检索结果-内蒙古大学图书馆

信号处理 2023年第3期39卷 516-525页

作者：李宜亭屈丹杨绪魁张昊沈小龙中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 中国人民解放军95897部队辽宁大连116001

Conformer模型因其优越的性能,吸引了越来越多研究者的关注,逐渐成为语音识别领域的主流模型,但因其采用注意力机制从输入中提取信息,需要对输入序列中所有样本点进行交互计算,导致网络计算复杂度为输入序列长度的平方,因此在对长语音... 详细信息

Conformer模型因其优越的性能,吸引了越来越多研究者的关注,逐渐成为语音识别领域的主流模型,但因其采用注意力机制从输入中提取信息,需要对输入序列中所有样本点进行交互计算,导致网络计算复杂度为输入序列长度的平方,因此在对长语音进行识别时需要消耗更多计算资源,其识别速度较慢。针对此问题,本文提出一种线性注意力机制的语音识别方法。首先,提出一种新型门控线性注意力结构将多头注意力改进为单头,将注意力计算复杂度改进为序列长度的线性关系,以有效减少注意力计算复杂度。其次,为了弥补使用线性注意力导致的模型建模能力下降,在线性注意力求解过程中,综合使用局部注意力和全局注意力,联合线性注意力编码,提高模型识别精度。最后,为了进一步提升模型识别效果,在注意力损失和连接时序分类(connectionist temporal classification,CTC)损失的基础上使用注意力引导损失和中间CTC损失融合建模目标函数。在中文普通话数据集AISHELL-1和英文LibriSpeech数据集上的实验结果表明,改进模型的性能明显优于基线模型,且模型显存消耗下降,训练、识别速度得到较大提升。

关键词：语音识别端到端高效注意力连接时序分类 Conformer

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一种基于Yarn云计算平台与NMF的大数据聚类算法

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信息网络安全 2018年第8期 43-49页

作者：冯新扬沈建京河南财经政法大学计算机与信息工程学院河南郑州450046 解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450002

为了改进Map Reduce早期版本在大数据聚类算法方面的性能,文章提出了基于Yarn(Yet Another Resource Negotiator)云计算平台与非负矩阵分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)的大数据聚类方法。文章讨论了高维数据相似性聚类与非... 详细信息

为了改进Map Reduce早期版本在大数据聚类算法方面的性能,文章提出了基于Yarn(Yet Another Resource Negotiator)云计算平台与非负矩阵分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)的大数据聚类方法。文章讨论了高维数据相似性聚类与非负矩阵分解的结合及其面向Map Reduce的数据聚类的任务划分方式。该方法的实现采用Hadoop2.0的Yarn平台,利用Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)来存储大容量的外部数据;描述了基于NMF的大数据相似性聚类方法的编码与实现过程,并以电信运营商的大数据作为案例程序进行了测试。实验结果表明,Yarn云平台比传统用于数据聚类的非负矩阵方法具有更好的运行时间与加速比,能够在可以接受的时间范围内完成电信运营商的大数据处理。

关键词：云计算大数据 Yam平台非负矩阵分解聚类算法

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基于外辐射源雷达系统的运动目标位置与速度解耦合估计方法

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电子学报 2023年第11期51卷 3011-3023页

作者：王鼎尹洁昕王叶露徐文艳中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院河南郑州450001 国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

针对位于地球表面的无线静默目标,本文提出了一种基于外辐射源雷达系统的运动目标定位新方法.与已有大多数定位方法不同,新方法考虑了地面运动目标位置向量与速度向量所需服从的二次等式约束,并且实现了对目标位置与速度的解耦合估计.... 详细信息

针对位于地球表面的无线静默目标,本文提出了一种基于外辐射源雷达系统的运动目标定位新方法.与已有大多数定位方法不同,新方法考虑了地面运动目标位置向量与速度向量所需服从的二次等式约束,并且实现了对目标位置与速度的解耦合估计.文中首先将基于外辐射源雷达系统的非线性观测方程转化为伪线性观测方程,然后利用一阶误差分析方法推导该观测方程中的误差渐近统计特性,并进而构建含双重二次等式约束的目标位置与速度联合估计准则.针对此优化模型,文中提出了一种基于拉格朗日乘子法的目标位置与速度解耦合优化算法,其中仅需对目标位置向量进行迭代计算,而目标速度向量是以闭式解的形式给出,因此可减少迭代初始值的影响与局部收敛的风险.此外,文中还在双重二次等式约束条件下推导了基于外辐射源雷达系统的运动目标定位的克拉美罗界,定量刻画了等式约束所产生的性能增益,并结合一阶误差分析与拉格朗日乘子法证明了新方法的渐近统计有效性.仿真实验结果验证了所提定位方法的优势.

关键词：外辐射源雷达运动目标拉格朗日乘子法理论性能分析克拉美罗界解耦合参数估计

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基于平移随机变换的对抗样本生成方法

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计算机工程 2022年第11期48卷 152-160,183页

作者：李哲铭张恒巍马军强王晋东杨博中国人民解放军战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450001 中国人民解放军陆军参谋部北京100000

基于深度神经网络的图像分类模型能够以达到甚至高于人眼的识别度识别图像,但是因模型自身结构的脆弱性,导致其容易受对抗样本的攻击。现有的对抗样本生成方法具有较高的白盒攻击率,而在黑盒条件下对抗样本的攻击成功率较低。将数据增... 详细信息

基于深度神经网络的图像分类模型能够以达到甚至高于人眼的识别度识别图像,但是因模型自身结构的脆弱性,导致其容易受对抗样本的攻击。现有的对抗样本生成方法具有较高的白盒攻击率,而在黑盒条件下对抗样本的攻击成功率较低。将数据增强技术引入到对抗样本生成过程中,提出基于平移随机变换的对抗样本生成方法。通过构建概率模型对原始图像进行随机平移变换,并将变换后的图像用于生成对抗样本,有效缓解对抗样本生成过程中的过拟合现象。在此基础上,采用集成模型攻击的方式生成可迁移性更强的对抗样本,从而提高黑盒攻击成功率。在ImageNet数据集上进行单模型和集成模型攻击的实验结果表明,该方法的黑盒攻击成功率高达80.1%,与迭代快速梯度符号方法和动量迭代快速梯度符号方法相比,该方法的白盒攻击成功率虽然略有降低,但仍保持在97.8%以上。

关键词：深度神经网络对抗样本黑盒攻击平移随机变换迁移性

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光学遥感图像滑坡检测研究进展

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航天返回与遥感 2023年第3期44卷 133-144页

作者：牛朝阳高欧阳刘伟赖涛张浩波黄燕中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院郑州450001 郑州煤机液压电控有限公司郑州450013 中山大学电子与通信工程学院广州510275 中国人民解放军32316部队乌鲁木齐830001

在全球气候变暖和降雨量不断增加的背景下,滑坡的现实危害和潜在风险日益增加,及时在滑坡发生后对其进行检测具有重要意义。光学遥感卫星依靠其成像速度快、覆盖范围广、成本和风险低等优势,使得遥感图像在滑坡检测中得到了广泛应用。... 详细信息

在全球气候变暖和降雨量不断增加的背景下,滑坡的现实危害和潜在风险日益增加,及时在滑坡发生后对其进行检测具有重要意义。光学遥感卫星依靠其成像速度快、覆盖范围广、成本和风险低等优势,使得遥感图像在滑坡检测中得到了广泛应用。文章在广泛文献调研的基础上,对近年来国内外光学遥感图像滑坡检测的相关成果进行梳理,根据技术途径的区别将现有实现滑坡检测的方法分为四类,分别为特征阈值分割法、浅层机器学习法、深度神经网络法和变化检测法。文章阐述了每类方法的基本原理、研究现状、发展趋势,并对比分析了各类方法的优缺点,为推动滑坡检测的进一步研究提供有益借鉴。

关键词：滑坡检测特征阈值机器学习深度学习变化检测遥感应用

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基于YOLOX的跳频信号检测

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电讯技术 2023年第7期63卷 933-940页

作者：刘人玮李天昀张浩庭章昕亮龚佩中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院郑州450001

现有跳频信号检测算法大多针对固定参数的跳频信号检测,而面对可变参数的跳频信号检测时,其每跳时长及带宽的不确定性导致这些算法的适用性下降。为此,提出了一种基于YOLOX的跳频信号检测算法。该算法适用于固定参数跳频信号和可变参数... 详细信息

现有跳频信号检测算法大多针对固定参数的跳频信号检测,而面对可变参数的跳频信号检测时,其每跳时长及带宽的不确定性导致这些算法的适用性下降。为此,提出了一种基于YOLOX的跳频信号检测算法。该算法适用于固定参数跳频信号和可变参数跳频信号,判断跳频信号的存在性。首先将观测时间内的信号进行短时傅里叶变换获得灰度时频谱图;然后将时频谱图经过目标检测网络YOLOX,获得各个信号的预测框;最后根据跳频信号各跳点的时间连续性,筛选出跳频信号各个跳点,根据连续跳点个数判断跳频信号的存在性。对算法的检测流程进行了仿真,以验证算法的可行性。实验结果表明,该算法可以较好地完成盲检测任务,且能够通过增加较少的先验信息以提高检测性能。

关键词：跳频信号检测时频谱图目标检测网络变参数

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基于深度学习的遥感影像变化检测方法

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浙江大学学报（工学版） 2020年第11期54卷 2138-2148页

作者：王昶张永生王旭于英中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 辽宁科技大学土木工程学院辽宁鞍山114051 辽宁生态职业技术学院测绘工程学院辽宁沈阳110101

为了获得可靠的训练样本及提高遥感影像变化检测的精度,提出基于深度学习的遥感影像变化检测方法.采用结构相似性方法(SSIM)选取纹理特征(灰度共生矩阵法),通过融合变化向量分析(CVA)方法获取不同时相遥感影像差异图(DI)及纹理特征差异... 详细信息

为了获得可靠的训练样本及提高遥感影像变化检测的精度,提出基于深度学习的遥感影像变化检测方法.采用结构相似性方法(SSIM)选取纹理特征(灰度共生矩阵法),通过融合变化向量分析(CVA)方法获取不同时相遥感影像差异图(DI)及纹理特征差异图获得差异影像,并采用构造的变分去噪模型对差异影像进行去噪.利用频域显著性方法获取去噪差异影像的显著性图,通过模糊c-均值(FCM)算法对粗变化检测图(对显著性图选取阈值获得的)进行预分类(变化类、未变化类及未确定类).将从遥感影像上提取的变化像素和未变化像素的邻域特征引入深度神经网络模型进行训练,并利用训练好的深度神经网络模型对差异影像进行变化检测,得到最终的变化检测图.对3组遥感影像数据集进行变化检测实验,结果表明本研究方法的变化检测精度高于其他比较方法.

关键词：频域显著性方法变化向量分析灰度共生矩阵深度神经网络差异影像

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基于时频图切割的宽带信号智能检测与识别

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郑州大学学报（工学版） 2023年第3期44卷 42-49页

作者：韩刚涛马瑞鹏吴迪郑州大学电气与信息工程学院河南郑州450001 郑州大学网络空间安全学院河南郑州450002 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院河南郑州450001

针对大带宽场景中非合作通信信号的高效检测问题,结合机器学习技术提出一种基于时频图切割的宽带信号智能检测与识别方法。该方法采用Mobilenet网络替代YOLOv4当中的CSPdarknet53网络进行特征提取,构建了一种轻量型的YOLOv4模型。同时,... 详细信息

针对大带宽场景中非合作通信信号的高效检测问题,结合机器学习技术提出一种基于时频图切割的宽带信号智能检测与识别方法。该方法采用Mobilenet网络替代YOLOv4当中的CSPdarknet53网络进行特征提取,构建了一种轻量型的YOLOv4模型。同时,模型引入Focal-EIOU代价函数和一种改进的加权盒融合算法(WBF),有效提高了训练效率以及检测与识别精度。实验结果表明:本文方法可以快速地检测出大带宽下通信采集数据中的连续信号和突发信号,以及信号的出现时刻、频率范围、调制方式等相关参数,其性能优于传统的能量检测方法。与其他同类方法相比,本文方法的平均检测精度(mAP)均大于81%,其中,采用YOLOv4-MobilenetV1模型的检测速度达到77.60帧/s,较好地兼顾了检测精度与实时性要求,更利于工程部署。

关键词：信号检测深度学习大带宽轻量型 Focal-EIOU

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基于代理重加密的消息队列遥测传输协议端到端安全解决方案

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计算机应用 2021年第5期41卷 1378-1385页

作者：谷正川郭渊博方晨战略支援部队信息工程大学密码工程学院郑州450002 中国人民解放军77562部队西藏日喀则857000

针对消息队列遥测传输(MQTT)协议缺乏保护物联网(Io T)设备间通信信息的内置安全机制,以及MQTT代理在新的零信任安全理念下的可信性受到质疑的问题,提出了一种基于代理重加密实现MQTT通信中发布者与订阅者间端到端数据安全传输的解决方... 详细信息

针对消息队列遥测传输(MQTT)协议缺乏保护物联网(Io T)设备间通信信息的内置安全机制,以及MQTT代理在新的零信任安全理念下的可信性受到质疑的问题,提出了一种基于代理重加密实现MQTT通信中发布者与订阅者间端到端数据安全传输的解决方案。首先,使用高级加密标准(AES)对传输数据进行对称加密,以确保数据在整个传输过程中的机密性;然后,采用将MQTT代理定义为半诚实参与方的代理重加密算法来加密传输AES对称加密使用的会话密钥,从而消除对MQTT代理的隐式信任;其次,将重加密密钥生成的计算工作从客户端转移到可信第三方,使得所提方案适用于资源受限的Io T设备;最后,使用Schnorr签名算法对消息进行数字签名,以提供数据来源的真实性、完整性和不可否认性。与现有MQTT安全方案相比,所提方案用和不提供端到端安全性的轻量级方案相当的计算和通信开销获取了MQTT通信的端到端安全特性。

关键词：消息队列遥测传输安全性密码学代理重加密高级加密标准数字签名

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基于改进时间卷积网络的日志序列异常检测

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计算机工程 2020年第8期46卷 50-57页

作者：杨瑞朋屈丹朱少卫钱叶魁唐永旺中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院郑州450002 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院(郑州校区) 郑州450002

基于循环神经网络的日志序列异常检测模型对短序列有较好的检测能力,但对长序列的检测准确性较差。为此,提出一种基于时间卷积网络的通用日志序列异常检测框架。将日志模板序列建模为自然语言序列,把基于神经网络训练的词嵌入作为模型... 详细信息

基于循环神经网络的日志序列异常检测模型对短序列有较好的检测能力,但对长序列的检测准确性较差。为此,提出一种基于时间卷积网络的通用日志序列异常检测框架。将日志模板序列建模为自然语言序列,把基于神经网络训练的词嵌入作为模型的输入,以表示目标词在当前日志序列中的语义规则,并通过降维提高整个框架的运算效率。此外,提出用带参数的ReLU替换ReLU,用自适应平均池化层替换全连接层,将日志序列的异常检测问题建模成自然语言序列生成问题。实验结果表明,该检测框架的总体准确率高于TCN+Linear、TCN+AAP等方法。

关键词：异常检测日志时间卷积网络激活函数自适应平均池化

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