基于模糊函数主脊切片和深度置信网络的雷达辐射源信号识别

雷达辐射源信号识别是电子侦察系统的关键组成部分,为了提高低信噪比条件下对低截获概率雷达信号识别的准确率,提出了一种基于模糊函数主脊切片(MRSAF)与深度置信网络(DBN)的雷达辐射源信号识别方法。首先对雷达信号进行奇异值分解(SVD)进行降噪预处理,求解雷达信号的模糊函数并提取其主脊切片包络,采用奇异值分解方法降低噪声对主脊切片包络的影响,然后建立基于受限波尔兹曼机的DBN模型并运用标签数据有监督微调模型参数完成训练,最后基于该算法模型实现辐射源信号的分类和识别。仿真结果表明:该方法在低信噪比条件下也有较高的识别率,信噪比高于-4dB时,识别率可以达到90%以上,验证了本算法的有效性和应用价值。     

基于CNN-SVM的调制方式识别优化算法

信号调制方式识别在通信领域是一个研究热点,针对目前已调信号分类识别率受噪声的影响较大的问题,提出一种基于CNN-SVM的调制方式识别算法.该算法对不同已调信号做循环谱估计,生成相应的循环谱图,并截取等高截面图作为特征图,然后借助卷积神经网络提取相应的特征,并采用t分布邻域嵌入算法对特征值降维处理,最后输入到支持向量机对已调信号进行分类识别.经实验仿真,当信噪比高于-2 dB时,算法识别率高于96%,证实了该算法具有很好的识别效果.     

基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析

传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断.在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法.将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息.实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率.     

基于循环神经网络变体和卷积神经网络的文本分类方法

针对长文本在文本分类时提取语义关键特征难度大,分类效果差等问题,建立基于循环神经网络变体和卷积神经网络(BGRU-CNN)的混合模型,实现中文长文本的准确分类。首先,通过PV-DM模型将文本表示为句向量,并将其作为神经网络的输入;然后,建立BGRU-CNN模型,经双向门控循环单元(B-GRU)实现文本的序列信息表示,利用卷积神经网络(CNN)提取文本的关键特征,通过Softmax分类器实现文本的准确分类;最后,经SogouC和THUCNews中文语料集测试,文本分类准确率分别达到89. 87%和94. 65%。测试结果表明,循环层提取的文本序列特征通过卷积层得到了进一步优化,文本的分类性能得到了提高。     

基于循环神经网络的微地震数据降噪方法

针对微地震信号中存在大量噪声干扰, 导致其识别困难的问题, 提出一种深度双向门控循环单元循环神经网络的方法, 并将其应用于微地震数据降噪中. 首先, 构建多层双向门控循环单元循环神经网络模型, 并设计该模型的网络结构及训练算法; 然后, 采用Ricker子波正演模拟微地震数据验证模型的有效性, 并将该方法与其他4种方法进行对比; 最后, 将真实的含噪声微地震数据输入到训练好的模型中, 即可得到降噪后的微地震数据. 仿真实验结果表明, 利用该方法降噪后与降噪前信号的峰值信噪比相比约提高36 dB, 且信号之间的相关系数值由0.088 6上升至0.933 5. 实际应用结果也表明, 该方法可有效降低实际微地震数据中的噪声.     

基于深度学习的短文本语义相似度计算模型

基于深度学习的短文本语义相似度度量方法是现代自然语言处理任务的基石，其重要性不言而喻。本文提出一种基于卷积神经网络和双向门控循环单元的文本编码模型，通过卷积层提取重要语义并且通过双向门控循环单元保证语义顺序，采用孪生神经网络结构保证文本编码的一致性。选取传统的卷积神经网络和长短期记忆网络以及BERT模型进行对比验证，在Quora、Sick和MSRP数据集上的验证结果表明，本文模型的精确率和召回率表现优异，且F₁值也优于传统模型。     

基于CGRU模型的语音情感识别研究与实现

语音情感识别是人机交互、情感计算中重要的研究方向.目前普遍使用深度神经网络用于语音情感特征的提取，但使用哪种神经网络模型、如何缓解模型过拟合问题还需进一步研究.针对这些问题，提出了一种结合一维卷积(CNN)以及门控循环单元(GRU)的CGRU模型，从原始语音信号的MFCC特征中提取语音的低阶以及高阶情感特征，并通过随机森林对其进行特征选择，在三种公用的情感语料库EMODB，SAVEE，RAVDESS上分别取得了79%，69%以及75%的识别精度.通过添加高斯噪声及改变速度等方法来增加样本量实现数据扩充，进一步提高了识别精度.通过在线识别系统验证了模型在实际环境中的可用性.     

Transformer网络在雷达辐射源识别中的应用

由于雷达辐射源信号在时序上具有强相关性,针对卷积神经网络难以提取信号的时序逻辑相关性特征的缺点,本文提出了基于Transformer网络的雷达辐射源个体识别的方法。该方法首先以3台信号发生器模拟雷达辐射源信号,同时采集数据并建立数据库;然后对原始信号提取相位特征以及包络特征;最后采用基于注意力机制的Transformer网络对信号进行进一步的特征提取并分类。实验结果表明,该算法对于包络特征以及相位特征敏感度不同,同时数据样本长度对于识别效果会产生影响,最终结合相位特征的网络模型在信噪比为15 dB时识别率可以达到98.9%。     

基于CNN-GRU的入侵检测算法研究

入侵检测是网络安全的一个重要组成部分。针对常用基于长短期记忆网络的入侵检测算法的收敛速度慢的问题,考虑到网络流量数据同时存在时间和空间的特征,提出了一种基于卷积神经网络和门控循环单元的入侵检测方法。使用卷积神经网络将流量数据的空间特征提取出来,以多个相同参数的小卷积核来替代大卷积核,使得网络结构加深。将提取出的特征输入到门控循环单元中,学习流量数据的时序特征后进行分类。数据集采用KDD99,实验表明,该模型能够对网络流量进行有效的识别。     

基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型

提出一种基于关键 $n$-grams 和门控循环神经网络的文本分类模型. 模型采用更为简单高效的池化层替代传统的卷积层来提取关键的 $n$-grams 作为重要语义特征, 同时构建双向门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)获取输入文本的全局依赖特征, 最后将两种特征的融合模型应用于文本分类任务. 在多个公开数据集上评估模型的质量, 包括情感分类和主题分类. 与传统模型的实验对比结果表明: 所提出的文本分类模型可有效改进文本分类的性能, 在语料库 20newsgroup 上准确率提高约 1.95%, 在语料库 Rotton Tomatoes 上准确率提高约 1.55%.     

基于数据增强的卷积神经网络火灾识别

当前图像识别采用的普遍方法是卷积神经网络方法,但该方法依赖于大数据集,在样本不足时会出现过拟合问题。针对以上问题,根据火灾的背景复杂性和卷积神经网络自动学习特征的优点,提出一种基于数据增强的卷积神经网络火灾识别方法。对少量火灾图片引入数据增强技术,通过搭建一个3层卷积池化层和一个全连接层自动提取火灾特征,使用softmax分类器输出。仿真实验结果表明:原始数据测试集的识别率为95%,损失值发散,提出方法使测试集损失值收敛到0.2,改善了过拟合的问题;对数据增强减少过拟合的原因进行分析,表明对小样本使用卷积神经网络具有重要意义。     

基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络的人体活动识别方法

针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型(convolutional neural network-bidirectional long short term memory network,CNN-BiLSTM)进行...     

基于聚类与神经网络的无线通信联合调制识别新方法

针对现有基于聚类算法的信号调制识别在低信噪比时识别率低的缺点,文中采用聚类算法提取信号特征参数,通过变梯度Polak-Ribiere BP修正算法对神经网络进行训练,以提高收敛速度,改善在低信噪比条件下网络识别性能,实现对基于星座图调制方式信号的调制识别,仿真结果表明,在低信噪比条件下,调制识别率和单独采用聚类算法或基于BP算法的神经网络识别时比较提高30%以上,在信噪比为4d B条件下识别率可达到90%,且系统易于实现,在信号调制识别中具有广泛的应用前景。     

基于多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别

针对卷积神经网络特征提取不够充分且识别率低等问题,提出了一种多特征融合卷积神经网络的人脸表情识别方法。首先,为了增加网络的宽度和深度,在网络中引入Inception结构来提取特征的多样性;然后,将提取到的高层次特征与低层次特征进行融合,利用池化层的特征,将融合后的特征送入全连接层,对其特征进行融合处理来增加网络的非线性表达,使网络学习到的特征更加丰富;最后,输出层经过Softmax分类器对表情进行分类,在公开数据集FER2013和CK+上进行实验,并且对实验结果进行分析。实验结果表明:改进后的网络结构在FER2013和CK+数据集的面部表情上,识别率分别提高了0.06%和2.25%。所提方法在人脸表情识别中对卷积神经网络设置和参数配置方面具有参考价值。     

无相位远场数据反演散射障碍的神经网络方法

针对无相位信息反演障碍物位置及形状的问题, 提出一种两层门控循环单元(GRU)神经网络对门控循环单元神经网络的方法(MGNN), 并给出该方法的收敛性分析. 首先, 以无相位远场数据与障碍物边界曲线方程参数作为输入和输出, 通过GRU神经网络控制门思想与长期记忆功能, 有选择性地更新网络状态, 保存数据特征; 其次, 应用梯度下降算法更新模型权重和偏置, 解决了无相位信息的远场数据反演障碍物位置及形状的难题; 最后, 利用数值实验说明该方法的有效性.     

基于融合注意力机制与CNN-LSTM的人体行为识别算法

为解决单一的卷积神经网络（CNN）缺乏利用时序信息与单一循环神经网络（RNN）对局部信息把握不全问题,提出了融合注意力机制与时空网络的深度学习模型（CLA-net）的人体行为识别方法。首先,通过CNN的强学习能力提取局部特征;其次,利用长短时记忆网络（LSTM）提取时序信息;再次,运用注意力机制获取并优化最重要的特征;最后使用softmax分类器对识别结果进行分类。仿真实验结果表明,CLA-net模型在UCI HAR和DaLiAc数据集上的准确率分别达到95.35%、99.43%,F1值分别达到95.35%、99.43%,均优于对比实验模型,有效提高了识别精度。     

基于组合神经网络的语义省略“的”字结构识别

针对语义省略“的”字结构识别任务, 提出一种基于组合神经网络的识别方法。利用词语和词性, 通过双向LSTM (long short-term memory)神经网络, 学习“的”字结构深层次的语义语法表示。通过Max-pooling层和基于GRU(gated recurrent unit)的多注意力层, 捕获“的”字结构的省略特征, 完成语义省略“的”字结构识别任务。实验结果表明, 所提模型在CTB8.0(Chinese Treebank 8.0)语料中, 能够有效地识别语义省略的“的”字结构, F1值达到96.67%。