基于样本扩充与IDANN的刀具状态识别方法

针对机床刀具磨损数据稀少与刀具磨损状态识别精度低的问题，提出了一种基于样本扩充与改进领域对抗网络(sample expansion and improved domain adversarial training of neural networks, SE-IDANN)的刀具状态识别方法。首先对机床刀具数据进行两次特征提取，并通过Smote算法进行样本扩充，解决机床刀具磨损数据量稀少的问题；其次在领域对抗网络(domain adversarial training of neural networks, DANN)模型特征提取器中加入残差块，进一步提取有效特征信息，解决刀具磨损特征微弱的难题；最后将Wasserstein距离作为目标域与源域的数据分布相似度标准引入DANN模型，实现对刀具磨损量的精确识别。通过对机床刀具数据的分析与仿真试验验证，证明该方法能够有效地识别刀具磨损量。     

基于多尺度条件生成对抗网络（MSR-cGAN）的高分辨率遥感图像目标区域检测

针对目前深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）在遥感图像建筑物提取上存在小目标漏分、被遮挡目标无法提取、细节缺失等问题,在生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）的基础上提出一种基于多尺度条件生成对抗网络（Multi-Scale Conditional Generative Adversarial Network,MSR-cGAN）的城市建筑物提取方法.该方法包括生成网络和对抗网络两个部分,在生成网络中加入循环残差卷积模块和注意力门限跳跃连接机制,增强模型的特征提取能力;在对抗网络中引入通道注意力的特征融合,使网络提取丰富的上下文信息,应对目标尺度变化,改善小目标分割效果.在实验过程中,对Inria Aerial Image Labeling建筑物提取数据集进行实验并与多种方法进行比较,结果表明,所提出的方法具有更高的目标分割准确率,对小目标与被遮挡目标取得了较好的分割效果.在训练数据有限、背景复杂多样、尺度变化较大的建筑物提取中分割准确率分别达到96.18%,表明提出的方法可应用于复杂的高分辨率...     

基于平行注意力机制的对抗样本防御方法

为降低对抗样本的影响,提高分类模型在遭受攻击威胁下的精度,利用哺乳动物视觉系统工作原理,结合注意力机制,提出一种新型防御对抗样本模型PSCAM-GAN(Parallel Spatial and Channel Attention Mechanism Adversarial Generative Network)。该防御模型在通过编码器获得对抗样本的特征图后,使用平行注意力机制提取特征图中的个体和位置信息,然后在保证这些特征不变的情况下,重新调整特征图的权重,通过解码器产生净化结果。该方法能在清除恶意扰动的同时保持净化结果与输入的一致性,有效降低对抗样本对模型精度的影响。在CIFAR-10和MNIST数据集上,PSCAM-GAN面对多种对抗样本攻击时的防御效果超越了其他基于预处理的防御方法,能有效提高模型的健壮性。     

适用于样本分布差异的迁移学习调制识别算法

针对大量有标签样本的数据驱动模型方法存在数据分布不完备问题,结合实际环境中通信信号样本差异大的特点,提出一种对抗域适应迁移算法.通过类判别器和域判别器对抗训练,使特征提取器能够提取到既具有类差异性又具有域不变性的特征.以无监督学习方式对目标域信号进行分类,以提升调制识别算法在实际环境中拟合存在分布差异数据集的自适应能力.对实际信号样本集中调制方式相近的9类调制信号在不同信噪比条件下进行测试,域适应迁移方法通过对抗训练有标签高信噪比的源域样本和无标签低信噪比的目标域样本,结果发现该算法的平均识别准确率较以往直接训练的平均识别准确率大幅提升.     

基于可逆网络的对抗样本防御算法的设计与研究

深度学习模型极容易受到对抗样本的攻击。为了提高模型的鲁棒性，提升相关技术在现实生活中应用的安全性，提出一种轻型可逆网络(lightweight reversible network, LRNet)用于有效去除对抗样本中的对抗扰动。首先，将哈尔小波变换与可逆网络相结合，获得更丰富的特征；其次，将特征通道分离，利用干净样本的高低频特征指导学习，从随机数中重采样替换高频信息去除对抗扰动；再次，提出特征分离模块，去除非鲁棒特征，提高分类准确率。结果表明：LRNet防御模型能显著提高防御准确率，其分类准确率在MNIST,CIFAR-10数据集上较防御模型ARN分别从91.62%和67.29%提升到97.65%和78.55%;模型的参数大小降低至0.48 MiB,是APE-GAN模型的20%;防御模型的迁移能力得到极大提高，为对抗样本的防御提供了一种新方法。     

基于GAN改进的人脸表情识别算法及应用

针对传统人脸表情识别算法存在的特征提取能力差、 识别率低和误分类率较高等问题, 提出一种基于生成对抗网络(GAN)改进的人脸表情识别算法. 利用生成对抗网络的博弈思想, 分别设计特征提取器、 特征合成器和判别器, 通过判别器与特征提取器之间的对抗训练, 不断增强特征提取器提取特征的能力和分类器对人脸表情识别的准确率, 并将其应用在工作人员工作状态智能监测中, 根据表情识别结果判断工作状态, 从而合理分配实验室资源, 提高实验室资源利用率. 改进算法在CK+数据集上多次实验的结果表明： 该算法有较高的鲁棒性, 能有效提高人脸表情识别率.     

面向稀疏数据场景的生成对抗网络推荐算法

基于生成对抗网络的协同过滤算法(CFGAN)是生成对抗网络在个性化推荐领域上的重大突破,但CFGAN存在缺乏对用户可能交互物品的关注以及面对稀疏数据场景特征提取能力较弱的问题。另外,结合负采样技术提出的优化CFGAN方案存在无法结合用户属性抽取负样本的缺陷。为此,本文提出一种改进的CFGAN模型,通过引入增强的置换注意力机制强化面向稀疏数据集的特征聚焦能力,同时考虑用户可能交互物品对推荐结果的影响;此外,采用协同用户社交网络从用户反馈中提取的语义好友特征嵌入CFGAN,以实现负样本的个性化抽取,进一步提升模型面向稀疏数据场景的推荐效果。     

基于改进残差网络的铁路隧道裂缝检测算法研究

针对铁路隧道复杂背景下细小裂缝存在图像特征难以提取的技术问题,提出一种基于改进残差网络(Residual Network,ResNet)的铁路隧道裂缝检测算法.该算法采用ResNet对裂缝进行检测,并在此基础上对网络进行了改进:首先将具有不同扩张率的空洞卷积块与传统的卷积块组合形成金字塔空洞卷积模块;其次将该模块放在R...     

基于生成对抗网络的医学诊断模型知识蒸馏对抗攻击方法

为了提高医学诊断模型防御攻击的能力,提出了一种基于生成对抗网络的医学诊断模型知识蒸馏对抗攻击方法。首先创建医学对抗攻击端到端训练网络,并以残差网络作为对抗网络架构;其次在生成器特征块中融合扩张卷积块和通道注意力机制,采用马尔可夫判别器改进判别器网络结构;最后利用生成器和判别器组建生成对抗网络,使用对抗样本进行知识蒸馏对抗攻击,以训练医学诊断模型提高识别精度。采用对抗样本对所提对抗方法进行攻击验证,结果表明：本文方法对抗攻击的成功率为92.6%,与所对比的主流方法相比,该方法的成功率提高了20%,生成对抗样本的最大平均差异降低了3.68%,峰值信噪比、结构相似性分别提升了5.07%、20.29%。本文方法解决了医学诊断模型在对抗攻击中难以获取网络结构和参数信息的问题,生成的对抗样本更接近真实样本,网络效果更佳,为辅助医疗模型诊断及模型安全性提供了参考方案。     

深度残差网络和LSTM结合的图像序列表情识别

为了改善图像表情和图像序列表情识别效果,针对传统表情识别特征提取复杂和效果不理想问题,提出了一种深度残差网络和局部二值模式(local binary patterns,LBP)相结合的特征提取方法,利用深度残差网络提取数据集的空域特征,长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)处理时域特征,实现空域与时域特征的结合。研究了不同层数的残差网络、不同形式的LBP算子以及其他网络结构对人脸表情识别的影响,对比了支持向量机和随机森林实现的序列表情识别算法。在Cohn-Kanade数据集和AFEW6.0数据集上进行了验证,实验结果表明,算法在验证集上的准确率分别为73.1%和58.4%,相比其他算法有一定程度的提升。     

基于级联注意力与密集特征融合的图像修复算法

针对图像修复算法存在的语义不连贯、纹理不清晰等问题，提出一种基于生成对抗网络的新型级联密集生成网络CDGAN(Cascade Densely Generative Adversarial Network),采用encoder-decoder作为生成器主干，利用下采样提取图像特征；为使网络关注修复图像的高频纹理和颜色保真度等有效信息，引入级联的注意力模块，并加入密集特征融合模块扩大网络的整体感受野，充分学习图像特征，提高编码器提取特征的利用率，最后将处理后的图像特征进行上采样重建。在Celeb A和Places2数据集的测试结果表明，CDGAN在语义连贯性、纹理清晰度等方面都有所提升。     

基于可调节判别器的领域适应

当前基于对抗学习的领域适应(DA)对目标样本的适应性较差,导致目标域的预测精确度较低,为此提出基于可调节判别器的领域适应(A-DADA)算法.首先,利用两个判别器分类概率的距离作为权重应用到目标域对抗训练损失函数中,旨在减少已对齐目标样本对抗训练的次数同时增加未对齐目标样本的对抗训练次数;其次,将平方熵损失函数作为最小...     

改进ACGAN数据增强的番茄叶片病害识别

【目的】为了获得足够的番茄叶片病害图像，提高番茄病害的识别准确率，提出了一种新的基于生成对抗网络的数据增强方法(Hidden parameter label and Attention attached Multi scale ACGAN,HAM＿ACGAN).【方法】在生成对抗网络的基础上，为了补充类内信息，将隐参数标签连接到输入噪声上，以控制不同类别病害的叶片生成；同时设计一个带有残差注意力块的生成器捕获叶片中的病害信息，生成病害特征明显的番茄叶片；最后利用多尺度判别器丰富生成图片的细节纹理。【结论】实验表明，提出的数据增强方法能够生成病害特征明显的番茄叶片，能够满足神经网络训练所需的大量数据，进而提高病害识别网络的识别精度。     

面向蓄意攻击的网络异常检测方法

针对复杂网络受蓄意攻击频繁，而现有的检测方法大多忽略全局拓扑突变特征的问题.从网络全局拓扑的异常演化特征出发，提出网络路径相对变化系数(network path change coefficient，NPCC)r，量化节点间传输路径的变化.由斐波那契数列衍生出斐波那契演化域，用于区分正常和异常演化.将r作为核心度量参量，构建斐波那契演化域，形成网络异常检测方法，实现对异常的判定.结果表明，该检测方法的平均准确率为90%以上，高于最大公共子图(maximum common subgraph，MCS)及图编辑距离(graph edit distance，GED)的准确率，证明了所提检测方法的有效性.     

基于改进的生成对抗网络漫画风格迁移的图片生成

在VGG生成对抗网络的基础上,提出了一种改进的基于残差网络的生成对抗网络漫画风格迁移的图片生成技术,用于图片特征提取及图片生成,使具有漫画家卡通风格的特征迁移到现实图片中,和VGG生成对抗网络相比,在一定程度上缓解了梯度消失、过拟合等问题.实验表明,相较于VGG生成对抗网络,改进后的模型在图像特征提取及生成都表现了更好的性能.     

基于ResNet和双向LSTM融合的物联网入侵 检测分类模型构建与优化研究

为提高物联网入侵检测模型的综合性能,将残差神经网络(Residual Networks,ResNet)与双向长短时记忆(Long-Short Term Memory,LSTM)网络融合,构建物联网入侵检测分类模型.针对大规模物联网流量快速批量处理问题,在对原始数据进行清洗、转换等预处理基础上,提出将多条流量样本转换为灰度图,并利用基于ResNet和双向LSTM融合的深度学习方法构建物联网入侵检测分类模型.对分类模型的网络结构、可复用性进行综合优化实验,得到最终优化模型,分类准确率达到96.77%,综合优化后的模型构建时间为39.85 s.与其他机器学习算法结果相比,该优化方法在分类准确率和效率两个方面取得了很好的效果,综合性能优于传统的入侵检测分类模型.     

基于评分与文本融合的多注意力跨域推荐算法

为解决在目标领域推荐过程中用户与物品交互数据的稀疏性问题,提出一种新的跨域推荐模型。将辅助领域中的知识迁移到目标域中,基于前馈神经网络分别获得评分信息与评论文本信息的域独有特征;通过采用基于神经网络的特征提取器与基于向量嵌入的域鉴别器融合后的对抗模型,获得评分信息与评论文本信息的域共享特征;再基于多层注意力机制将域独有特征与域共享特征进行融合,从而获得用户对物品的兴趣度。研究结果表明：对于两种经典的推荐评价性能指标,所提出的模型在Amazon数据集上可以获得更好的推荐性能。     

多时间尺度下变体生成式对抗网络的股价预测

股价预测能为公司经营、投资决策和市场监管提供重要依据。【目的】为了避免特征提取不足与预测不准等问题,我们构建了多时间尺度下变体生成式对抗网络对股价涨跌方向进行预测。【方法】首先以双向长短期记忆网络构造生成器,以卷积神经网络构造判别器;然后分别对生成器与判别器在多时间尺度数据上进行博弈训练,提取长期与短期特征后将结果拼接;最后获得预测模型。【结果】选取沪深300指数、建设银行与陕西煤业股价为样本进行实证分析,试验发现沪深300指数涨跌预测准确率达到59.63%,个股数据验证表明本文模型具有一定的稳定性与优越性。【结论】本模型能提高预测股价涨跌的准确率,丰富了金融数据分析方法。     

基于条件分割对抗网络的超声甲状腺结节分割

提出一种基于条件分割对抗网络(conditional segmentation adversarial network, cSegAN)的超声甲状腺结节分割模型。模型由分割器网络和判别器网络两个部分组成，其中分割器网络设计使用一种多扩张率卷积块联合对结节区域进行准确定位，通过学习提取结节深度和浅层特征信息，获得结节区域二值掩膜；判别器网络对比分割结果与金标准之间的差距对分割结果进行评估。经多次对抗训练，实验结果表明，本文所提模型像素精度达到0.953 1,优于其他分割模型，可以更加准确地实现超声甲状腺结节分割。     

基于时间卷积网络的科技需求主题热度预测算法

得益于深度学习的快速发展,大数据分析技术不仅在自然语言处理领域应用广泛,在数值预测领域也更加成熟。为了提高科技需求数据主题热度预测的准确率,本文提出一种基于时间卷积网络(Time Convolution Network, TCN)的科技需求主题热度预测方法(Subject Heat of Science and Technology Demand Prediction Based on Time Convolution Network, SHDP-TCN),该方法融入科技需求的主题特征,并基于TCN及自注意力机制进行时序预测。实验结果表明,在真实的科技需求数据集上,本算法对科技需求主题热度的预测准确率优于自回归积分滑动平均(Auto Regressive Integrated Moving Average, ARIMA)、长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和TCN等算法。