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基于多层全连接神经网络的6C地震波极化向量识别研究被引量：1: 1; 作者廖成旺庞聪 +1 位作者江勇吴涛《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期331-335,435,共6页; 利用机器学习原理,提出一种基于多层全连接(multi-layer fully connected, MFC)神经网络的六分量(six-component, 6C)地震波极化向量识别方法。首先利用6C地震波各波型极化向量数学模型和一系列仿真参数得到5种波型和噪声波型各5 000个... 展开更多; 关键词极化向量识别六分量地震波多层全连接神经网络支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于跨层全连接神经网络的癫痫发作期识别被引量：4: 2; 作者王凤琴卢官明 +1 位作者柯亨进肖新凤《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2098-2103,共6页; 在缺乏足够先验知识下,自适应癫痫发作期识别异常困难。提出一种新的度量通道之间的同步特征计算方法(聚类划分互信息),以相关矩阵方式组织单窗口内全局同步特征模式,进而设计一种跨层全连接神经网络分类器,对非平稳同步特征模式实现自... 展开更多; 关键词聚类划分互信息脑电癫痫同步模式分类跨层全连接神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

新型GAN的WSN异常检测方法被引量：4: 3; 作者刘拥民张钱垒 +2 位作者杨钰津罗皓懿黄浩《计算机工程与设计》北大核心 2023年第12期3554-3562,共9页; 为实时预警无线传感器网络(WSN)进行数据传输过程中的一系列威胁,提出一种新型生成对抗网络(GAN)的WSN异常检测方法。采用梯度归一化和代价距离改进的GAN目标函数,与改进的对抗学习异常检测方法相结合,能准确、全面地将数据流特征的分... 展开更多; 关键词无线传感器网络生成对抗网络异常检测梯度归一化代价距离目标函数全连接层网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择被引量：4: 4; 作者章彬慧宋春花 +3 位作者牛保宁柳浩楠陶温霞程永强《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期86-94,共9页; 查询是数据库系统的主要负载,为查询选择合适的执行计划是提高数据库系统性能、最终提升应用系统性能的关键。针对当前查询优化器为并发查询选择的执行计划准确率较低、动态性不足的问题,利用长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网... 展开更多; 关键词并发查询深度学习长短期记忆-全连接层网络(LSTM-FCN) 查询交互合适的执行计划; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多层全连接神经网络的6C地震波极化向量识别研究被引量：1: 1; 作者廖成旺庞聪江勇吴涛; 机构中国地震局地震研究所武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站湖北省地震局; 出处《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期331-335,435,共6页; 基金中国地震局地震研究所和应急管理部国家自然灾害防治研究院基本科研业务费(IS201916293,IS202236328) 武汉引力与固体潮国家野外科学观测研究站开放基金(WHYWZ202208) 中国地震局“三结合”课题(3JH-202201024)。; 文摘利用机器学习原理,提出一种基于多层全连接(multi-layer fully connected, MFC)神经网络的六分量(six-component, 6C)地震波极化向量识别方法。首先利用6C地震波各波型极化向量数学模型和一系列仿真参数得到5种波型和噪声波型各5 000个极化向量数据集,然后随机选取其中5 000个作为测试集,其余划分为训练集,进行MFC神经网络与支持向量机(support vector machine, SVM)的综合辨识性能对比实验。结果表明,MFC神经网络模型识别5种极化向量类型(SH波和Love波视为一类)和6种极化向量类型的效果均显著优于SVM模型,平均识别率分别达到99.786%和87.940%。; 关键词极化向量识别六分量地震波多层全连接神经网络支持向量机; Keywords polarization vector identification six-component seismic waves multi-layer fully connected neural network support vector machine; 分类号 P315 [天文地球—地震学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于跨层全连接神经网络的癫痫发作期识别被引量：4: 2; 作者王凤琴卢官明柯亨进肖新凤; 机构湖北师范大学物理与电子科学学院南京邮电大学信息与通信工程学院武汉大学计算机学院广东环境保护工程职业学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第7期2098-2103,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61071167,61501249); 文摘在缺乏足够先验知识下,自适应癫痫发作期识别异常困难。提出一种新的度量通道之间的同步特征计算方法(聚类划分互信息),以相关矩阵方式组织单窗口内全局同步特征模式,进而设计一种跨层全连接神经网络分类器,对非平稳同步特征模式实现自适应分类。实验表明该方法可获得[98.19%±0.24%]精确度,[98.27%±0.51%]敏感度和[98.11%±0.36%]特异度,超过了现有大部分方法的分类性能。另外,该方法无须去噪和去伪迹等预处理过程;而且其仅需设置一个超参数(时间窗),避免了过多的潜在错误参数设置而导致的分类性能的降低。; 关键词聚类划分互信息脑电癫痫同步模式分类跨层全连接神经网络; Keywords clustering partition mutual information EEG epilepsy synchronization pattern classification cross layer fully connected net; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名新型GAN的WSN异常检测方法被引量：4: 3; 作者刘拥民张钱垒杨钰津罗皓懿黄浩; 机构中南林业科技大学计算机与信息工程学院中南林业科技大学智慧林业云研究中心; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2023年第12期3554-3562,共9页; 基金国家自然科学基金项目(31870532) 湖南省自然科学基金项目(2021JJ31163) 湖南省教育科学“十三五”规划基金项目(XJK20BGD048)。; 文摘为实时预警无线传感器网络(WSN)进行数据传输过程中的一系列威胁,提出一种新型生成对抗网络(GAN)的WSN异常检测方法。采用梯度归一化和代价距离改进的GAN目标函数,与改进的对抗学习异常检测方法相结合,能准确、全面地将数据流特征的分布情况映射到潜在空间,使生成器在训练过程中增加生成数据的多样性,提升模型的鲁棒性;引入带有丢失操作的全连接层网络体系,显著增强对WSN中数据流异常状态的识别能力。仿真结果表明,该方法可全面有效地提高入侵检测方法的综合检测效果。; 关键词无线传感器网络生成对抗网络异常检测梯度归一化代价距离目标函数全连接层网络; Keywords wireless sensor network generate confrontation network abnormal detection gradient normalization Wasserstein distance objective function full connection layer network; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择被引量：4: 4; 作者章彬慧宋春花牛保宁柳浩楠陶温霞程永强; 机构太原理工大学信息与计算机学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第2期86-94,共9页; 基金国家自然科学基金(62072326) 山西省重点研发计划项目(201903D421007) 赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20190411)。; 文摘查询是数据库系统的主要负载,为查询选择合适的执行计划是提高数据库系统性能、最终提升应用系统性能的关键。针对当前查询优化器为并发查询选择的执行计划准确率较低、动态性不足的问题,利用长短期记忆(longshort-termmemory,LSTM)网络的时域特性和全连接层网络(fullconnectednetworks,FCN)对特征的融合及分类优势,提出基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择方法。设计并编码查询组合的执行计划特征和交互特征,将其作为网络的输入,为查询动态选择适合实际运行场景的执行计划。在PostgreSQL上的实验验证了所提方法可行有效,LSTM-FCN在不同查询组合及并行度为3、4、5、6、7的情况下,以97.06%的平均准确率为查询选择合适的执行计划。; 关键词并发查询深度学习长短期记忆-全连接层网络(LSTM-FCN) 查询交互合适的执行计划; Keywords concurrent queries deep learning long short-term memory-full connected networks(LSTM-FCN) query interaction appropriate query plan; 分类号 TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多层全连接神经网络的6C地震波极化向量识别研究	廖成旺庞聪江勇吴涛	《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于跨层全连接神经网络的癫痫发作期识别	王凤琴卢官明柯亨进肖新凤	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	新型GAN的WSN异常检测方法	刘拥民张钱垒杨钰津罗皓懿黄浩	《计算机工程与设计》北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于LSTM-FCN的并发查询执行计划选择	章彬慧宋春花牛保宁柳浩楠陶温霞程永强	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2022	4	在线阅读下载PDF 职称材料