基于MeAEG-Net的异常流量检测方法研究

异常流量检测现有方法大都是基于有监督的学习,在现实生活中获取并标记异常流量数据样本是极为困难的,存在诸多限制.此外,由于网络异常数据的多样性和复杂性,各种检测方法的自适应性较差,对新出现的异常流量难以判断.针对上述问题,本文设计了一个基于生成对抗网络和记忆增强模块的半监督异常流量检测框架MeAEG-Net（Memory Augment Based on Generative Adversarial Network）,通过只训练正常流量样本数据,比较生成器模块输入流量底层特征的重构误差来达到检测异常的目的.在模型中使用生成对抗网络来更好地训练生成器,生成器采用自编码器加解码器的结构来解决自编码器易受噪声影响的问题,并在自编码器子网络中添加记忆增强模块来削弱生成器模块的泛化能力,增大异常流量的重构误差.实验证明,本文提出的方法能在只学习正常流量数据样本的前提下达到很好的异常流量检测效果.     

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。     

一种气温降尺度的半循环对抗生成网络

提出了一种半循环对抗生成降尺度模型，应用于ERA5再分析全球气候地表温度数据在中国及其周边地区的降尺度，该模型引入了重建生成器网络和退化生成器网络，采用对抗损失和半循环损失来优化降尺度结果。通过消融实验验证了该模型的有效性。结果表明，与传统的插值方法以及其他深度学习模型相比，该模型在客观评价指标上有所提高，所生成的地表温度数据细节更加丰富。     

改进条件生成对抗网络的文本生成图像方法

该文提出了一种改进条件生成对抗网络的文本生成图像模型(TxtGAN),使用一对生成器和判别器的单阶段生成方式生成高分辨率图像,避免因训练多个GAN消耗大量计算资源.生成器网络由一系列生成模块(RUPBlock)组成,每个模块中应用条件批量归一化方法,在实现图像生成的同时充分融合了文本信息与图像特征,较好地保留了文本信息...     

多生成器生成对抗网络

生成对抗网络(Generative adversarial networks,GAN)广泛应用于各种领域,尤其在图像生成方面.该模型由生成网络与判别网络2部分组成,在无监督的训练方式下,2个网络相互竞争相互提高.然而,GAN在训练时经常出现模式崩溃问题,进而导致模型收敛较慢,生成样本多样性较差.为解决这一问题,在深度卷积神经网络的基础上提出了一种多生成器生成对抗网络模型.该模型包含多个生成网络,每个生成网络均使用残差网络进行搭建,同时在生成网络间引入协作机制,以加快模型获取信息并减少参数量,最后将各生成网络的特征图进行融合得到最终图像输入到判别网络中.GAN在训练过程中还会出现梯度消失、训练不稳定问题.为避免出现这些问题,将Wasserstein距离和梯度惩罚引入模型的损失函数.通过在多个数据集上与多种相关方法进行实验比较,结果表明提出的模型在缓解模式崩溃问题、加快模型收敛速度以及减少参数量上均明显优于其他几种方法.     

基于多任务判别器的图像阴影去除算法

针对现实生活中存在的阴影对于计算机视觉任务产生不利影响,现有图像阴影去除算法有效性与准确性低的问题,提出了一种基于生成对抗网络的阴影去除方法.该方法主要包括两个部分,采用了U-Net网络结构作为生成器部分的网络,用来提取图像中的有效信息,同时在生成器网络中引入自注意力机制,提高网络对阴影区域特征的关注度;采用多任务网络结构的判别器,通过对生成器生成图像的整体区域、局部区域以及与约束条件的匹配程度,进行多方面的鉴别,用来提升判别器鉴别能力,进而督促生成器,生成更加符合真实情况的无阴影图像.该方法在公开数据集ISTD上进行实验,实验结果表明所提方法在图像的结构相似性上以及峰值信噪比方面均有所提升.     

基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法

提出了一种新的基于生成对抗网络的人脸图像彩色化方法.所提出的网络结构包含两组生成对抗子网络,每个子网络由一个生成器和判别器组成.其中,一个对抗子网络A（包含生成器A和判别器A）实现从灰度图像到彩色图像的翻译过程,另一个子网络B（包含生成器B和判别器B）反转该过程,即生成器B对称地使用生成器A的最终输出图像作为输入,用来重建原始的人脸灰度图像.其中,网络中的循环损失进行图像重建,而生成损失和对抗损失用来保证生成的图像更加接近真实图像.实验结果表明,这种结构设计不仅能实现自然逼真的人脸图像彩色化,还能同时保证人脸的身份属性不变.      

基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断

风机齿轮箱是风力涡轮传动系统中的关键部分,其故障发生随机、故障样本数量不足,严重影响故障诊断的准确性。针对此问题,提出一种基于循环卷积生成对抗网络的风机齿轮箱故障诊断方法。首先,构建基于循环卷积生成对抗网络的样本生成模型,利用卷积网络和循环网络作为生成器增强样本间的时间相关性;借助Wasserstein距离与梯度惩罚项改进目标函数,并通过博弈对抗机制优化生成器和判别器,提高模型的泛化能力。然后,结合真实样本和生成样本,设计基于堆叠去噪自编码器的故障诊断方法,实现齿轮箱的故障诊断。最后,利用风力涡轮传动系统数据集验证所提出的风机齿轮箱故障诊断方法的性能。结果显示,所提方法能够有效平衡故障样本数据集,进一步提高风机齿轮箱故障诊断的准确率。     

HLMGAN：分层学习的多奖励文本生成对抗网络

文本生成是自然语言处理的一项重要任务.针对生成的文本大多缺乏多样性,且当生成文本过长时,文本生成的质量会有明显下降的问题,提出了一种采用Sentences and Words(SW)奖励机制的传递向量文本生成对抗网络.首先,为生成器提出了层次结构设计,包括传递特征向量训练模块和生成向量训练模块,同时传递判别模型中真实文本特征向量给生成器的传递特征向量训练模块,由此来提高长文本生成的准确率,生成向量训练模块接收其生成词序列;然后,在训练过程中,使用关系存储核心代替传统的长短期记忆循环神经网络模型作为生成器,提高了模型的表达能力和捕获信息的能力;最后,采用SW奖励机制提高文本生成的多样性.实验结果表明,分层学习的多奖励文本生成对抗网络(Generation Adversarial Network Based on Hierarchical Learning with Multi-reward Text,HLMGAN)模型在合成数据负对数似然度和双语互译质量评估辅助工具指标中均有所提升.     

基于GAN的中文虚假评论数据集生成方法

针对互联网虚假评论大肆横行，在虚假评论研究领域却没有完全公开的中文数据集可供中文虚假评论检测研究的问题，提出了一种基于生成对抗网络的中文虚假评论数据生成模型.首先，对生成器生成的文字序列通过蒙特卡洛搜索获取一批样本；然后，采用强化学习方法将判别器、分类器和重构器的反馈化为奖励分数；最后，传回生成器，对生成器进行参数优化，以生成贴近真实世界的具有相应类标签属性及特征的虚假评论数据.以BLEU值为评估指标，实验结果表明，所提出的模型在本文数据集上取得了更好的BLEU值，具有较好的生成效果.     

基于隐变量后验生成对抗网络的不平衡学习

针对现有不平衡分类问题中过采样方法不能充分利用数据概率密度分布的问题,提出了一种基于隐变量后验生成对抗网络的过采样(LGOS)算法.该方法利用变分自编码求取隐变量的近似后验分布,生成器能有效估计数据真实概率分布,在隐空间中采样克服了生成对抗网络采样过程的随机性,并引入边缘分布自适应损失和条件分布自适应损失提升生成数据质...     

基于生成对抗网络结合Transformer的半监督图像增强方法

针对成对数据集获取成本较高、光照分布不均衡图像增强效果欠佳以及增强结果易产生十字形伪影的问题,提出了一种基于生成对抗网络结合Transformer的半监督图像增强方法。首先,采用Transformer网络架构作为生成对抗网络中生成器的主干网络,提取不同像素块间的依赖关系以获取全局特征,并通过非成对数据集进行半监督学习;其次,使用灰度图作为生成器网络的光照注意力图,以平衡增强结果在不同区域的曝光水平;最后,在生成器和鉴别器网络中交叉使用均等裁剪策略和滑动窗口裁剪策略,增强网络提取特征的能力并解决十字形伪影问题,并引入重建损失来提高生成器对图像细节的感知能力。结果表明：提出方法取得了更好的光照和色彩平衡效果,自然图像质量评估指标平均提升了2.37%;在图像修饰任务中,图像峰值信噪比、相似结构度和感知损失同时达到了最优;在低光照增强任务中,图像峰值信噪比提升了13.46%;充分验证了提出方法在图像增强2个子任务上的有效性。     

基于混合生成网络的软件系统异常状态评估

针对现有软件系统异常状态评估方法过度依赖数据标注、对时序数据的时间依赖性关注较低和系统异常状态难以量化等问题,提出一种基于混合生成网络的软件系统异常状态评估方法.首先,通过对长短期记忆网络（long short-term memory network, LSTM）与变分自动编码器（variational auto-encoder, VAE）的融合,设计一种LSTM-VAE混合生成网络,并以该网络为基础构建基于LSTM-VAE混合生成网络的系统异常状态检测模型,由LSTM对系统数据的时序特征进行提取并由VAE对系统数据的分布进行建模.然后,由LSTM-VAE异常状态检测模型处理系统关键特征参数,获取系统关键特征参数的异常度量值.最后,利用耦合度方法对传统的线性加权和方法进行优化,通过加权耦合度优化方法计算得到软件系统异常状态的量化值,从而实现对软件系统的异常状态评估.实验结果表明,本文模型对软件系统的异常时序数据具有较好的检测能力,其对系统异常状态的评估结果更为合理、有效.     

基于时序卷积生成对抗网络的单通道音域分离

由于音域信号的语音和音乐常常以混叠的形式出现,因此在许多应用中,希望能有效分离音域信号中的语音和音乐. 普通的分离方法一般采用基于频域信号的处理方式,而频域信号还原时需借助相位信息,导致还原的信息有偏差. 针对时域单通道音域信号分离效果差的问题,提出在对抗生成网络中引入联合训练与时序卷积的方法. 首先,对时域语音进行预处理;然后,将预处理过的数据送入时序卷积生成对抗网络生成器中进行分离;最后,将分离的干扰语音和纯净的干扰语音送到生成对抗网络判别器判别,并把判别结果反馈给生成器. 实验采用MIR-1K和data_thchs30数据集进行算法性能测试,结果表明,提出的单通道音域分离模型的PESQ和STOI指标平均提高了0.31和0.07,证明所提算法有效提升了音域信号中语音和音乐的分离效果.     

HLMGAN:分层学习的多奖励文本生成对抗网络

文本生成是自然语言处理的一项重要任务. 针对生成的文本大多缺乏多样性，且当生成文本过长时，文本生成的质量会有明显下降的问题，提出了一种采用Sentences and Words（SW）奖励机制的传递向量文本生成对抗网络. 首先，为生成器提出了层次结构设计，包括传递特征向量训练模块和生成向量训练模块，同时传递判别模型中真实文本特征向量给生成器的传递特征向量训练模块，由此来提高长文本生成的准确率，生成向量训练模块接收其生成词序列；然后，在训练过程中，使用关系存储核心代替传统的长短期记忆循环神经网络模型作为生成器，提高了模型的表达能力和捕获信息的能力；最后，采用SW奖励机制提高文本生成的多样性. 实验结果表明，分层学习的多奖励文本生成对抗网络（Generation Adversarial Network Based on Hierarchical Learning with Multi-reward Text，HLMGAN）模型在合成数据负对数似然度和双语互译质量评估辅助工具指标中均有所提升.     

生成对抗网络在风电功率预测中的应用

针对极端气象条件所产生的异常数据使得预测结果在极端气象情况下存在预测精度低和异常识别错误等问题,提出一种基于对抗生成式网络的风电功率预测方法.该方法基于联合分布KL散度,分析并明确正常数据与异常数据的联合分布,经过不同模式下的对抗训练,生成风电功率数据集,实现多种气象条件下风电功率预测.研究结果表明:本文所采用的对抗生...     

基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷图像生成

针对气缸套缺陷检测中缺陷样本不足限制气缸套缺陷检测性能提升问题,采用基于生成对抗网络的气缸套表面缺陷检测算法.首先,为了保持缺陷图像中原有缺陷位置与特征不变,通过循环生成对抗网络模型学习有缺陷气缸套图像与正常图像的关系;其次,利用学习得到的模型对有缺陷气缸套图像进行风格迁移,即把有缺陷气缸套图像背景替换成无缺陷气缸套图像背景,实现对气缸套缺陷数据集的扩充与增强;最后,通过基于数据增强的RetinaNet网络模型对生成图像的有效性进行验证.试验结果表明,通过生成对抗网络生成的气缸套数据集可以提升缺陷检测性能,进一步证明了生成对抗网络在工业应用的可行性.     

基于改进生成对抗网络的汉字字体生成算法

为解决现有字体模型不完善的笔画连接、不正确的拓扑结构、字形模糊等伪影问题,提出了一种基于改进条件生成对抗网络的汉字字体生成算法.本算法将字体生成任务视为图像转换问题,提出FontToFont和MSAFont两种自动字体生成方法.针对现有汉字字体生成模型存在的问题,提出了基于改进条件生成对抗网络的汉字字体生成算法FontToFont,通过引入U-Net网络结构,可以使生成器保存更详细的信息,并有利于模型性能.建立一种基于多种风格汉字字体的数据集,定性定量验证模型的性能.提出的这种基于改进条件生成对抗网络的汉字字体生成算法,能够从多风格汉字字体中的一部分字体生成高质量的一整套汉字字体.通过设计师的评价及模型消融实验,生成字体的视觉质量和完整度效果良好.     

基于网络的时空数据生成器

高效标准的时空数据库系统需要精确、适当的仿真数据集模拟移动物体的特征行为,而现有的时空数据生成器都忽略移动物体的运动都是受限运动,是基于网络的运动.研究并实现了一种新的基于网络的时空生成器.     

基于跳跃连接的生成对抗网络人脸修复算法

针对生成对抗网络(GAN)在人脸修复任务中存在的修复效果不佳、细节体现不足、修复边缘生硬等问题,提出一种跳跃连接式生成对抗网络.首先,在双判别器模型基础上,通过在生成器中引入跳跃连接来获取更多层间特征来提升图像修复效果;其次,采用步长卷积进行采样来减少采样造成的信息损失;最后,在CelebA数据集上进行实验,并用峰值信...