基于深层卷积网络的单幅图像超分辨率重建模型

【目的】针对Mean squared error(MSE)作为损失函数在人眼感知方面存在局限性,以及基于卷积神经网络的图像超分辨率(Super-resolution,SR)算法生成的图像存在参数较多、计算量较大、训练时间较长、纹理模糊等问题,设计基于深层卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建模型。【方法】使用ImageNet预先训练的大型卷积神经网络Visual geometry group(VGG)模型提取图像特征,利用该特征设计视觉感知损失函数进行训练学习,引入亚像素卷积层(Sub-pixel convolution)替换上采样层,缓解生成图像的棋盘效应。【结果】设计的模型对放大两倍的图像进行超分辨率修复,与其他4种超分辨率重建模型的Peak signal to noise ratio(PSNR)值接近,且生成图像的视觉效果更加清晰逼真,细节更加细腻。【结论】该模型可以实现输入不同大小的低分辨率图像而不必多次训练学习不同比例的放大模型,可以实现对不同放大倍数图像的训练和预测,在保持一定PSNR正确率的前提下,放大后的超分辨率图像能够恢复更多纹理细节和更佳视觉效果。     

河南省军民科技融合创新发展问题与对策探讨

近年来,河南省军民融合进程经历了跨越式发展。当前是军民科技由初步融合向深度融合的关键时期,给河南省军民科技融合带来了新的机遇的同时也带来了一些限制。本文将结合十九大军民融合相关内容,对河南省军民融合现状进行分析,总结军民科技进一步深度融合所面临的困境以及相关的对策和化解方式。     

基于深度卷积神经网络和深度视频的人体行为识别

传统人体行为识别基于人工设计特征方法涉及的环节多,具有时间开销大,算法难以整体调优的缺点。以深度视频为研究对象,构建了3维卷积深度神经网络自动学习人体行为的时空特征,使用Softmax分类器进行人体行为的分类识别。实验结果表明,提出的方法能够有效提取人体行为的潜在特征,不但在MSR-Action3D数据集上能够获得与当前最好方法一致的识别效果,在UTKinect-Action3D数据集也能够获得与基准项目相当的识别效果。本方法的优势是不需要人工提取特征,特征提取和分类识别构成一个端到端的完整闭环系统,方法更加简单。同时,研究方法也验证了深度卷积神经网络模型具有良好的泛化性能,使用MSR-Action3D数据集训练的模型直接应用于UTKinect-Action3D数据集上行为的分类识别,同样获得了良好的识别效果。     

基于深度信念网络的天体光谱自动分类研究

把深度信念网络应用于天体光谱的分类.首先,使用小波变换对光谱数据进行降噪预处理,其次,采用PCA对光谱数据进行特征值提取降维,然后建立深度信念网络模型并构造分类器,最后使用该分类器对美国斯隆巡天项目的天体光谱数据进行激变变星的分类研究,并与受限波尔兹曼机网络进行了对比研究.由于深度信念网络对数据有深层次的学习能力,采用深度信念网络对天体光谱进行分类有一定优势.实验结果证明了分类方法的有效性.     

基于TextCNN的加密恶意流量检测方法

随着互联网技术的飞速发展,95％的流量使用SSL/TLS协议进行加密,其中隐藏着大量的恶意流量.由于网络流量体量大、加密数据的不可见性,使得如何在不解密的前提下,检测加密恶意流量的研究成为一个重要课题.现有的基于模式匹配的方法,无法处理加密流量.基于统计特征和时序特征的方法,依赖专家经验,需要花费大量的时间,人工提取特...     

基于改进的CNN-LSTM的DGA域名检测算法

近年来,网络安全问题层出不穷,其中僵尸网络是造成网络瘫痪的重要原因之一。僵 尸网络利用域名生成算法（DGA）生成大量恶意域名进行网络攻击,对网络安全造成威胁。现有的 DGA域名主要分为字典型和字符型,传统的深度学习方法无法同时检测出两种类型的DGA域名, 尤其是无法检测出基于字典的DGA域名。针对这个问题,本文提出了改进的CNN-LSTM的DGA 域名检测算法,该算法融合了卷积神经网络（CNN）、注意力机制和双向长短时记忆网络（BiLSTM）, 可以同时检测出两种类型的DGA域名。最后进行了不同算法的对比实验,实验结果表明,与其他 深度学习模型相比,该算法提高了DGA域名的二分类和多分类的准确率和F1值。在多分类实验 中,通过改进损失函数,提高了小样本数据的域名检测率。     

深度学习中对比散度算法的有偏性分析

为了给对比散度算法的进一步优化提供理论指导,尝试从理论上分析对比散度算法的收敛性。首先从仅含4个结点的玻尔兹曼机入手,利用单纯形表征模型的概率空间,以及流形表征概率空间与模型参数的关系,形象地表示了对比散度算法和极大似然算法的收敛过程,并从理论上推导出对比散度算法的收敛集与极大似然算法的收敛集之差不为空,从而证明了对比散度算法的有偏性。基于该结论,设计了一种先利用对比散度算法进行预训练,再利用极大似然算法调优的训练策略。实验结果表明,在应用该策略获得同等收敛效果的条件下,训练迭代步骤降低了83.3%。     

晋南典型丘陵沟壑区不同土地利用类型对土壤碳氮含量影响研究

探讨了晋南典型丘陵沟壑区4种土地利用类型(刺槐(Robinia pseudoacacia)林地、侧柏(Platy-cladus orientalis)林地、退耕荒草地、农田玉米地)不同土层深度的碳氮含量变化,为该地区生态恢复与重建提供科学依据.以晋南典型丘陵沟壑区退耕年限、坡度、坡向等相近的4种不同土地利用类型为研究对...     

脉冲爆震发动机两相流喷射混合过程数值模拟

脉冲爆震发动机具有众多优点,近来受到广泛的关注.要成功起始爆震首先要解决燃油、空气的喷射与混合问题.利用CFD商用软件FLUENT分别对切向、轴向和径向液态汽油喷射方式的爆震室中油、气的混合特性进行了三维数值模拟,结果显示:轴向喷射时,燃油空间分布不均匀,油气的混合均匀性也不够;径向喷射时,油气的混合不如切向喷射时充分,油气的分布也不如其它两种方式均匀;切向喷射时,空间分布比较均匀,油气混合性也较好.     

岷江上游景观边界效应影响因子分析

 边界效应受多种因子影响,在不同时空尺度下表现出不同的边界效应深度。目前关于边界效应深度影响因子的研究只有少量定性报道,缺少定量分析。以岷江上游林农边界为例,分析了生物量边界效应深度的影响因子。应用GIS软件,将边界类型图与数字高程图、土地利用图、降雨数据的叠加,获取边界所处海拔、坡度、坡向、降雨以及边界两侧斑块面积。在SPSS软件中对已获得的边界效应深度与以上诸因子进行多元线性回归分析。研究结果表明：林农边界效应深度与海拔和坡度存在显著线性回归关系,呈负相关,即海拔越低、坡度越小边界效应深度越大;坡向对边界效应深度影响较小,降雨和林块面积对边界效应深度影响不明显。