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。     

基于Transformer的电网企业文件密级分类系统

为解决依靠保密人员对文件的密级进行人工标注,其准确性依赖相关人员的业务素质,容易造成标密不准的问题,建立一种基于Transformer模型的企业文件密级分类系统。该系统能自动提取文本密级信息的特征表达,对企业秘密文件做出智能辅助定密的决策。在国网吉林省电力有限公司内部核心商密文件、普通商密文件和非秘密文件构建的数据集上对提出的模型进行了实验验证,准确率为97.37%,召回率为98.67%,表明模型达到了较高的识别效果,因此该系统能有效防止秘密文件的泄露。     

基于移动边缘计算的超密集异构网络数据存储

针对目前超密集异构网络数据存储方法存储速率过慢,导致存储量较小,难以满足人们的要求,提出了基于移动边缘计算的超密集异构网络数据存储方法。构建基于移动边缘的网络结构模式,采用网络结构层次分析法,对超密集异构网络建立相应的选择层次模型,并根据网络数据收集和处理将其分类为数据收集网络和数据处理网络,最后,利用移动边缘计算技术,将写入的网络数据下沉到网络边缘,实现超密集异构网络数据的持久存储。实验结果表明,基于移动边缘计算的超密集异构网络数据存储方法能有效提高存储速率,扩大存储量。     

网络互连在水处理行业中的应用

水处理行业中网络的应用,以计算机网络的组成为例,一个网络是由一些分组交换机组成的,它们通过各种技术例如点到点链接或者局域网连接。[第一段]     

基于人工神经网络的系统建模及MATLAB实现

为了提高科研项目评估的客观性和公正性,选用BP网络为模型,利用逆向建模技术和MATLAB实现了"科研项目选题决策综合模糊评估系统"。测试数据表明该系统能较准确地对科研项目作出评估得分。     

基于复杂网络视角的智能周转箱绿色配送模式设计

常规烟草周转箱选型设计时仅考虑使用功能这一指标,未从经济持有量、单次装载率、总配送时间、汽车运载量等因素综合考虑,致使当前物流配送碳排放量高、经济效益低。基于线上线下融合的方法,首先利用百度指数和问卷调查收集整理出90个关于物流配送方面的高频词,然后使用复杂网络进行数据处理,将处理后的结论用于周转箱设计、周转箱溯源、周转箱回收,最后通过智能设计制造和Flexsim物流仿真,改善配送流程,形成智能周转箱绿色配送模式。通过两年的实际运行,智能周转箱与传统周转箱相比,每次使用能减少碳排放0.11 kg,减少幅度达15%,社会效益和经济效益显著。     

布谷鸟算法优化BP网络的电力负荷预测

针对BP神经网络容易出现过拟合和陷入局部最优现象导致电力负荷预测准确性不高的问题,建立了在不同日期和气温等影响因素下的布谷鸟算法(CS)优化BP神经网络的电力负荷预测模型.训练BP网络确定基本结构,运用布谷鸟算法搜寻最优解替换为BP网络的最优参数,结合安徽某地区的电力负荷数据进行仿真分析,可以得出布谷鸟算法优化后的预测模型相比于单一的BP神经网络准确性得到提高,证明了所建立的CS-BP模型具有良好的预测性能.     

基于高斯噪声与ST-GCN的人体骨架动作识别

针对基于ST-GCN的骨架动作识别中人工预定义的邻接矩阵结构单一、难以捕捉到非相邻关节点之间的相关性这一问题,提出了一种基于高斯噪声的扰动机制.在人工预定义的骨架图邻接矩阵上引入高斯噪声,利用该噪声扰动ST-GCN中固定的邻接矩阵,捕捉非相邻关节点之间的相关性,运用该方法在具挑战性的NTU RGB+D和Kinetics-Skeleton两个大规模数据集上进行了分类识别实验,结果表明：该方法在两大数据集上的识别精度高达95.34%和36.43%,在节约计算量的前提下有效地提高了动作识别的性能.     

人工智能在计算机网络技术中的应用研究

人工智能技术作为当前最为先进的技术手段之一,对于计算机网络技术的发展具有重要意义。人工智能可以应用在计算机网络技术的多个方面,比如数据挖掘分析、网络安全管理、网络系统管理与评价、平台智能化管理方面。当前,人工智能技术应用还存在一定的不足,因此,有必要进一步提升人工智能技术,实现计算机网络技术应用领域的突破。     

融合时间和地理信息的兴趣点推荐研究

在兴趣点推荐任务中,数据的严重稀疏性限制了模型的推荐性能,并且现有工作忽略了用户在不同时间段访问行为的差异性。针对上述问题,提出了一种融合时间和地理信息的兴趣点推荐模型。该模型首先通过循环神经网络联合学习多种因素;然后利用地理关系模块捕获轨迹中的地理影响。最后,通过一个统一的框架,针对用户工作日和节假日的不同出行需求,推荐不同的访问地点。实验证明,所提模型在兴趣点推荐表现上优于现有模型。