基于辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法

针对假币的特征未知以及样本数量不平衡的局限性问题,提出基于半监督辅助分类生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪算法.辅助分类生成对抗模型可以扩充样本的数据集,经过半监督的方式训练得到分类器进行分类,实现对纸币红外特征的鉴伪.实验结果表明,该算法能提高假币鉴伪的准确率以及泛化能力.     

小样本数据生成及其在异常检测中的应用

在不平衡数据的应用中,少量的负样本(异常数据)往往是检测准确率低的重要原因,如在主机异常检测领域中,异常样本过少使得检测效果不佳.为解决这一问题,该文改进了深度卷积生成对抗网络,使其更易于收敛和生成样本.再通过将改进的深度卷积生成对抗网络用于入侵检测评测数据集ADFA-LD异常样本的训练,构造出更多的异常样本.最后,为验证生成样本的效果,以多种异常检测方法检测对上述增加样本后的平衡数据进行实验,实验结果发现新增加的异常样本能被全部检测出,而且已测出的异常样本无漏检,实现了高检测率和低误报率.对比实验表明该文提出的小样本数据生成方法能有效解决某些数据不平衡的应用问题.     

非平行文本下基于变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络的语音转换

提出了1种基于变分自编码器和辅助分类器生成对抗网络的语音转换方法,实现了非平行文本条件下多对多的高质量语音转换.在该方法中,利用辅助分类器生成对抗网络替代基于变分自编码器和生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络.由于辅助分类器生成对抗网络将特征样本的类别标签作为辅助信息,其鉴别器不仅能预测样本真假,还能预测生成样本所属的类别,从而提高了生成对抗网络的生成效果.充分的客观和主观评价表明:本文提出的方法明显优于基准模型,在显著改善语音质量的同时也有效提升了说话人个性的相似度.     

攻击标签信息的对抗分类算法

真实数据集中存在的对抗样本一方面易导致分类器取得较差分类结果，另一方面如果能够被合理利用，分类器的泛化能力将得到显著提高。针对现有大部分分类算法并没有利用对抗样本训练分类模型，提出一种攻击标签信息的对抗分类算法（ACA）。该方法从给定数据集中选取一定比例样本并攻击所选取的样本标签使之成为对抗样本，即将样本标签替换成其他不同类型的标签。利用支持向量机（support vector machine，SVM）训练包含对抗样本的数据集，计算生成的SVM输出误差对于输入样本的一阶梯度信息并嵌入到输入样本特征中以更新输入样本。再次利用SVM训练更新后的样本以生成对抗的SVM（A-SVM）。原理分析与实验结果表明，一阶梯度信息不仅提供了一种分类器输出与输入之间的正相关关系，而且可提高A-SVM的实际分类性能     

二分类判别网络的对抗样本检测

在原始图像数据集中,添加特殊的细微扰动能形成对抗样本,经这类样本攻击的深度神经网络等模型可能以高置信度给出错误输出,然而当前大部分检测对抗样本的方法有许多前提条件,限制了其检测能力.针对这一问题,该文提出一个二分类判别网络模型,通过多层卷积神经网络来提取样本数据的主要特征;应用特殊的判别目标函数,结合不同程度的噪声数据...     

采用ACGAN及多特征融合的 高光谱遥感图像分类

为解决标记样本缺乏、提升分类精度及增强模型容错性等问题,提出一种基于辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)的分类方法.首先,将预训练的ACGAN模型作为光谱特征提取器,采用局部二值模式(LBP)算法提取图像的纹理特征;然后,融合光谱特征和纹理特征,由卷积神经网络(CNN)进行分类.在2个广泛使用的数据集上进行实验,结果表明:相较于其他方法,文中方法可显著提高分类精度.     

基于复杂样本的安全态势要素分类架构

针对网络安全态势要素获取中大规模复杂攻击样本分类困难的问题,提出一种基于条件变分自编码网络的安全态势要素分类架构。该架构分为编码网络和生成网络两部分,均采用深度神经网络作为其基础框架。编码网络用于对高维数据进行降维,提取其隐含特征;生成网络用于对降维后的样本进行重构,生成新的样本。在生成网络中引入混合密度模型优化其特征提取能力,提高重构数据的准确性。采用训练数据对该架构进行训练,训练后的编码网络作为分类器,识别样本类型;生成网络生成指定类别的样本数据,以平衡复杂样本中各类攻击样本的数量,提高分类精度。仿真结果表明,与其他对比模型相比,所提分类架构具有较好的降维效果和较高的态势要素分类精度。     

基于对抗学习的讽刺识别研究

为了避免现有讽刺识别方法的性能会受训练数据缺乏的影响, 在使用有限标注数据训练的注意力卷积神经网络基础上, 提出一种对抗学习框架, 该框架包含两种互补的对抗学习方法。首先, 提出一种基于对抗样本的学习方法, 应用对抗生成的样本参与模型训练, 以期提高分类器的鲁棒性和泛化能力。进而, 研究基于领域迁移的对抗学习方法, 以期利用跨领域讽刺表达数据, 改善模型在目标领域上的识别性能。在3个讽刺数据集上的实验结果表明, 两种对抗学习方法都能提高讽刺识别的性能, 其中基于领域迁移方法的性能提升更显著; 同时结合两种对抗学习方法能够进一步提高讽刺识别性能。     

基于改进深度卷积生成对抗网络的入侵检测方法研究

针对入侵检测系统因采用的网络攻击样本具有不平衡性而导致检测结果出现较大偏差的问题,文章提出一种将改进后的深度卷积生成对抗网络(DCGAN)与深度神经网络(DNN)相结合的入侵检测模型(DCGAN-DNN),深度卷积生成对抗网络能够通过学习已知攻击样本数据的内在特征分布生成新的攻击样本,并对深度卷积生成对抗网络中生成网络所用的线性整流(ReLU)激活函数作出改进,改善了均值偏移和神经元坏死的问题,提升了训练稳定性。使用CIC-IDS-2017数据集作为实验样本对模型进行评估,与传统的过采样方法相比DCGAN-DNN入侵检测模型对于未知攻击和少数攻击类型具有较高检测率。     

基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法研究

为了降低在线交易欺诈数据的不平衡性对欺诈检测效果的影响,提出了一种基于特征优化生成对抗网络的在线交易反欺诈方法。该方法建立了WGAN网络包括生成模型和判别模型,对数据进行Key特征选取,在数据生成过程中进行Gumbel-softmax技巧采样输出,优化生成数据质量和提高训练稳定性;交替训练判别模型和生成模型直至模型收敛;接着将收敛的生成模型作为样本生成器生成少数类样本对原始数据进行平衡处理;利用平衡处理后的数据训练分类模型并进行模型评估。通过实验证明,该方法生成数据的效果优于SMOTE及其变种方法。     

基于GANs-LightGBM的序贯三支异常用户检测研究

针对网络中异常数据类别分布的不平衡性和异常用户检测代价的敏感性,在序贯三支决策框架下,提出了一种基于生成式对抗网络和集成学习模型的异常用户检测方法.利用生成式对抗网络(generative adversarial nets,GANs)模型对异常/非异常数据进行类别平衡,并在多层次多粒度的特征空间下训练LightGBM模型,持续地处理不确定域的样本以识别异常用户.实验结果表明,与传统的机器学习算法相比,该方法在异常用户检测中具有较高的AUC值和较低的检测代价.     

基于生成对抗网络的肺结节良恶性诊断算法

针对实性肺结节CT影像数据量少、人工标注耗时耗力等问题,提出一种结合生成对抗网络和集成学习的实性肺结节良恶性计算机辅助诊断方法.首先,使用基于梯度惩罚的生成对抗网络对肺结节CT影像数据集进行扩充,缓解由数据量少、样本类别不均衡导致的模型过拟合.然后,利用卷积神经网络进行CT影像特征提取,并通过主成分分析对深度特征进行降维.最后,联合CT图像特征和有效临床信息,采用集成学习方法构建分类模型预测实性肺结节良恶性.基于多中心临床数据分析表明,相比于传统卷积神经网络模型,所提出方法有更好的预测性能.     

基于集成学习的用户信用卡违约预测模型研究

用户信用卡违约预测任务有助于银行等金融机构平衡经济风险与经济利益,对于银行信用卡业务的风险管控具有重要作用。针对用户信用卡违约预测问题,提出了一种基于集成学习的预测模型,有异于传统集成学习中的弱学习器。该模型采用集成模型和神经网络模型作为基学习器,从而提升模型整体的预测效果。首先通过预处理提取用户信用卡数据集的相关特征,然后分别采用优化后的决策树、随机森林、GBDT、XGBoost、CatBoost和SPE六种机器学习模型与神经网络模型进行并行训练和预测,最后通过加权软投票法集成基学习器结果并输出最终预测结果。结果表明,相对于基学习器,该模型在各项评估指标上均有所提升,且拥有更好的模型泛化能力。     

引入Huber损失函数的睡眠脑电数据增强模型研究

针对目前睡眠脑电数据的标记仍以专家评判为主,导致数据标记不足,以及影响睡眠状态自动评估的不同阶段睡眠脑电数据类不平衡等问题,提出了一种基于生成式对抗网络（generative adversarial network,GAN）的数据增强模型,用以扩充不同睡眠阶段的脑电数据．通过引入Huber函数来改进辅助分类器生成式对抗网络（auxiliary classifier GAN,ACGAN）模型的损失函数,解决数据模糊等品质问题．该模型无须对数据进行特征提取,其生成和判别网络都采用一维卷积神经网络(one-dimensional convolutional neural network,1D-CNN),并以一维噪声和类别向量为生成器输入信号．分别采用手写体数字图像数据集与睡眠脑电数据集评估该模型的性能．将改进前的模型与其他损失函数模型进行了对比试验,结果表明改进模型的数据增强效果与睡眠分期效果,从可视化评估到定量评估均优于其他模型．研究结果以期为深度学习引入睡眠脑电分析中提供一种行之有效的方法．      

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。     

基于深度学习的小样本流体机械故障诊断方法

主要开展了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）在流体机械故障诊断方面的应用研究,建立了基于深度学习和迁移学习在小样本条件下的流体机械故障诊断方法.仿真实验结果表明：基于DCGAN生成的数据能涵盖原始数据的主要特征,可被用于对流体机械小样本故障诊断数据的扩充.结合迁移学习和深度学习的故障诊断方法,采用不同流体机械的运行数据对模型进行实验验证,结果表明：该模型解决了小样本训练中的过拟合问题,诊断准确率为98%~100%.     

基于生成对抗网络的多目标行人跟踪算法

多目标跟踪领域中,在背景复杂、目标遮挡、目标尺度和姿态变换等情况下,容易出现目标丢失、身份交换和跳变等问题.针对这些问题,提出了一种基于检测的多目标跟踪算法,使用改进的YOLO人体人脸关联算法,对当前帧待检目标进行分类和位置检测,使用生成对抗网络构建特征提取模型,学习目标的主要特征以及细微特征,再运用生成对抗网络生成多目标的运动轨迹,最终融和目标的运动信息和外观信息,得到跟踪目标的最优匹配.在MOT16数据集下的实验结果表明,提出的多目标跟踪算法具有较高的精确度和鲁棒性,对比目前身份交换和跳变最少的算法,跳变的次数少了65%,准确度提高了0.25%.     

基于DCGAN和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别

针对人工检测桥梁表面缺陷存在精度低、速度慢和漏检率高等问题,该文提出了基于深度卷积生成式对抗网络(deep convolutional generative adversarial networks,DCGAN)和改进YOLOv5s的桥梁表面缺陷检测识别模型.首先,通过DCGAN网络对自主采集的桥梁表面缺陷图像进行数据增强,建立每类缺陷样本数量较为均衡的数据集; 其次,在YOLOv5s模型基础上嵌入CBAM注意力机制模块,使模型将注意力集中于缺陷区域,从而提升图像分类的准确率; 最后,为验证所提方法的适用性,将包含4类桥梁表面缺陷的数据集进行训练与测试.实验结果表明:该文提出的模型在桥梁表面缺陷检测上的准确率为92%,相比其他深度学习模型具有更高的检测精度和鲁棒性.