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基于多通道机制的网络安全态势评估研究
被引量：
1
1
作者
乔溢
《信息技术》
2022年第10期159-165,共7页
鉴于网络攻击对个人、企业乃至国家网络安全的危害,提出多通道机制下的网络安全态势评估模型,融合多源异构的安全指标,构建直观的网络安全概况,进而保障不断扩增的网络环境。研究结果表明,该模型在态势数据集上性能良好,在实现网络环境...
鉴于网络攻击对个人、企业乃至国家网络安全的危害,提出多通道机制下的网络安全态势评估模型,融合多源异构的安全指标,构建直观的网络安全概况,进而保障不断扩增的网络环境。研究结果表明,该模型在态势数据集上性能良好,在实现网络环境安全层面具有建设性与导向性价值。
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关键词
网络安全
深度学习
多通道机制
态势评估模型
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职称材料
基于增强特征表示的社区发现算法
2
作者
刘国萍
刘井莲
司亚利
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2025年第1期22-31,共10页
社区发现算法对分析复杂网络的演变趋势有重要的现实意义。针对大多社区发现算法仅利用网络拓扑结构或属性信息划分社区,较少考虑融合网络的拓扑结构信息与节点属性信息完成更准确的节点特征表达。提出了一种基于增强特征表示的社区发...
社区发现算法对分析复杂网络的演变趋势有重要的现实意义。针对大多社区发现算法仅利用网络拓扑结构或属性信息划分社区,较少考虑融合网络的拓扑结构信息与节点属性信息完成更准确的节点特征表达。提出了一种基于增强特征表示的社区发现算法(EFP-CD)。首先,构造一个基本自编码器来学习优化节点属性信息;然后,将接收到的属性信息传递到图自编码器的每个网络层中,与提取的拓扑关系较好地融合起来,并在图自编码器的编码部分设计并行多通道机制,增强节点关键信息特征表示,生成用于社区发现任务的特征表示;最后,在社区发现任务中设计一个自监督机制,该机制利用两个自编码器的重构损失和聚类损失指导模型更新来识别网络中的社区结构。在四个真实网络数据集上与相关的社区发现算法进行对比实验,结果表明所提出的社区发现算法具有相对更好的性能。
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关键词
自编码器
社区发现
特征表示
并行
多通道机制
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职称材料
深度可分卷积结合多通道注意力的垃圾图像快速分类模型
被引量：
2
3
作者
王星
晏榕璟
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期88-93,共6页
针对传统垃圾图像分类模型结构复杂和实时性不强的问题,提出了一种深度可分卷积结合多通道注意力机制的垃圾图像快速分类模型.该模型首先利用深度卷积和逐点卷积的拼接模型构造深度可分卷积,通过减少卷积运算参数量降低模型训练时间开销...
针对传统垃圾图像分类模型结构复杂和实时性不强的问题,提出了一种深度可分卷积结合多通道注意力机制的垃圾图像快速分类模型.该模型首先利用深度卷积和逐点卷积的拼接模型构造深度可分卷积,通过减少卷积运算参数量降低模型训练时间开销;然后,引入多通道注意力机制,使模型对于强分类能力的特征具有更高的关注度;最后,在TrashNet、Garbage-classify和GINI等开源垃圾图像分类数据集上进行测试.实验结果表明,该模型相比当前主流垃圾图像分类模型,在保持识别精度较高的基础上,具有更小的时间开销和更广的检测范围.
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关键词
垃圾图像分类
深度卷积
逐点卷积
多通道
注意力
机制
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职称材料
题名
基于多通道机制的网络安全态势评估研究
被引量：
1
1
作者
乔溢
机构
国能(惠州)热电有限责任公司
出处
《信息技术》
2022年第10期159-165,共7页
文摘
鉴于网络攻击对个人、企业乃至国家网络安全的危害,提出多通道机制下的网络安全态势评估模型,融合多源异构的安全指标,构建直观的网络安全概况,进而保障不断扩增的网络环境。研究结果表明,该模型在态势数据集上性能良好,在实现网络环境安全层面具有建设性与导向性价值。
关键词
网络安全
深度学习
多通道机制
态势评估模型
Keywords
network security
deep learning
multi-channel mechanism
situation assessment model
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于增强特征表示的社区发现算法
2
作者
刘国萍
刘井莲
司亚利
机构
辽宁工业大学电子与信息工程学院
常熟理工学院计算机科学与工程学院
出处
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2025年第1期22-31,共10页
基金
国家自然科学基金(62102347)。
文摘
社区发现算法对分析复杂网络的演变趋势有重要的现实意义。针对大多社区发现算法仅利用网络拓扑结构或属性信息划分社区,较少考虑融合网络的拓扑结构信息与节点属性信息完成更准确的节点特征表达。提出了一种基于增强特征表示的社区发现算法(EFP-CD)。首先,构造一个基本自编码器来学习优化节点属性信息;然后,将接收到的属性信息传递到图自编码器的每个网络层中,与提取的拓扑关系较好地融合起来,并在图自编码器的编码部分设计并行多通道机制,增强节点关键信息特征表示,生成用于社区发现任务的特征表示;最后,在社区发现任务中设计一个自监督机制,该机制利用两个自编码器的重构损失和聚类损失指导模型更新来识别网络中的社区结构。在四个真实网络数据集上与相关的社区发现算法进行对比实验,结果表明所提出的社区发现算法具有相对更好的性能。
关键词
自编码器
社区发现
特征表示
并行
多通道机制
Keywords
self-encoder
community detection
Feature Representation
parallel multichannel mechanism
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度可分卷积结合多通道注意力的垃圾图像快速分类模型
被引量：
2
3
作者
王星
晏榕璟
机构
石河子开放大学
西交利物浦大学理学院
出处
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2023年第3期88-93,共6页
基金
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20190312,NGII20180117)的资助
文摘
针对传统垃圾图像分类模型结构复杂和实时性不强的问题,提出了一种深度可分卷积结合多通道注意力机制的垃圾图像快速分类模型.该模型首先利用深度卷积和逐点卷积的拼接模型构造深度可分卷积,通过减少卷积运算参数量降低模型训练时间开销;然后,引入多通道注意力机制,使模型对于强分类能力的特征具有更高的关注度;最后,在TrashNet、Garbage-classify和GINI等开源垃圾图像分类数据集上进行测试.实验结果表明,该模型相比当前主流垃圾图像分类模型,在保持识别精度较高的基础上,具有更小的时间开销和更广的检测范围.
关键词
垃圾图像分类
深度卷积
逐点卷积
多通道
注意力
机制
Keywords
garbage images classification
deep convolution
pointwise convolution
multi-channel attention
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多通道机制的网络安全态势评估研究
乔溢
《信息技术》
2022
1
在线阅读
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职称材料
2
基于增强特征表示的社区发现算法
刘国萍
刘井莲
司亚利
《辽宁工业大学学报(自然科学版)》
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
深度可分卷积结合多通道注意力的垃圾图像快速分类模型
王星
晏榕璟
《兰州理工大学学报》
CAS
北大核心
2023
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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