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摘要:针对深度学习方法运用于入侵检测时需要大量标注数据集和难以实时检测的缺陷,利用网络流量中正常数据多于异常数据的一般规律,提出一种结合集成K-means聚类和自编码器的EKM-AE(ensemble K-means and autoencoder)入侵检测方法.首先通过集成K-means聚类从实时抓取的网络流量中得出正常样例,用于训练自编码器...
摘要:基于距离选通成像时间切片间的相关性,提出分布式压缩感知三维成像方法,有效解决了三维成像庞大数据量与硬件存储性能的冲突.根据相关性构建基于联合稀疏模型的分布式压缩模型,辅助重构部分时间切片.设计一种自适应距离选通方法,根据设定阈值自适应调整选通时间,无需距离先验信息,增加了系统灵活性.结果表明:平均采样率为0.15时,该方法的成像质量比传统...
摘要:以面向对象程序设计(C++)课程为例,挖掘与整合课程中所蕴含的思政资源,利用课程知识点与课程思政案例相结合的方式,对教学大纲、教学设计以及教学方法等进行改革,将思想政治教育充分融入教学,丰富课堂教学内容,提高学生课堂学习的自觉性,提升学生思想政治素养....
摘要:当前中小学的教育信息化教学对教师的信息技术应用能力提出了更高的要求.针对当前中小学教师信息技术应用能力现状,教育管理部门可通过培训对象前移、构建系统化培训模式、搭建体系化培训课程、实现个性化培训教学、建立全过程评价体系和网络研修学习与训后指导等措施,优化"国培计划"培训模式,有效地提升了中小学教师信息技术应用能力....
摘要:神经网络模型的发展给资源匮乏语言的语音及语言信息处理带来新的机遇,基于神经网络的少数民族语言的语音识别系统效率及准确率比传统方法有了很大提高.对于大词汇量语音识别系统,适当选择声学模型和语言模型很重要.对较小的维吾尔语语料库(THUYG公开语料库)进行了深入研究,采用Kaldi开源语音识别平台将深度的CNN?HMM作为声学模型,通过理论分...
摘要:针对电力变压器故障诊断问题,提出一种改进的SOM神经网络算法(ISOM算法)。该算法根据SOM神经网络权值增量的变化情况对收敛条件进行自适应判断,确保网络的训练速度和精度。将ISOM算法应用于电力变压器故障诊断,以特征气体法为基础对油浸式变压器进行故障诊断实验。仿真结果表明,ISOM算法的训练速度快,训练精度高,对提供的电力变压器各类故障...
摘要:文本情感分析是自然语言处理领域的一个重要分支,广泛应用于舆情分析和内容推荐等方面,是近年来的研究热点.根据使用的不同方法,将其划分为基于情感词典的情感分析方法、基于传统机器学习的情感分析方法、基于深度学习的情感分析方法.通过对这三种方法进行对比,分析其研究成果,并对不同方法的优缺点进行归纳总结,介绍相关数据集和评价指标及应用场景,对情感分...
摘要:基于全球导航卫星系统干涉测量(Global Navigation Satellite System Interferometry and Reflectometry,GNSS-IR)的土壤湿度监测弥补了传统测量方法的不足,是近年来遥感领域研究的热点.针对以往研究多采用全球定位系统(Global Positioning System,GPS...
摘要:为提高加密图像可逆数据隐藏的嵌入容量与安全性,提出一种改进的加密域可逆数据隐藏算法.以分块加密方式保留图像块内相邻像素间的相关性,利用多元线性回归模型对图像块内特定像素进行预测,同时以位替换方式将预测误差码元和秘密信息同时嵌入目标像素中,通过差分对称编码提升编码效率并扩展嵌入空间,使得接收者在仅拥有加密密钥和嵌入密钥的情况下可无失真地恢复...
摘要:为了解决被跟踪目标因尺度、形状变化导致的跟踪效果变差的问题,本文提出一种基于孪生区域候选网络的目标跟踪模型,对孪生区域候选网络(SiamRPN)优化,升级特征提取基准网络,采取多层特征融合模式,引入注意力机制模块增强位置特性和通道特性,并应用检测领域提出的GA-RPN替换原有的RPN(区域候选网络).OTB2015和VOT2018数据集的...