Steganalysis of neural networks based on parameter statistical bias

Many pretrained deep learning models have been released to help engineers and researchers develop deep learning-based systems or conduct research with minimall effort. Previous work has shown that at secret message can be embedded in neural network parameters without compromising the accuracy of the model. Malicious developers can, therefore, hide malware or other baneful information in pretrained models, causing harm to society. Hence, reliable detection of these vicious pretrained models is urgently needed. We analyze existing approaches for hiding messages and find that they will ineluctably cause biases in the parameter statistics. Therefore, we propose steganalysis methods for steganography on neural network parameters that extract statistics from benign and malicious models and build classifiers based on the extracted statistics. To the best of our knowledge, this is the first study on neural network steganalysis. The experimental results reveal that our proposed algorithm can effectively detect a model with an embedded message. Notably, our detection methods are still valid in cases where the payload of the stego model is low.     

多波地震油气储层的自组织神经网络学习与预测

如何充分挖掘出地震数据的有效信息以更有效预测出地震油气储层的分布情况,一直是业内所追求的目标。多波地震数据所包含的纵、横波数据不仅含有大量对油气敏感的特征信息,而且二者对油气响应存在差异,利用好这种差异可有效降低地震反演中的多解性问题。为此,设计了一种基于自组织神经网络的多波地震油气储层分布预测方案。首先,通过聚类分析优选出对油气响应比较敏感的地震属性,然后,对优选优化后的属性进行多波复合运算提取油气特征信息。最后,根据输入样本属性数据集设计自组织神经网络结构,计算神经元与样本的距离确定最佳匹配单元,更新调整网络权值,完成网络训练,得到预测结果。应用结果表明,基于本方案所预测的地震油气藏分布范围与实际情况基本吻合,有效地降低了反演结果的不确定性,从而验证了自组织神经网络应用于地震油气储层预测的有效性和可行性。     

基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于智能影像基因组学技术的阿尔茨海默病预测进展

 阿尔茨海默病（AD）起病隐匿，目前尚无有效控制病情进展以及治疗的药物或方法。在其发病轻度认知功能障碍阶段早期预测进行干预，则能有效控制其病程。从基于脑影像组学特征的AD早期临床诊断、基于人工智能影像组学技术的AD早期预测两个方面综述了AD的早期诊断与预测研究进展，提出结合多模脑核磁共振影像特征和组学特征，在深度学习的框架下，将影像学和基因组学联系在一起，构造高分类与预测性能的深度学习模型，可为AD早期筛查并干预提供支持。     

基于卷积神经网络的心律失常分类方法

使用一种组合式心拍分割方法，利用带通滤波对原始心电数据进行降噪处理，实现QRS波群定位和心拍截取；设计7层的一维卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）模型，对正常搏动（N）、左束支传导阻滞（L）、右束支传导阻滞（R）、室性早搏(V)4类心拍数据自动分类检测，从而完成4类心律失常的分类。以MIT BIH心律失常数据库47条数据进行训练，结果显示，其准确度为9900%，召回率为9908%；与相关文献的研究方法对比，本方法具有较高识别精度，能有效解决人工对心电图识别的误诊、错诊问题。     

基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法

负荷识别是分析用户用电行为的主要工具之一.提高负荷识别的精度对于开展用能监测服务、实现节能降损具有重要意义.提出了一种基于双通道多特征融合的电力负荷智能感知方法.首先,从电器设备的基本属性出发,分析了电流、谐波、功率等数值特征以及电压-电流(V-I)轨迹图像特征对负荷识别的影响;其次,考虑了特征之间的互补性,分别采用主成分分析-神经网络(principal component analysis-back propagation,PCA-BP)算法和卷积神经网络算法将数值特征和图像特征以不同通道在高维空间进行深度融合;最后,采用Softmax分类算法对融合后的高级特征和设备标签进行有监督的学习,从而实现了不同类别电器设备的有效辨识.算例测试结果显示,所提出方法的负荷识别准确率高达94.55％.该结果充分说明了将多种特征进行高维空间融合,可以更全面、立体地反映设备的本质属性,提高算法的识别精度.     

一类中立型Cohen-Grossberg神经网络的概周期解

研究一类具有混合时滞的中立型Cohen-Grossberg神经网络。通过建立线性辅助方程， 得到该神经网络存在唯一的概周期解的新结果，同时也给出此概周期解的存在范围。     

Multifunctional artificial nacre via biomimetic matrix-directed mineralization

Natural nacre, one of the most studied biological structural materials with delicate hierarchical structures and extraordinary performance, has inspired the design and fabrication of artificial structural ceramics with high fracture toughness. However, to meet the diverse requirements of different applications, future structural materials must be multifunctional with superior mechanical properties, such as strength, hardness, and toughness. Herein, based on the matrix-directed mineralization method for producing biomimetic structural materials, we introduce nanoparticles with different inherent functions into the platelets of artificial nacre via the co-mineralization of aragonite and the nanoparticles. Besides their enhanced mechanical properties, the obtained artificial nacre materials also exhibit different functions depending on the type of the nanoparticles. To extend the versatility of this strategy, the effects of nanoparticles of different sizes and zeta potentials on mineralization are also analyzed. This universal strategy can be applied to the fabrication of other types of functionalized biomimetic structural ceramics that have potential applications in various fields, such as biomedical science.     

基于不平衡数据的公司破产预测研究

整合创新数据预处理技术与集成算法利用不平衡数据探讨了公司破产预测问题。首先，运用冗余信息处理方法、不同抽样方法等对不平衡数据进行预处理。其次，以5.0分类器（Classifier 5.0,C5.0）决策树和单隐层前馈神经网络作为基分类器，分别与三类重抽样数据预处理技术结合，择出最优抽样法。再次，结合自助汇聚法提升分类效果，并运用十折交叉验证的受试者操作特征曲线的下方面积进行评价，对比了两基分类器的集成模型。最后，运用加利福尼亚大学尔湾分校数据库中一万多家波兰制造业公司的实际数据进行实验验证。实验结果表明：欠抽样或人工少数类过采样法与神经网络结合的集成模型分类效果最优，为企业实施破产预测提供积极支撑。     

双通道多感知卷积神经网络图像超分辨率重建

基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大，如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此，提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接，并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明，DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法.