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基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法: 1; 作者丁伟杰郑文浩 +2 位作者方怡王琦晖李小薪《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第9期935-944,共10页; 针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身... 展开更多; 关键词免疫防御精度注入分组径向基函数(RBF) 权重衰减; 在线阅读下载PDF 职称材料

信任网络中多维信任序列模式挖掘方法研究被引量：2: 2; 作者龚卫华郭伟鹏杨良怀《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1810-1816,共7页; 现有信任网络研究大多侧重于信任的推理及聚合计算,缺乏对实体重要性及其关联性分析,为此该文提出一种多维信任序列模式(Multi-dimensional Trust Sequential Patterns,MTSP)挖掘算法。该算法包括频繁信任序列挖掘和多维模式筛选两个处... 展开更多; 关键词信任网络关联分析频繁序列多维信任; 在线阅读下载PDF 职称材料

支持WiMAX节点灵活休眠的两阶段可靠多播策略被引量：2: 3; 作者朱艺华周标李燕君《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1552-1557,共6页; 节能是无线网络的一个重要课题.针对IEEE 802.16e标准第2类节能模型中监听窗口长度固定会导致一些空闲移动站因得不到及时休眠而浪费能量这一不足,该文提出"两阶段可靠多播策略",让基站在第1阶段多播数据包,在第2阶段对第1阶... 展开更多; 关键词节能可靠数据传递 IEEE 802.16e标准多播; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割被引量：3: 4; 作者郑宇祥郝鹏翼 +1 位作者吴冬恩白琮《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1409-1417,共9页; U-Net在医学影像分割领域是目前应用最广泛的分割模型,其“编码-解码”结构也成为了构建医学影像分割模型最常用的结构。尽管U-Net在许多领域实现了非常高的分割准确度,但是存在着计算复杂度高、推理速度慢、运行消耗内存大等问题,导致... 展开更多; 关键词医学影像分割特征蒸馏深度学习图神经网络空间信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于对抗和迁移学习的灾害天气卫星云图分类被引量：3: 5; 作者张敏靖白琮 +1 位作者张敬林郑建炜《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期585-595,共11页; 针对卫星云图中的灾害天气数据存在严重不平衡问题,提出一个结合生成对抗学习(GAN)和迁移学习(TL)的卷积神经网络(CNN)框架以解决上述问题进而提高基于卫星云图的灾害天气分类精度。该框架主要包含基于GAN的数据均衡化模块和基于迁移学... 展开更多; 关键词灾害天气卫星影像图片分类生成对抗网络类间不平衡; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法: 1; 作者丁伟杰郑文浩方怡王琦晖李小薪; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江警察学院计算机与信息安全系浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室杭州师范大学钱江学院; 出处《高技术通讯》 CAS 北大核心 2024年第9期935-944,共10页; 基金国家自然科学基金(62271448) 浙江省自然科学基金(LGF22F020027) +2 种基金教育部人文社会科学研究项目(22YJA840004)资助。; 文摘针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身的鲁棒性,本文重点研究免疫防御方法。现有的免疫防御方法主要基于鲁棒优化策略来提升DNN的鲁棒性,为DNN构建鲁棒模块的工作较少。本文在DNN中引入了2个新的鲁棒单元:基于特征压缩和精度注入的沙漏状数据处理单元,用以减小对抗性扰动的干扰;分组径向基函数单元,用于增强DNN的非线性和适应类内变化的能力。在优化过程中使用标签平滑、退火策略和权值衰减来进一步提高鲁棒性。在2个数据集(MNIST和CIFAR-10)以及2个流行的DNN模型(LeNet5和VGG16)上的实验表明,将所提出的鲁棒单元集成到DNN中可以大幅提高其对对抗性攻击的免疫能力,同时保持其在干净样本上的识别性能。; 关键词免疫防御精度注入分组径向基函数(RBF) 权重衰减; Keywords immune defense precision injection group radial basis function(RBF) weight decay; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41 [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

题名信任网络中多维信任序列模式挖掘方法研究被引量：2: 2; 作者龚卫华郭伟鹏杨良怀; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1810-1816,共7页; 基金国家自然科学基金(61070042) 浙江省自然科学基金(LY13F020026 Y1080102)资助课题; 文摘现有信任网络研究大多侧重于信任的推理及聚合计算,缺乏对实体重要性及其关联性分析,为此该文提出一种多维信任序列模式(Multi-dimensional Trust Sequential Patterns,MTSP)挖掘算法。该算法包括频繁信任序列挖掘和多维模式筛选两个处理过程,综合考虑信任强度、路径长度和实体可信度等多维度因素,有效地挖掘出信任网络中的频繁多维信任序列所包含的重要实体及其关联结构。仿真实验表明该文所提MTSP算法的挖掘结果全面、准确地反映了信任网络中重要信任实体关联性及其序列结构特征。; 关键词信任网络关联分析频繁序列多维信任; Keywords Trust network Association analysis Frequent sequences Multi-dimensional trust; 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

题名支持WiMAX节点灵活休眠的两阶段可靠多播策略被引量：2: 3; 作者朱艺华周标李燕君; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室浙江工业大学信息工程学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期1552-1557,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61070190 No.61003264) 浙江省重大科技专项重点国际合作项目(No.2009C14033); 文摘节能是无线网络的一个重要课题.针对IEEE 802.16e标准第2类节能模型中监听窗口长度固定会导致一些空闲移动站因得不到及时休眠而浪费能量这一不足,该文提出"两阶段可靠多播策略",让基站在第1阶段多播数据包,在第2阶段对第1阶段丢失的数据包进行网络编码并重播.该策略让移动站一旦空闲就进入休眠,实现了时延约束下数据包的可靠传递.仿真试验表明,该策略可以降低能耗,且移动站的占空比、能耗、吞吐率、丢包率等指标均优于传统的重传与确认方案.; 关键词节能可靠数据传递 IEEE 802.16e标准多播; Keywords power saving reliable packet delivery IF.EE 802.16e standard multicasting; 分类号 TN92 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割被引量：3: 4; 作者郑宇祥郝鹏翼吴冬恩白琮; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1409-1417,共9页; 基金国家自然科学基金(61801428,U20A20196,U1908210) 浙江省自然科学基金(LR21F020002)。; 文摘 U-Net在医学影像分割领域是目前应用最广泛的分割模型,其“编码-解码”结构也成为了构建医学影像分割模型最常用的结构。尽管U-Net在许多领域实现了非常高的分割准确度,但是存在着计算复杂度高、推理速度慢、运行消耗内存大等问题,导致其难以在移动应用平台部署。为解决这一问题,提出了一种结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割方法TinyUnet。该方法使用轻量化的U-Net作为学生网络。考虑到小模型没有足够的学习能力,通过选择合适的蒸馏位置,对多层教师特征图进行蒸馏;同时加强教师网络深层特征图的边缘,并构建边缘关键点图结构,采用图卷积网络对学生网络进行空间信息蒸馏,从而补充重要的边缘信息和空间信息。实验表明:在3个医学影像数据集上,TinyUnet能够达到U-Net 98.3%~99.7%的分割准确度,但是将U-Net的参数量平均降低了99.6%,运算速度提高了约110倍;同时,与其他轻量化医学影像分割模型相比,TinyUnet不仅具有较高的分割准确度,而且占用内存更少,运行速度更快。; 关键词医学影像分割特征蒸馏深度学习图神经网络空间信息; Keywords medical image segmentation feature distillation deep learning graph neural network spatial information; 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

题名基于对抗和迁移学习的灾害天气卫星云图分类被引量：3: 5; 作者张敏靖白琮张敬林郑建炜; 机构浙江工业大学计算机科学与技术学院浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室南京信息工程大学大气科学学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期585-595,共11页; 基金国家重点研发计划(2018YFE0126100) 国家自然科学基金(41775008,61976192,61702275) 浙江新苗人才计划(2020R403059)。; 文摘针对卫星云图中的灾害天气数据存在严重不平衡问题,提出一个结合生成对抗学习(GAN)和迁移学习(TL)的卷积神经网络(CNN)框架以解决上述问题进而提高基于卫星云图的灾害天气分类精度。该框架主要包含基于GAN的数据均衡化模块和基于迁移学习的CNN分类模块。上述2个模块分别从数据和算法层面解决数据的类间不平衡问题,分别得到一个相对均衡的数据集和一个可在不同类别数据上提取相对均衡特征的分类模型,最终实现对卫星云图的分类,提高其中灾害天气的卫星云图类别分类准确率。与此同时所提方法在自建的大规模卫星云图数据上进行了测试,消融性和综合实验结果证明了所提数据均衡方法和迁移学习方法是有效的,且所提框架模型对各个灾害天气类别的分类精度都有显著提升。; 关键词灾害天气卫星影像图片分类生成对抗网络类间不平衡; Keywords disaster weather satellite image image classification generative adversarial networks data imbalance; 分类号 TB553 [理学—声学]; 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	基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法	丁伟杰郑文浩方怡王琦晖李小薪	《高技术通讯》 CAS 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	信任网络中多维信任序列模式挖掘方法研究	龚卫华郭伟鹏杨良怀	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	支持WiMAX节点灵活休眠的两阶段可靠多播策略	朱艺华周标李燕君	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	结合多层特征及空间信息蒸馏的医学影像分割	郑宇祥郝鹏翼吴冬恩白琮	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于对抗和迁移学习的灾害天气卫星云图分类	张敏靖白琮张敬林郑建炜	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	3	在线阅读下载PDF 职称材料