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基于深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别 被引量：33
1
作者 寇广 王硕 张达 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第9期2187-2193,共7页
网络安全态势要素识别的基础是对态势数据集进行有效的特征提取。针对反向传播(BP)神经网络对海量安全态势信息数据学习时过度依赖数据标签的问题,该文提出一种结合深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别方法,通过无监督... 网络安全态势要素识别的基础是对态势数据集进行有效的特征提取。针对反向传播(BP)神经网络对海量安全态势信息数据学习时过度依赖数据标签的问题,该文提出一种结合深度堆栈编码器和反向传播算法的网络安全态势要素识别方法,通过无监督学习算法逐层训练网络,在此基础上堆叠得到深度堆栈编码器,利用编码器提取数据集特征,实现了网络的无监督训练。仿真实验验证了该方法能有效提升安全态势感知的效能和准确度。 展开更多
关键词 网络安全态势 反向传播神经网络 堆栈编码器 数据分析
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一种基于FPGA加速的高性能数据解压方法 被引量：8
2
作者 刘谱光 魏子令 +1 位作者 黄成龙 陈曙晖 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2687-2704,共18页
在数据库、深度学习、高效存储等数据读取性能敏感的应用场景中,数据解压性能对上层应用的服务质量有着重要影响.LZ4无损数据压缩算法具备高速解压特性,因此被广泛应用在高速解压场景中,但其运行需要消耗大量CPU资源.为减少LZ4数据解压... 在数据库、深度学习、高效存储等数据读取性能敏感的应用场景中,数据解压性能对上层应用的服务质量有着重要影响.LZ4无损数据压缩算法具备高速解压特性,因此被广泛应用在高速解压场景中,但其运行需要消耗大量CPU资源.为减少LZ4数据解压开销,学界和业界提出了基于FPGA的LZ4数据解压加速方法.但现有方法大多采用逐字节顺序处理的计算模式,导致并行度和吞吐率存在较大不足.因此,设计实现高性能LZ4数据解压加速方法成为当前研究亟需解决的关键问题.以LZ4解压的高性能加速为目标,本文研究从多层次对LZ4解压进行并行加速设计,提出了一种基于FPGA加速的高性能LZ4数据解压方法.首先,本方法研究对LZ4序列解析过程进行并行化改进,设计实现了一个基于多字段并行解析方法的并行化序列解析器,将吞吐率从每周期单字节扩展到每周期多字节.此外,本方法对序列解析器中的高时延长度字段解析逻辑进行优化改进,设计了基于二分法的最大匹配长度快速解析方法,显著减小序列解析器的关键路径时延,使得改进后的设计时钟频率比改进前提高了约21%.其次,基于并行化序列解析器,本方法设计实现了一个高性能数据解压引擎.该引擎将序列解析与数据还原过程进行解耦设计,对解压输出数据通路进行扩展,解决了解压过程中输入输出吞吐率不匹配的问题.最后,为进一步提高吞吐率性能,本方法提出了可扩展多引擎数据解压加速器设计,并实现了一个基于CPU-FPGA架构的异构端到端数据解压加速系统原型.实验分析表明,本方法提出的数据解压引擎的每周期吞吐量是现有研究的4.1~6.8倍.该引擎实现了约1.7 GB/s的解压吞吐率,达到现有研究的2.6~6.6倍.系统原型的端到端测试和资源使用评估结果表明,本方法提出的数据解压加速系统在吞吐率和资源使用方面具备良好的可扩展性.在功耗效率方面,集成8引擎的解压加速系统原型的功效比是软件加速方法的1.6倍以上. 展开更多
关键词 数据解压加速 并行化设计 现场可编程门阵列(FPGA) LZ4算法
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基于深度残差网络的ADS-B信号辐射源个体识别 被引量：16
3
作者 翁琳天然 彭进霖 +3 位作者 何元 钟都都 彭建华 茆旋宇 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2021年第4期24-29,共6页
针对传统依赖于人工提取的专家特征难以表征辐射源个体信号的细微差异问题,提出了一种基于深度残差网络(DRN)的辐射源个体识别算法。利用深度残差网络完成分类识别任务,将实测信号的同相分量(I路)和正交分量(Q路)输入到深度残差网络中... 针对传统依赖于人工提取的专家特征难以表征辐射源个体信号的细微差异问题,提出了一种基于深度残差网络(DRN)的辐射源个体识别算法。利用深度残差网络完成分类识别任务,将实测信号的同相分量(I路)和正交分量(Q路)输入到深度残差网络中进行训练。在包含不同飞行目标的ADS-B信号实测数据集上进行实验以评估该算法的性能。实验结果表明,提出的DRN模型在不需要人工进行特征选择的情况下达到了较好的分类精度。此外,在信噪比上对数据集进行扩增可进一步提升模型的性能。 展开更多
关键词 ADS-B 辐射源个体识别 深度残差网络 深度学习
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一种基于成对字向量和噪声鲁棒学习的同义词挖掘算法 被引量：1
4
作者 张浩宇 王戟 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1181-1194,共14页
同义词挖掘是自然语言处理中一项重要任务.为了构建大规模训练语料,现有研究利用远程监督、点击图筛选等方式抽取同义词种子,而这几种方式都不可避免地引入了噪声标签,从而影响高质量同义词挖掘模型的训练.此外,由于大量实体词所具有的... 同义词挖掘是自然语言处理中一项重要任务.为了构建大规模训练语料,现有研究利用远程监督、点击图筛选等方式抽取同义词种子,而这几种方式都不可避免地引入了噪声标签,从而影响高质量同义词挖掘模型的训练.此外,由于大量实体词所具有的少样本特性、领域分布差异性和预训练词向量训练目标与同义词挖掘任务的不一致性,在同义词挖掘任务中,词级别的预训练词向量很难产生高质量的实体语义表示.为解决这两个问题,提出了一种利用成对字向量和噪声鲁棒学习框架的同义词挖掘模型.模型利用预训练的成对字向量增强实体语义表示,并利用自动标注的噪声标签通过交替优化的方式,估计真实标签的分布并产生伪标签,希望通过这些改进提升模型的表示能力和鲁棒性.最后,使用WordNet分析和过滤带噪声数据集,并在不同规模、不同领域的同义词数据集上进行了实验验证.实验结果和分析表明,该同义词挖掘模型在各种数据分布和噪声比例下,与有竞争力的基准方法相比,均提升了同义词判别和同义词集合生成的效果. 展开更多
关键词 同义词挖掘 噪声标签学习 自然语言处理 成对字向量 信息抽取
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可持续自主学习的micROS机器人操作系统平行学习架构 被引量：12
5
作者 戴华东 易晓东 +2 位作者 王彦臻 王之元 杨学军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期49-57,共9页
作为机器人平台最重要的基础软件,机器人操作系统是提高机器人自主性与智能化水平的核心和关键.围绕实现适应环境的智能机器人系统这一目标,基于已有的micROS研究,提出了可持续自主学习的群体智能机器人操作系统平行学习架构,描述了架... 作为机器人平台最重要的基础软件,机器人操作系统是提高机器人自主性与智能化水平的核心和关键.围绕实现适应环境的智能机器人系统这一目标,基于已有的micROS研究,提出了可持续自主学习的群体智能机器人操作系统平行学习架构,描述了架构设计、核心概念、实现途径和应用验证.在micROS可扩展分布式层次架构的基础上,提出了支持可持续自主学习的平行学习架构,设计并实现了机器人操作系统的两大核心概念——基于"角色"的控制抽象和基于"语义情境图"的数据抽象,突破了群体智能行为操控、自组织无线网络等群体机器人自主智能协同急需解决的关键技术问题,在此基础上开展了面向多种场景的应用验证. 展开更多
关键词 机器人操作系统 群体智能 平行学习架构 持续自主学习 角色控制块
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基于Gazebo和Docker的群体机器人仿真系统设计 被引量：6
6
作者 晏杰 王彦臻 +3 位作者 林彬 金松昌 武云龙 赵名扬 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2021年第11期105-108,113,共5页
对群体机器人仿真系统进行了研究,分析了目前群体机器人仿真系统所存在的不足,设计和实现了一种基于Gazebo和Docker容器的群体机器人仿真系统。使用Gazebo对机器人平台和所处环境进行逼真和精细建模仿真,使用Docker容器对机器人的控制... 对群体机器人仿真系统进行了研究,分析了目前群体机器人仿真系统所存在的不足,设计和实现了一种基于Gazebo和Docker容器的群体机器人仿真系统。使用Gazebo对机器人平台和所处环境进行逼真和精细建模仿真,使用Docker容器对机器人的控制软件进行打包和隔离,Docker容器和Gazebo之间基于DDS通信传输控制指令与机器人的状态数据。仿真通过后,Docker容器中的机器人控制软件即可直接用于真实的机器人中。仿真实验表明,所设计的群体机器人仿真系统能够对群体机器人的机器人控制软件进行有效仿真验证。 展开更多
关键词 群体机器人 仿真 Gazebo DOCKER DDS
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基于FPGA的图着色问题求解
7
作者 张益豪 张子超 +3 位作者 刘小青 冷煌 王之元 许进 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3328-3334,共7页
图着色问题是在满足相邻顶点不能分配相同颜色且颜色数最少的约束条件下,将图的顶点划分为不相交的集合,且每个集合中的顶点分配相同的颜色。由于图着色问题属于NP-完全问题,求解图着色问题的算法复杂度会随顶点个数的增加呈指数级增长... 图着色问题是在满足相邻顶点不能分配相同颜色且颜色数最少的约束条件下,将图的顶点划分为不相交的集合,且每个集合中的顶点分配相同的颜色。由于图着色问题属于NP-完全问题,求解图着色问题的算法复杂度会随顶点个数的增加呈指数级增长。当顶点个数非常大时,通用处理器求解图着色问题的性能将会显著下降。因此,该文基于现场可编程逻辑门阵列(FPGA)实现求解图着色算法的专用硬件加速器。首先依据FPGA模块化的设计思路提出并实现了基于回溯法的图着色问题求解的硬件架构;其次分析了FPGA内部消耗资源与图着色顶点数之间的关系;最后利用通用异步收发传输器协议实现了通用处理器与FPGA的通信。实验结果表明,相比于在通用处理器上利用软件实现图着色算法,基于FPGA所实现的图着色算法运行时间减少了一个数量级。除此之外,FPGA内部消耗资源数与顶点个数呈线性关系,且每次迭代时FPGA运算所消耗的时间与顶点个数无关。 展开更多
关键词 图着色问题 回溯法 FPGA
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基于稀疏点云分割的适应视角变化的场景识别方法 被引量：1
8
作者 何雄辉 谭杰夫 +3 位作者 刘哲 薛超 杨绍武 张拥军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2023年第1期87-97,共11页
在机器人自主导航中,同时定位与建图负责感知周围环境并定位自身位姿,为后续的高级任务提供感知支撑。场景识别作为其中的关键模块,可以帮助机器人更加准确地感知周围环境,它通过识别当前的观测和之前的观测是否属于同一个场景来校正传... 在机器人自主导航中,同时定位与建图负责感知周围环境并定位自身位姿,为后续的高级任务提供感知支撑。场景识别作为其中的关键模块,可以帮助机器人更加准确地感知周围环境,它通过识别当前的观测和之前的观测是否属于同一个场景来校正传感器硬件固有误差导致的误差累积。现有的方法主要关注稳定视角下的场景识别,根据两个观测之间的视觉相似性来判断它们是否属于同一个场景。然而,当观测视角发生变化时,同一个场景的观测可能存在较大的视觉差异,使得观测之间可能只是局部相似,进而导致传统方法失效,因此,一种基于稀疏点云分割的场景识别方法被提出。它将场景进行分割,以解决局部相似的问题,并且结合视觉信息和几何信息实现准确的场景描述和匹配,使得机器人能识别出不同视角下的相同场景,支撑单机的回环检测模块或多机的地图融合模块。该方法基于稀疏点云分割将每个观测分割为若干部分,分割结果对视角具有不变性,并且从每个分割部分中提取出局部词袋向量和β角直方图来准确描述其场景内容,前者包含场景的视觉语义信息,后者包含场景的几何结构信息。之后,基于分割部分匹配观测之间的相同部分,丢弃不同部分,实现准确的场景内容匹配,提高场景识别的成功率。最后,在公开数据集上的结果表明,该方法在稳定视角和变化视角下的表现均优于在场景识别领域受到较多关注的词袋模型方法。 展开更多
关键词 视觉场景识别 分割 稀疏点云 同时定位与建图
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