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

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.

基于Ngram+Bi-GRU的多家族恶意域名检测

针对现有恶意域名检测方法存在检测精度不高和检测范围局限等问题,提出一种基于Ngram+Bi-GRU的多家族恶意域名检测算法。首先,利用Ngram模型对去除顶级域名的剩余域名级进行分割,获取到包含上下文语义信息的多个域名字符片段序列,并将域名字符片段序列转换成向量;然后,利用双向门控循环型网络(Bi-Directional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)自动学习域名向量的特征;最后,利用Softmax分类器实现合法域名与恶意域名的分类。通过在360Netlab和Malware Domain List等多家族恶意域名集上进行测试,算法运行结果表明,本文模型可对19种家族恶意域名保持检测精度在93%以上,平均检测精度为94.92%,并与当前主流的基于域名字符特征的恶意域名检测算法相比,本文模型在保持检测精度较高的基础上具有更广的检测范围。

欠发达生态脆弱区城市化与生态环境耦合协调发展研究——以兰州市为例

本文在研究城市化与生态环境之间的耦合协调关系之上,通过建立兰州市城市化水平和生态环境水平综合评价体系,运用耦合协调度模型来量化兰州市城市化与生态环境的耦合协调发展关系,依此来探讨欠发达生态脆弱区城市化与生态环境之间生态系统相互作用、共同演进的规律性特征。实证结果表明:兰州市城市化发展水平持续稳步提升,生态环境发展水平总体趋于稳定;城市化与生态环境耦合协调度表现为稳步上升态势,耦合协调类别由濒临失调型转化为勉强协调型。