检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉科技大学学报 2020年第2期43卷 147-154页

作者：王垚儒李俊武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验... 详细信息

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验回放池,将多个连续样本组成一个基础单元进行存储,训练时通过多步截断双Q处理实现对值函数的有效逼近,同时增加一个经验回放池采用重抽样优选机制来存储学习价值更大的样本,双经验回放池的设置可弥补样本多样性不足的问题。在OpenAI Gym平台的Walker2d-v2场景中进行仿真实验,结果表明,与对比算法相比,本文算法获得的回报值有明显改善,网络收敛速度也大大加快。

关键词：深度确定性策略梯度 TD3算法深度强化学习噪声流多步截断双Q学习双经验回放池

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改进K均值与模糊置信度的脑部MRI分割

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计算机工程与设计 2015年第3期36卷 710-715页

作者：刘小明喻杰刘俊梅明武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室湖北武汉430065

针对脑部磁共振图像(MRI)的灰度分布特性,提出一种结合灰度距离加权K-means聚类与模糊置信度的混合医学图像分割方法。采用改进的灰度加权K-means聚类方法对MRI图像进行训练分类得到粗略分类结果,运用基于支持向量数据域描述(SVDD)的模... 详细信息

针对脑部磁共振图像(MRI)的灰度分布特性,提出一种结合灰度距离加权K-means聚类与模糊置信度的混合医学图像分割方法。采用改进的灰度加权K-means聚类方法对MRI图像进行训练分类得到粗略分类结果,运用基于支持向量数据域描述(SVDD)的模糊置信度方法对每个类精细分割,得到脑部各组织的输出图像。该算法分割时逐渐增大目标模糊置信度门限,通过对模糊置信度的动态优化来逼近最佳分割结果。在脑部MRI图像上的实验结果表明,该方法在处理图像灰度分布不均匀、存在孤立点、细化轮廓等问题时具有较高的准确度和鲁棒性。

关键词：图像分割 K-means聚类支持向量数据域描述模糊置信度磁共振图像

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基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法

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计算机工程与设计 2020年第8期41卷 2289-2295页

作者：严明刘茂福胡慧君武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为解决文本蕴涵中无法同时捕捉句间交互信息和全局信息的问题,提出一种基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法。使用Bi-LSTM分别对句子进行编码,采用自注意力和协同注意力分别得到句子的全局信息和句子间的交互信息,经过全连接层进... 详细信息

为解决文本蕴涵中无法同时捕捉句间交互信息和全局信息的问题,提出一种基于多层注意力机制的中文文本蕴涵识别方法。使用Bi-LSTM分别对句子进行编码,采用自注意力和协同注意力分别得到句子的全局信息和句子间的交互信息,经过全连接层进行分类得到识别结果。在CNLI数据集上文本蕴涵识别准确率达到了73.88%,在NTCIR-9的RITE数据集上达到了67.63%,实验结果表明,该方法在中文文本蕴涵识别任务中是有效的。

关键词：文本蕴涵自注意力机制协同注意力机制双向长短时记忆神经网络自然语言处理

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基于改善Bagging-SVM集成多样性的网络入侵检测方法

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东北师大学报（自然科学版） 2020年第4期52卷 53-59页

作者：张康宁廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430081

为了提高入侵检测模型的准确率和泛化性,需要对集成学习系统的多样性进行改善.因此将样本扰动与特征扰动结合,对大规模数据集进行分割,构造不同的样本子集,提高集成个体之间的差异,并在特征扰动阶段,采用主成分分析以减少信息冗余,根据... 详细信息

为了提高入侵检测模型的准确率和泛化性,需要对集成学习系统的多样性进行改善.因此将样本扰动与特征扰动结合,对大规模数据集进行分割,构造不同的样本子集,提高集成个体之间的差异,并在特征扰动阶段,采用主成分分析以减少信息冗余,根据信息增益设置特征权重和信息增益比,对特征子集进行自适应随机搜索,以提高集成系统的多样性.通过KDD Cup99数据集进行了仿真实验,结果表明,采用入侵检测模型能够对超大规模数据进行有效学习,且对各种攻击行为的检测准确率都较高.

关键词：入侵检测集成学习信息增益多样性

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基于模糊逻辑的VANET安全消息路由方法

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武汉科技大学学报 2021年第4期44卷 304-311页

作者：聂雷张全玉杨拓武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

现有车载自组织网络(VANET)安全消息路由方法通常给度量因素设置固定权重,导致在动态车载网络环境中性能不佳,为此本文提出一种基于模糊逻辑的VANET安全消息路由方法。首先,综合考虑当前转发车辆与邻居车辆之间的相对速度、邻居车辆与... 详细信息

现有车载自组织网络(VANET)安全消息路由方法通常给度量因素设置固定权重,导致在动态车载网络环境中性能不佳,为此本文提出一种基于模糊逻辑的VANET安全消息路由方法。首先,综合考虑当前转发车辆与邻居车辆之间的相对速度、邻居车辆与安全消息目的地的方向偏差以及邻居车辆通信范围内的车辆密度等因素,利用模糊逻辑系统对所有候选车辆进行链路稳定性评估;在去除当前时刻已离开转发车辆通信范围的“边缘”车辆后,基于最大链路稳定性和最大欧几里德距离选出唯一中继。实验结果表明,本文方法在端到端时延和链路中断概率指标上比几种对比方法表现出更优的性能。

关键词：车载自组织网络安全消息路由方法模糊逻辑链路稳定性端到端时延链路中断

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基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测

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武汉科技大学学报 2016年第1期39卷 69-74页

作者：邬美银陈黎武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

结合稀疏自编码器的自动提取数据特征能力和深度置信网络较好的分类性能,提出一种基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测方法。首先从视频中随机选取一帧图像,通过栈式稀疏自编码器主动学习视频图像的特征信息,然后采用深度置信网络建立... 详细信息

结合稀疏自编码器的自动提取数据特征能力和深度置信网络较好的分类性能,提出一种基于深度学习的监控视频树叶遮挡检测方法。首先从视频中随机选取一帧图像,通过栈式稀疏自编码器主动学习视频图像的特征信息,然后采用深度置信网络建立分类检测模型,最后引入学习速率自适应调整策略对整个神经网络进行微调。该方法不需要对视频连续取帧,具有较好的图像特征主动学习能力,克服了人工提取特征能力有限的缺陷。实验结果表明,在样本量充足的条件下,使用本文方法进行监控视频树叶遮挡检测可以达到88.97%的准确率。

关键词：监控视频遮挡检测图像识别稀疏自编码器深度置信网络深度学习特征提取

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基于组稀疏的参数自适应学习UDP算法

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计算机工程与设计 2019年第8期40卷 2190-2195页

作者：冯重锴李波武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

传统UDP算法的参数选择是一个经典问题,至今仍没有一种有效的方法从根本上解决这个问题。针对复杂的参数选择,提出一种基于组稀疏的参数自适应学习UDP算法(SUDP)。使用组稀疏来描述样本点的几何结构,自适应地构造样本点的近邻图,避免传... 详细信息

传统UDP算法的参数选择是一个经典问题,至今仍没有一种有效的方法从根本上解决这个问题。针对复杂的参数选择,提出一种基于组稀疏的参数自适应学习UDP算法(SUDP)。使用组稀疏来描述样本点的几何结构,自适应地构造样本点的近邻图,避免传统UDP算法中使用K-NN算法带来的弊端。由于稀疏表示带有天然判别信息的优势,SUDP算法比传统的UDP算法有着更强的判别能力。在6个广泛使用的人脸数据集上进行的实验,实验结果表明了SUDP算法的有效性和稳定性。

关键词：流形人脸识别无监督判别投影组稀疏无参数自适应 L2,1范数

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基于数据驱动的动态Web模板技术设计与实现

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武汉科技大学学报 2017年第1期40卷 70-75页

作者：刘放陈和平武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

随着互联网产品规模的不断扩大,前端脚本代码规模大、重用性低、维护困难、扩展性差等问题不断涌现。为此,本文分析了目前主流的Web模板技术及各自的优缺点,并结合国内浏览器的兼容性,在Living template技术思想的基础上,提出一种基于... 详细信息

随着互联网产品规模的不断扩大,前端脚本代码规模大、重用性低、维护困难、扩展性差等问题不断涌现。为此,本文分析了目前主流的Web模板技术及各自的优缺点,并结合国内浏览器的兼容性,在Living template技术思想的基础上,提出一种基于数据驱动的动态Web模板技术方案(DWTT),它能有效提高前端开发效率和代码复用性,降低程序扩展和维护的复杂度。

关键词：模板 Web应用前端开发数据驱动抽象语法树

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基于K-Medoide聚类的黑客画像预警模型

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计算机工程与设计 2021年第5期42卷 1244-1249页

作者：洪飞廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430081 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430081

针对复杂的网络攻击行为,以网站安全日志数据作为研究基础,构建一套基于黑客群体画像的预警模型。根据安全日志数据提取黑客的行为特征构建黑客画像;使用K-Medoide算法对黑客画像进行聚类,构建黑客群体画像,同时分析每个簇的主要特征,... 详细信息

针对复杂的网络攻击行为,以网站安全日志数据作为研究基础,构建一套基于黑客群体画像的预警模型。根据安全日志数据提取黑客的行为特征构建黑客画像;使用K-Medoide算法对黑客画像进行聚类,构建黑客群体画像,同时分析每个簇的主要特征,根据攻击手段给出相应的预防措施;设计一套基于黑客群体画像的预警模型。实验结果表明,簇数为8时聚类效果最佳,聚类模型响应准确率达到98.3%以上,验证了预警模型的可行性。

关键词：安全日志聚类黑客画像群体画像预警模型

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改进变分自编码器的工业时序数据异常检测

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计算机工程与设计 2024年第1期45卷 17-23页

作者：张志昂廖光忠武汉科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430065 武汉科技大学智能信息处理与实时工业系统湖北省重点实验室湖北武汉430065

为解决传统的异常检测模型对工业时序数据异常点检测方面误判率大和抗干扰性差的问题,提出一种改进的变分自编码器模型。考虑到工业时序数据的不规律性,使用变分自编码器模型作为基础架构;由于变分自编码器本身存在难以准确检测出异常... 详细信息

为解决传统的异常检测模型对工业时序数据异常点检测方面误判率大和抗干扰性差的问题,提出一种改进的变分自编码器模型。考虑到工业时序数据的不规律性,使用变分自编码器模型作为基础架构;由于变分自编码器本身存在难以准确检测出异常时序数据的问题,在编码和解码过程中分别引入时间卷积网络和通道注意力机制,实现扩大感受野和增强特征权重;对数据时序数据使用随机森林进行特征排序,提高检测的准确性。通过进行对比测试实验,验证了该模型可以有效提高对异常工业时序数据点检测的准确性和可靠性。

关键词：异常检测时间卷积网络变分自编码器通道注意力机制时序数据随机森林感受野

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