基于模糊Petri网的个性化运动方案智能生成

为了生成针对不同用户个体的个性化科学运动方案，一个基于模糊Petri网的个性化运动方案智能生成方法被提出。该方法遵循FITT（Frequency-Intensity-Time-Type）原则，依据大规模运动知识构造运动类型、运动时间、运动频率、运动强度模糊Petri网，结合个体的个性化信息，以矩阵运算形式进行智能推理。首先推理生成个性化运动类型，在此基础上进一步推理个性化的运动时间、频率和强度，然后基于个体意愿对不同运动类型的运动方案进行组合，最终形成一套完备且可操作性高的个性化运动方案。     

两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法

针对缘于深度学习模型脆弱性的对抗样本攻击这一国内外热门研究课题，以无人驾驶等实际应用为背景，探讨了针对Yolo-v2行人检测系统的对抗攻击方法;基于Yolo-v2对行人目标的预测置信度和分类概率，提出基于两阶段目标类指引的行人检测对抗补丁生成算法。创新性地提出了目标类指引的攻击策略，通过先后实施目标类指引的对抗补丁生成和对抗补丁增强，有效引导了对抗补丁在训练生成过程中的收敛方向，以此逐步提升对抗补丁攻击行人检测系统的能力;在Inria数据集上实现了79个目标类指引的对抗补丁生成训练与测试。结果表明，算法以“teddy bear”为目标类生成了攻击效果最佳的对抗补丁，行人检测交并比(IOU)指标可达0.043 5，显著优于对照算法的0.244 8。     

基于生成对抗网络的SAR图像去噪

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像是一种能够全天时、全天候产生高分辨率图像的主动式对地观测系统,在农业和军事等方面得到了广泛应用.然而,由于相干成像机制受到相干斑噪声的影响,因此提出了一种基于生成式对抗网络的SAR图像盲去噪算法,构造了基于残差结构的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)作为生成网络,可以加速训练过程,提高去噪性能.本文还利用峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)和结构相似指数(structural similarity index measure,SSIM)定义一种新的损失函数,使得去噪后的图像更符合人眼的视觉感知要求.实验结果表明,本文算法可以有效地抑制SAR图像中的相干噪声,获得良好的去噪效果.     

基于联合对抗训练的鲁棒度量迁移

迁移度量学习旨在从强大且可靠的距离度量中迁移知识来改善目标度量的效果,这些度量往往来自于学习目标相关的任务.现有的迁移度量学习算法仅关注于如何迁移知识,而这些知识容易过拟合到源域中.首先研究如何在源域中训练一个适合于迁移的源域度量,然后设计了一种通用的深度异质迁移算法来进行高效的迁移学习.值得注意的是,将源域度量以联合对抗学习的方式进行训练,再以深度神经网络的方式将其参数化表示并对其进行迁移.迁移中通过表征模仿的方式来学习源域度量中的知识,这种方式允许源域和目标域中的知识来自于异质域.此外,严格限制目标度量网络的大小,使得目标网络更够进行高效的推理计算.在人脸识别数据集上的实验展现了本方法的有效性.     

基于特征增强的对抗哈希跨模态检索

在跨模态检索任务中，哈希方法由于其检索效率高效、储存成本低廉而被广泛应用。但是，这些方法很少关注如何去弥补主体网络将高维特征转换为哈希码的过程中所丢失的特征信息。为解决这些问题，本文提出了一种特征增强对抗跨模态哈希（Feature Boosting Adversarial Hashing for Cross-Modal，FBAH）方法。FBAH方法将子空间学习与对抗学习相结合，来减少不同模态数据的差异性。另外，构造一种类残差模块，它可以将筛选出具有区别性的特征绕过主体网络直接输入到哈希空间进行特征增强。这样，生成的哈希码能够具有更多的原始特征信息。最后，通过带有分支网络的线性分类器在标签空间进行两种方式的预测，并最小化与真实标签的差距来保证语义的不变性。本文选择两个跨模态检索任务中常用的大型数据集进行大量实验，结果表明FBAH方法的性能优于目前7种较为先进的跨模态哈希方法。     

基于混合策略的de novo序列拼接算法构造

在对3种de novo(从头)序列拼接的基本策略进行分析的基础上,该文研究了混合策略序列拼接算法的构造过程,从而整合多个单一策略优点; 再利用形式化方法和形式化平台方面的优势,结合领域分析建模和产生式编程的方法,构造了2个基于OLC策略的算法(OLC_assembly_1,OLC_assembly_2)及1个基于DBG策略的算法(DBG_assembly),进一步组装出在(OLC+DBG)→OLC混合模式下的算法(简称ODO算法); 最后,从GenBank中选取了3个实验样本,从N50、Contigs number、Coverage等角度,比较了在3个单一策略下的算法和ODO构造算法的拼接结果,分析了coverage depth和k值的变化对拼接结果的影响.实验结果表明:该文实现的ODO算法比单一策略在序列拼接时所产生的结果在N50和Coverage等参数上均有一定的优势.     

基于改进DCGAN轮胎缺陷图像生成方法

针对深度卷积生成对抗网络的数据扩充方法存在生成图像质量差、模型框架不稳定、模型收敛速度慢等问题，提出一种改进DCGAN轮胎缺陷图像生成模型。将残差网络和注意力机制嵌入到DCGAN模型中，提升模型特征的提取能力；同时摒弃DCGAN损失函数JS散度，使用带有梯度惩罚项的Wasserstein距离，提高模型训练的稳定性。实验结果表明，使用给定模型生成的轮胎缺陷图像质量优于使用DCGAN，WGAN，CGAN与SAGAN所生成图像，其平均FID值可以达到116.28，最小FID值可以达到84.94。所提出的模型可以稳定生成质量更好的轮胎缺陷图像，为轮胎缺陷样本数据集的扩充提供了一种有效途径，有助于有效解决深度学习在缺陷检测领域发展所面临的小样本问题。     

稳定增强生成对抗网络在壁画的超分辨率重建

针对古代壁画分辨率低、纹理细节模糊不清导致壁画观赏性不足和研究价值不高的问题，提出了一种稳定增强生成对抗网络的超分辨率重建算法（stable enhanced super-resolution generative adversarial networks, SESRGAN）。以生成对抗网络为基础框架，生成网络采用密集残差块提取壁画特征，使用VGG（visual geometry group）网络作为判别网络的基本框架判断输入壁画的真假，引入感知损失、内容损失和惩罚损失三个损失共同优化模型。实验结果表明，与其他相关的超分辨率算法进行比较，峰值信噪比平均提高了0.4~2.62 dB，结构相似性提高了0.013~0.027，主观感知评估也有提高。     

基于随机梯度上升和球面投影的通用对抗攻击方法

在面向样本集的通用对抗攻击中，导致多数样本输出错误的通用扰动设计是研究关键.本文以典型卷积神经网络为研究对象，对现有通用扰动生成算法进行总结，提出采用批量随机梯度上升训练策略和球面投影搜索策略相结合的通用扰动生成算法.算法的每次迭代计算，首先从样本集中抽取小批量样本，采用随机梯度上升策略计算出使损失函数值下降的通用对抗扰动，然后将通用扰动投影到半径为ε的高维球面上，从而缩小通用扰动的搜索空间.算法还引入了正则化技术以改善通用扰动的生成质量.实验结果证明该算法与基线算法对比，攻击成功率显著提升，通用扰动的求解效率提高约30倍.     

深度学习研究及军事应用综述

深度学习作为当前人工智能领域的研究热点之一,已经受到广泛关注.借助于强大的特征表示和学习能力,深度学习日益成为军事领域智能化发展的技术基础.首先结合深度学习的最新发展,指出深度学习的快速发展得益于理论的突破、计算机运算能力的显著提高和开源软件的广泛流行,着重梳理了目前主要的深度学习硬件平台和编程框架,并总结了各自的特点...