一种基于少样本且不均衡的网络攻击流量检测系统

为解决网络攻击流量检测中使用的有监督学习方法严重依赖标签数据规模的问题,针对一种少样本且不均衡的攻击流量检测场景,即训练数据仅包含少量蜜罐捕获的攻击流量且无正常流量,设计了一个攻击流量检测系统,并构建了基于孪生网络和深度学习卷积神经网络(CNN)的网络攻击流量检测模型(CNN-Siamese),以实现少样本且不均衡的攻...     

拆分降尺度卷积神经网络入侵检测方法

针对卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)模型待训参数量过大、多层网络导致特征和梯度消失等问题,提出一种基于拆分层和Inception-ResNet的卷积神经网络模型用于入侵检测。首先将网络流量数据转化为具有空间相关性的图像以适用于卷积神经网络的输入;然后使用Inception-ResNet卷积层增加网络深度,减少模型训练参数数量以及消除梯度消失问题,拆分层在降低图像尺度时基本保持图像原有分类特征;最后采用NSL-KDD数据集对改进模型进行训练和测试。测试结果表明：改进模型相对于Inception-ResNet模型具有更高的检测准确率和少数类样本召回率以及更好的训练时间性能。     

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。     

基于深度学习的交通拥堵检测

针对交通拥堵检测,提出一种利用深度学习中卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)对交通拥堵图像进行检测的方法。首先,使用基于TensorFlow框架设计了含有三层卷积层的神经网络分类模型。其次,利用道路拥堵与非拥堵图片对分类模型进行训练,并进行评估。最后,利用训练完成的模型进行道路拥堵检测,与多种深度学习分类模型分类方法进行对比实验,表明该卷积神经网络模型能够更有效地进行拥堵检测,检测准确率达到了98.1%。     

基于Faster R-CNN深度学习的网络入侵检测模型

为了提高网络入侵检测性能,采用快速区域卷积神经网络(Faster region-convolutional neural network,Faster R-CNN)深度学习的方法来完成网络入侵检测。在网络上抓取网络数据包,数值化和归一化处理得到网络数据样本,通过卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)进行网络入侵数据特征提取,根据特征提取结果进行区域候选网络训练,生成多样化尺寸的基准矩形框,每个矩形框设置4个修正参数,根据修正参数及多个矩形框坐标,获得网络入侵样本的候选生成区域,最后采用分类回归网络训练,结合空间金字塔池化修正不同尺寸矩形框,并采用Softmax分类器,生成不同网络攻击类型的置信度,从而获得网络攻击类型分类结果。通过差异化设置CNN和区域候选网络训练时的卷积核尺寸和区域候选网络训练时的基准矩形框数目,验证合适样本集的卷积核尺寸和矩形框数目。结果表明,相比常用网络入侵检测算法,合理设置卷积核尺寸和基准矩形框数目,能够获得更高的网络入侵检出率和检测时间性能。     

基于CNN-LG模型的窃电行为检测方法研究

针对当前电网单一学习器窃电检测方法准确率低、实时性差且无特征提取的问 题,提出一种基于卷积神经网络轻梯度提升机（CNN-LG）模型的窃电行为检测方法. 通过卷积 神经网络（CNN）提取用户用电数据电力特征,将提取特征输入以决策树为基学习器的轻梯度 提升机（LG）分类器对数据进行训练,据此建立基于卷积神经网络轻梯度提升机模型的窃电行 为检测方法 . 采用基于卷积神经网络轻梯度提升机模型对国家电网和爱尔兰智能能源径 （ISET）数据集分别进行窃电行为检测 . 实验结果表明,本文提出方法可快速准确实现电网中 各类窃电行为检测,相比于现有检测方法具有更高准确度、更优泛化性能和实时性.     

基于改进卷积神经网络CNND的电主轴轴承故障诊断方法

目的解决深度学习方法在建立电主轴轴承故障诊断模型时出现的过拟合现象,提高电主轴轴承故障诊断准确率.方法提出一种基于改进卷积神经网络的诊断方法 ,该方法在卷积神经网络的训练过程中融入Dropout优化方法 ,使整个故障诊断模型按照一定的比例随机"关闭"隐藏层中的神经元,减少模型在每一次训练过程中所需要调整的参数数量.结果将Dropout优化方法与卷积神经网络相结合所建立的电主轴轴承故障诊断模型是可行的,其平均诊断准确率能够达到99.012%,远高于基于CNN、CNN+L2和BPNN这3种神经网络诊断方法的诊断准确率.卷积神经网络方法相比于传统的"基于信号处理提取到的特征和机器学习模型"方法 ,更适用于电主轴轴承故障诊断.结论提出的CNND方法实现了卷积神经网络与Dropout优化方法的有机结合,对原始数据进行降维处理使模型学习到的特征更利于电主轴故障的分类,同时根据故障数据的特点确定相关参数的初始值,克服一般深度学习方法在进行电主轴故障诊断时出现的过拟合现象,提高诊断准确率.     

基于卷积神经网络的水表故障检测算法

利用卷积神经网络(CNN)提取水表故障特征,提出一种基于CNN的水表故障检测方法,并通过大量实验对检测模型进行参数优化.对比实验结果表明,所提方法相比于支持向量机和集成学习方法,具备更高的检测性能,且检测精度满足实用需求.     

基于卷积神经网络的多天线Polar码联合解调-解码方案

为了验证运用神经网络进行信道解码的可行性,利用其提高短码长Polar码的译码准确率,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的多天线(multiple-input multiple-output)Polar码新颖联合解调-解码方案.搭建了一种包括4个卷积层,2个全连接层和1个输出层的卷积神经网络,采用最小均方误差作为损失函数,通过计算机生成了Polar码编码的多天线数据并对网络进行训练,使训练得到的神经网络能很好地提取出Polar码比特间的关系特征,从而拟合出Polar码译码函数.仿真结果表明,在相同信噪比条件下,基于CNN的Po-lar码联合解调-解码方案的误码率优于已有的基于全连接神经网络方案;所提方案在不同码率的仿真实验中的误码率皆优于基于全连接神经网络方案,损失曲线的收敛速度更快,显示了基于CNN的Polar码联合解调-解码方案具有更好的泛化能力和学习能力.     

基于深度学习算法不同数据集的地震反演实验

近年来，人工智能中的深度学习技术在地震数据处理、反演和解释领域显示出许多优势。以往的研究表明，深度学习与地震反演相结合的方法比传统方法更有效。利用深度学习技术有可能得到更高分辨率的结果，这对油藏开发至关重要。通过设计地质模型进行采样以获取不同大小数据集，基于卷积神经网络（CNN）研究了不同训练数据集的地震反演应用效果，实验表明，该神经网络的预测精度在一定范围内随训练集的增加而增加，得到了对神经网络模型构建的关键数据集大小占全数据集的比例。此外，通过对地震数据加入不同比例的噪声并对CNN进行训练，结果表明本文所设计的CNN具有良好的抗噪和泛化能力。     

基于改进深度置信网络的木板表面缺陷检测模型

为了提高木板表面缺陷检测精度,采用连续型深度置信网络(DBN)建立木板表面缺陷检测模型。首先,对待检测的木板图片进行关键特征提取,并建立DBN检测模型。然后,将木板图片特征输入DBN的多个受限玻尔兹曼机(RBM)层进行深度训练,从而利用DBN的深度优势来获得木板表面缺陷检测结果。最后,引入人工蜂群(ABC)算法对DBN的权重参数进行优化从而缩短训练时间。实例测试实验结果表明：选择学习速率为0.075时,ABC-DBN算法在划痕、刮痕、裂缝、崩缺4类样本集中的均方根误差(RMSE)均值性能更优。采用卷积神经网络(CNN)、快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)、自适应增强卷积神经网络(AdaBoost-CNN)和ABC-DBN算法分别进行检测准确率对比实验。结果显示,ABC-DBN算法检测准确率RMSE为5.067×10^-2,是最优结果,Adaboost-CNN算法次之,CNN算法最差。     

基于GAF和卷积神经网络的轴承故障诊断研究

针对深度学习在轴承故障诊断中出现的多分类时测试准确率低、数据集不足的情况,提出基于格拉姆角场(GAF)法和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型以及采用重叠采样20%的方法扩充数据集。通过对轴承振动信号采用格拉姆角场法变换构建数据集,导入到搭建的六层卷积神经网络中实现故障分类。在搭建的CNN中测试了不同的轴承数据集以及不同数据长度下的测试准确率和抗噪性能。结果表明,在不同数据集的测试中,所搭建的模型最高测试准确率可达100%,搭建的CNN有着良好的性能,在多分类问题上具有较高的精度;扩充数据集的方法具有一定的可行性,可以有效提升模型的测试性能。     

利用卷积神经网络的显著性区域预测方法

针对神经网络的显著性区域预测存在数据采集代价大、处理繁琐等问题,提出2种卷积神经网络,即从头开始训练的浅层卷积神经网络,以及前三层源自另一个网络的深层卷积神经网络。其中,浅层网络结构简单,可避免过拟合问题;深层网络可以充分利用最底层的模型参数,收敛更快,效果更好。所提卷积神经网络应用于回归问题,均没有直接训练特征图的线性模型,而是在迁移层上训练了一堆新的卷积层。从端到端的角度解决显著性预测,将学习过程演化为损失函数的最小化问题。测试和训练在SALICON,SUN和MIT300数据集上进行,实验结果验证了所提方法的有效性。其中,深层网络和浅层网络在SALICON和SUN数据上的结果相似,深层网络在MIT300上的结果更优,与其他方法相比,所提方法具有不错的表现,而且具有跨数据集的鲁棒性。     

基于随机化融合和CNN的多模态肺部肿瘤图像识别

在多模态医学图像背景下,针对单模态图像识别存在目标模糊、边界不清等问题,提出一种基于随机化特征融合的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)目标识别方法.首先使用参数迁移法构造卷积神经网络模型,利用自建的多模态医学图像数据库对CNN模型进行微调;然后,分别用CT(Computed Tomography),PET(Positron Emission Computed Tomography)和PET/CT三个模态的数据并行地训练网络,并提取全连接层的特征向量;其次,构造随机函数,将三个模态的全连接层数据进行随机化融合;最后,通过另一个全连接层和分类器对融合后的特征进行分类识别.通过批次大小、迭代次数和网络层数三个角度验证该方法的有效性,实验结果表明,随机化融合效果优于单模态CNN,且特异性和灵敏度也较高,因此该方法对临床肺部肿瘤识别具有良好的适应性.     

基于CNN多层特征加权融合的闭环检测算法

针对深度学习用于闭环检测中存在空间细节特征丢失的问题,提出基于卷积神经网络(CNN)多层特征加权融合(CNN-F)的闭环检测算法.首先,采用预训练的CNN模型作为特征提取器,从网络中提取输入图像的浅层几何特征和深层语义特征;然后,调整特征图数据进行加权融合,将融合的特征图进行主成分分析(PCA)降维处理后,计算相似性得分用于闭环检测;最后,将算法在数据集New College和City Centre上进行测试.实验结果表明:CNN-F可以有效改善图像特征描述效果,相比于直接使用CNN的闭环检测算法,该算法有更好的准确性和鲁棒性.     

基于多重分形关联和深度CNN的常规雷达目标分类方法

针对传统分类方法中飞机雷达回波信号识别分类精度低、人工定义特征稳定性差的问题，提出基于多重分形关联特征和深度卷积神经网络(convolutional neural network,简称CNN)的雷达目标分类方法.首先，对输入训练数据进行多重分形关联分析，将多重分形关联谱的投影图作为输入特征图；然后，利用深度卷积神经网络对特征进行训练，得到训练模型；最后，使用训练后的模型对目标进行分类.实验结果表明：相对于其他3种方法，该文方法有更强的飞机分类性能.     

基于深度学习的D2D毫米波通信中继选择

针对毫米波(mmWave)环境下,设备到设备(D2D)直接通信链路遇到阻碍时的中继选择问题,提出一种基于深度学习的解决方案.采用卷积神经网络(CNN)框架构建能够成功决策和精确预测的智能模型,并基于能量效率最大准则,实现最优化D2D中继链路选择.仿真实验采用毫米波多天线MIMO数据集对所提模型进行了训练和测试.仿真结果表明,提出的基于深度学习的中继选择方案在吞吐量和能量效率方面优于常用的基于快速频率切换的解决方案.     

结合批归一化的轻量化卷积神经网络分类算法

传统的深度卷积神经网络结构复杂,参数量多.针对现有的轻量化卷积神经网络模型结构,提出一种改进的轻量化卷积神经网络BN-MobileNet.采用模型压缩的方法对原结构进行缩减,减少冗余参数,再对深度可分离卷积的结构进行改进,在relu非线性激活层后加入归一化层来对非线性激活层所输出的数据进行归一化处理.同时,使用全局平均...     

基于稀疏联结卷积递归神经网络的RGB-D图像识别算法

RGB-D传感器能够同时获取图像的彩色信息和深度信息,深度信息的引入有效提高了图像分类的精度。文章提出了一种基于稀疏联结卷积神经网络的RGB-D图像目标识别方法。该方法以卷积递归神经网络(convolutional and recursive neural networks,CNN-RNN)深度学习网络为基础,利用一种尺度归一化方法对图像进行处理,并且对CNN滤波器层进行改进;在CNN滤波器层,通过加速稳健特征(speeded up robust features,SURF)算子得到归一化图像中特征点的位置;然后以特征点为中心选取图像块,对所有训练图像的图像块进行训练,从而获取CNN滤波器组层的卷积核;以归一化图像的SURF点为中心确定滤波器层在图像的感受野,所得感受野与卷积核形成局部联结网络,构成了CNN的滤波器组层。实验结果表明,该方法有效地提高了图像的识别精度,具有较强的鲁棒性。     

基于改进型C3D网络的人体行为识别算法

针对原始C3D卷积神经网络参数量庞大,以及在压缩网络参数的同时进一步提高视频数据集中人体行为的识别率的问题,提出一种改进型C3D卷积神经网络模型。首先,采用全局平均池化和卷积分类操作取代全连接层,形成全卷积网络形式,之后在模型中分别引入卷积核为(3×3×3)和(1×1×1)的三维卷积层,并在此基础上采用卷积核为(3×1×7)和(3×7×1)的三维卷积层对多个(3×3×3)卷积层合并。最后,将所提方法在数据集UCF101和HMDB51上进行训练测试,并与当前深度学习现有流行算法进行比较。实验结果表明,本文所提方法与原始C3D网络模型相比,在UCF101数据集和HMDB51数据集上识别率分别提高了8.9%和7.9%,参数量压缩为原来的32.9%,并且在模型压缩和识别率上也均优于其他方法。