在室外场景高倍压缩下,针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中大多数现有信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法重建精度低、复杂度较高的问题,提出了一种基于深度自编码器的CSI压缩反馈...在室外场景高倍压缩下,针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中大多数现有信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法重建精度低、复杂度较高的问题,提出了一种基于深度自编码器的CSI压缩反馈方法。该方法首先在编码器采用卷积神经网络提取原始CSI的特征信息;然后将全连接网络压缩为低维码字反馈回解码器;最后考虑到室外环境的CSI空间模式复杂、高倍压缩下信息损失较多,在解码器的残差网络中使用并行多分辨率卷积网络与具有丰富神经元的全连接网络对接收到的特征码字进行重建,以此增强所提方法的重建能力与泛化能力。实验结果表明,所提方法的重建质量在不同压缩比下均有显著提升。展开更多
针对不同语料库之间数据分布差异问题,提出一种基于深度自编码器子域自适应的跨库语音情感识别算法。首先,该算法采用两个深度自编码器分别获取源域和目标域表征性强的低维情感特征;然后,利用基于LMMD(local maximum mean discrepancy)...针对不同语料库之间数据分布差异问题,提出一种基于深度自编码器子域自适应的跨库语音情感识别算法。首先,该算法采用两个深度自编码器分别获取源域和目标域表征性强的低维情感特征;然后,利用基于LMMD(local maximum mean discrepancy)的子域自适应模块,实现源域和目标域在不同低维情感类别空间中的特征分布对齐;最后,使用带标签的源域数据进行有监督地训练该模型。在eNTERFACE库为源域、Berlin库为目标域的跨库识别方案中,所提算法的跨库识别准确率相比于其他算法提升了5.26%~19.73%;在Berlin库为源域、eNTERFACE库为目标域的跨库识别方案中,所提算法的跨库识别准确率相比于其他算法提升了7.34%~8.18%。因此,所提方法可以有效地提取不同语料库的共有情感特征并提升了跨库语音情感识别的性能。展开更多
恶意代码作者通常会不断演化软件版本,形成恶意软件家族,现有的恶意软件家族分类方法,在特征选择的鲁棒性和分类算法的有效性、准确性方面还有待改进。为此,文章提出一种基于混合特征的深度自动编码的恶意软件分类方法。首先,通过提取...恶意代码作者通常会不断演化软件版本,形成恶意软件家族,现有的恶意软件家族分类方法,在特征选择的鲁棒性和分类算法的有效性、准确性方面还有待改进。为此,文章提出一种基于混合特征的深度自动编码的恶意软件分类方法。首先,通过提取恶意样本的动态API序列特征和静态字节熵特征作为混合特征,可以获取恶意样本的全局结构;然后,利用深度自编码器对高维特征进行降维处理;最后,将获得的低维特征输入到极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法分类器中,获得恶意软件的家族分类。实验结果表明,该方法可以正确、有效地区分不同恶意软件家族,分类的微平均AUC(Micro—average Area Under Curve)达到98.3%,宏平均AUC(Macro—average Area Under Curve)达到97.9%。展开更多
文摘在室外场景高倍压缩下,针对大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中大多数现有信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方法重建精度低、复杂度较高的问题,提出了一种基于深度自编码器的CSI压缩反馈方法。该方法首先在编码器采用卷积神经网络提取原始CSI的特征信息;然后将全连接网络压缩为低维码字反馈回解码器;最后考虑到室外环境的CSI空间模式复杂、高倍压缩下信息损失较多,在解码器的残差网络中使用并行多分辨率卷积网络与具有丰富神经元的全连接网络对接收到的特征码字进行重建,以此增强所提方法的重建能力与泛化能力。实验结果表明,所提方法的重建质量在不同压缩比下均有显著提升。
文摘针对不同语料库之间数据分布差异问题,提出一种基于深度自编码器子域自适应的跨库语音情感识别算法。首先,该算法采用两个深度自编码器分别获取源域和目标域表征性强的低维情感特征;然后,利用基于LMMD(local maximum mean discrepancy)的子域自适应模块,实现源域和目标域在不同低维情感类别空间中的特征分布对齐;最后,使用带标签的源域数据进行有监督地训练该模型。在eNTERFACE库为源域、Berlin库为目标域的跨库识别方案中,所提算法的跨库识别准确率相比于其他算法提升了5.26%~19.73%;在Berlin库为源域、eNTERFACE库为目标域的跨库识别方案中,所提算法的跨库识别准确率相比于其他算法提升了7.34%~8.18%。因此,所提方法可以有效地提取不同语料库的共有情感特征并提升了跨库语音情感识别的性能。
文摘恶意代码作者通常会不断演化软件版本,形成恶意软件家族,现有的恶意软件家族分类方法,在特征选择的鲁棒性和分类算法的有效性、准确性方面还有待改进。为此,文章提出一种基于混合特征的深度自动编码的恶意软件分类方法。首先,通过提取恶意样本的动态API序列特征和静态字节熵特征作为混合特征,可以获取恶意样本的全局结构;然后,利用深度自编码器对高维特征进行降维处理;最后,将获得的低维特征输入到极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法分类器中,获得恶意软件的家族分类。实验结果表明,该方法可以正确、有效地区分不同恶意软件家族,分类的微平均AUC(Micro—average Area Under Curve)达到98.3%,宏平均AUC(Macro—average Area Under Curve)达到97.9%。
