强有用特征,抑制无关信息的干扰;最后对多个分支进行特征融合.实验结果表明,所提MASD-SSD在太赫兹图像数据集中达到82.63％的平均检测精度,能够有效提高目标的检测精度.

关键词：太赫兹图像目标检测多尺度注意力膨胀卷积

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基于XLNet 的WebShell 上传检测研究

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数据通信 2025年第1期 36-39,53页

作者：王欣源缪祥华昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明650000 云南省计算机技术应用重点实验室云南昆明650000

随着互联网的迅速发展,Web应用的安全问题日益突出,其中WebShell攻击已成为一种严重的网络安全威胁。本文基于XLNet模型,致力于提升WebShell上传检测的准确性和效率。通过分析网络流量,将XLNet模型用于样本文件的预处理、词嵌入、训练... 详细信息

随着互联网的迅速发展,Web应用的安全问题日益突出,其中WebShell攻击已成为一种严重的网络安全威胁。本文基于XLNet模型,致力于提升WebShell上传检测的准确性和效率。通过分析网络流量,将XLNet模型用于样本文件的预处理、词嵌入、训练及测试阶段。实验结果表明,该方法在召回率、精确率以及F1分数等关键指标方面均表现出卓越的性能。相较于传统的机器学习方法,基于XLNet的检测模型能够更准确地识别潜在的WebShell上传操作,从而降低Web应用系统受到持久性攻击的风险,同时提升了Web应用的整体安全水平。这一研究成果强化了网络安全防线,能够为Web应用保驾护航。

关键词：机器学习入侵检测自然语言处理 XLNet WebShell

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一种玻璃器具自动清洗装置的方案设计

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包装与食品机械 2022年第4期40卷 55-61,67页

作者：田泽薇张云伟昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省人工智能重点实验室昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

针对异型玻璃器具难以清洗干净的问题,设计一种适用于各种形状的玻璃器具清洗装置,能够洗刷并烘干各种形状的玻璃器具。通过控制系统和传感器的配合实现对玻璃器具内壁和外壁各个部位冲洗的自由控制,通过SolidWorks对装置进行三维设计... 详细信息

针对异型玻璃器具难以清洗干净的问题,设计一种适用于各种形状的玻璃器具清洗装置,能够洗刷并烘干各种形状的玻璃器具。通过控制系统和传感器的配合实现对玻璃器具内壁和外壁各个部位冲洗的自由控制,通过SolidWorks对装置进行三维设计和运动仿真,并对可控六连杆机构进行运动分析计算,验证设计合理性。整个装置不需要工人手动操作,可以有效提高工作效率,经济实用,适合推广使用。

关键词：玻璃器具清洗装置控制系统可控六连杆机构计算仿真

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融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析

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中国图象图形学报 2021年第2期26卷 402-414页

作者：张茜刘骊甘霖付晓东刘利军黄青松昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

目的少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异。由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低。因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像... 详细信息

目的少数民族服装款式结构复杂,视觉风格各异。由于缺少民族服装语义标签、局部特征繁杂以及语义标签之间存在相互干扰等因素导致少数民族服装图像解析准确率和精度较低。因此,本文提出了一种融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法。方法首先基于本文构建的包含55个少数民族的服装图像数据集,按照基本款式结构、着装区域、配饰和不同视觉风格自定义少数民族服装的通用语义标签和民族语义标签,同时设置4组标注对,共8个标注点;然后,结合自定义语义标签和带有标注对的训练图像,在深度完全卷积神经网络Seg Net中加入视觉风格以融合局部特征和全局特征,并引入属性预测、风格预测和三元组损失函数对输入的待解析图像进行初步解析;最后,通过构建的标签约束网络进一步优化初步解析结果,避免标签相互干扰,得到优化后的最终解析结果。结果在构建的少数民族服装图像数据集上进行验证,实验结果表明,标注对有效提升了局部特征的检测准确率,构建的视觉风格网络能够有效融合少数民族服装的全局特征和局部特征,标签约束网络解决了标签之间相互干扰的问题,在结合视觉风格网络和标签约束网络后,能够明显提升少数民族服装解析的平均精度,像素准确度达到了90.54%。结论本文提出的融合视觉风格和标签约束的少数民族服装图像解析方法,能够提高少数民族服装图像解析的准确率和精度,对传承祖国文化、保护非物质文化遗产具有很好的意义。

关键词：少数民族服装图像解析语义标签视觉风格标签约束

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基于言语想象的脑机交互关键技术

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生物医学工程学杂志 2022年第3期39卷 596-611页

作者：刘艳鹏龚安民丁鹏赵磊钱谦周建华苏磊伏云发昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学脑认知与脑机智能融合创新团队昆明650500 武警工程大学信息工程学院西安710000 昆明理工大学理学院昆明650500 昆明理工大学医学院脑科学与视觉认知研究中心昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

言语表达是一种人类重要的高级认知行为,该行为的实现与人的大脑活动密切相关,真实的言语表达和言语想象都能够激活部分相同的脑区,因此言语想象成为一种脑机交互的新型范式。基于言语想象的脑机接口(BCI)具有自发产生、无需训练、对被... 详细信息

言语表达是一种人类重要的高级认知行为,该行为的实现与人的大脑活动密切相关,真实的言语表达和言语想象都能够激活部分相同的脑区,因此言语想象成为一种脑机交互的新型范式。基于言语想象的脑机接口(BCI)具有自发产生、无需训练、对被试友好等优点,因此受到了众多学者的关注。然而,这一交互技术在实验范式的设计和想象材料的选择方面并不成熟,存在较多亟待讨论的问题。因此,针对这些问题,本文首先阐述了言语想象的神经机制;然后评述了以往的言语想象BCI研究,系统分析了实验范式、想象材料、数据处理等方面的主流方法和核心技术;最后讨论了制约该类BCI发展的关键问题和面临的主要挑战,并展望了言语想象BCI系统在未来的发展和应用前景。

关键词：脑机交互言语想象实验范式分类解码

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最优权动态控制学习机制的多种群遗传算法

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计算机科学与探索 2021年第12期15卷 2421-2437页

作者：潘家文钱谦伏云发冯勇昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明650500 昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室昆明650500

遗传算法(GA)的全局搜索能力强,易于操作,但收敛速度慢,易陷入局部极值。为克服上述缺陷,首先对算法初始化方法进行改进,采用海明距离作为聚类划分的相似性度量提出了一种均匀分区多种群初始化方法。该方法以相似性度量为准则划分出不... 详细信息

遗传算法(GA)的全局搜索能力强,易于操作,但收敛速度慢,易陷入局部极值。为克服上述缺陷,首先对算法初始化方法进行改进,采用海明距离作为聚类划分的相似性度量提出了一种均匀分区多种群初始化方法。该方法以相似性度量为准则划分出不同集合的聚类中心点,然后以偏好随机的方式产生多个不同的种群,避免算法因种群初始个体在解空间分布不够均匀而陷入局部收敛。其次在遗传算法中引入多种群并行机制和学习机制来提高算法的性能,通过对已有研究中两种机制在遗传算法中的作用进行分析,指出各自的优势和不足,分别对两种机制进行改进,提出改进的多种群并行机制与最优权动态控制的学习机制,并从理论角度探讨了改进的两种机制的合理性。最后,将两种机制有机结合起来,充分发挥两种机制的优点,抑制各自的不足之处。仿真实验结果表明,算法中经过改进的两种机制具有良好的沟通能力,结合新的初始化方法,使得算法在收敛速度和精度上都要优于其他几种已有的改进算法。

关键词：遗传算法(GA) 最优权多种群并行机制学习机制

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一种具有前向安全的TLS协议0-RTT握手方案

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化工自动化及仪表 2023年第6期50卷 813-819,832页

作者：蒲鹳雄缪祥华袁梅宇昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对传输层安全(TLS)协议1.3版本在握手消息的第1个flight中传输应用数据的0-RTT握手方案,传输的早期数据由于不存在身份认证,容易遭受重放、伪造以及中间人的攻击,并且不满足前向安全的问题,提出一种具有前向安全的0-RTT优化握手方案,... 详细信息

针对传输层安全(TLS)协议1.3版本在握手消息的第1个flight中传输应用数据的0-RTT握手方案,传输的早期数据由于不存在身份认证,容易遭受重放、伪造以及中间人的攻击,并且不满足前向安全的问题,提出一种具有前向安全的0-RTT优化握手方案,使用Tamarin安全协议形式化分析工具对改进前、后的协议进行形式化验证,结果表明:改进方案的早期数据在原方案之上具有了前向保密的安全性质。

关键词：传输层安全(TLS) 完美前向安全(PFS) 0-RTT优化握手方案安全协议形式化分析 Tamarin

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融合自注意力机制的入侵检测数据生成方法

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化工自动化及仪表 2023年第2期50卷 199-206页

作者：张宣琦缪祥华张如雪李响昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

针对传统入侵检测领域由于数据不平衡而出现少数类检测率低的问题,设计了一种基于条件生成对抗网络和CatBoost算法的数据生成模型(SA-WCGAN)。首先,采用CatBoost算法对原始数据集进行特征选择,减少模型训练时间。之后,利用SA-WCGAN生成... 详细信息

针对传统入侵检测领域由于数据不平衡而出现少数类检测率低的问题,设计了一种基于条件生成对抗网络和CatBoost算法的数据生成模型(SA-WCGAN)。首先,采用CatBoost算法对原始数据集进行特征选择,减少模型训练时间。之后,利用SA-WCGAN生成模型进行数据扩充,解决数据不平衡问题,该生成模型引入自注意力机制(SA),提取攻击样本的全局特征,提高少数类攻击样本生成的质量;同时,引入Wasserstein距离和梯度惩罚,提高模型训练过程的收敛速度和稳定性。实验结果表明:在公开基准数据集NSL-KDD上,SA-WCGAN生成模型在只有少数样本的攻击类型上具有较高的精确率、召回率和F1分数。同时,与现有5种方法的比较分析也证实了该模型的优越性。

关键词：入侵检测 SA-WCGAN生成模型自注意力机制数据增强少数类攻击数据不平衡 Wasserstein距离梯度惩罚

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利用哈里斯鹰算法优化卷积神经网络的入侵检测研究

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化工自动化及仪表 2023年第4期50卷 513-520页

作者：李响缪祥华张如雪张宣琦昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省计算机技术应用重点实验室

以往利用卷积神经网络(CNN)搭建入侵检测模型时,需用人工经验设定网络结构,导致其网络性能很难发挥最优。为此,提出利用哈里斯鹰算法(HHO)对CNN的网络结构进行自适应优化,构建入侵检测模型。首先针对传统CNN全连接层易发生过拟合的问题... 详细信息

以往利用卷积神经网络(CNN)搭建入侵检测模型时,需用人工经验设定网络结构,导致其网络性能很难发挥最优。为此,提出利用哈里斯鹰算法(HHO)对CNN的网络结构进行自适应优化,构建入侵检测模型。首先针对传统CNN全连接层易发生过拟合的问题,采用全局池化层(GAP)对参数进行缩减;然后采用哈里斯鹰算法选取CNN最佳网络结构,避免人工干预引起的检测不确定性,从而缩短参数选择时间,提升入侵检测模型的适用性和入侵检测性能。在NSL-KDD数据集的实验结果表明:所提哈里斯鹰算法优化改进后的卷积神经网络构建的入侵检测模型,检测准确率93.68%,误报率1.65%,检测性能优于SVM、AdaBoost、BP入侵检测模型。

关键词：入侵检测 HHO-GCNN模型卷积神经网络哈里斯鹰算法自适应优化全局池化层 NSL-KDD数据集

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