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题名基于DAPA的卷积神经网络Web异常流量检测方法
被引量:3
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作者
高胜花
李世明
李秋月
於家伟
郑爱勤
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机构
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院
上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室
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出处
《信息技术与网络安全》
2020年第2期8-12,共5页
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基金
上海市信息安全管理技术研究重点实验室开放课题(AGK2015003)
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文摘
针对Web攻击流量检测问题,提出一种基于动态自适应池化算法(Dynamic Adaptive Pooling Algorithm,DAPA)的卷积神经网络模型。首先将数据集中每一条请求流量进行剪裁、对齐、补足等操作,生成一系列50×150的矩阵数据A作为输入,然后搭建基于动态自适应的卷积神经网络模型去进行异常流量检测,使之可以根据特征图的不同,动态地调整池化过程,在网络结构中添加Dropout层来解决流量特征提取过程中的过拟合问题。实验表明,该方法比未使用动态自适应池化的方式精确度提升了1.2%,损失值降低了2.6%,过拟合问题也得到了解决。
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关键词
异常流量检测
卷积神经网络
动态自适应池化
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Keywords
abnormal flow detection
convolutional neural network
dynamic adaptive pooling
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名煤矿井下行人检测算法
被引量:7
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作者
杨清翔
吕晨
冯晨晨
王振宇
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机构
山西中煤华晋能源有限责任公司王家岭煤矿
中国矿业大学信息与控制工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2020年第1期80-84,共5页
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基金
国家重点研发计划资助项目(2018YFC0808302)
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文摘
针对井下光照不均匀、行人特征与背景的相似度高等导致基于计算机视觉的行人检测技术在井下应用面临很大挑战的问题,提出采用Faster区域卷积神经网络(RCNN)进行煤矿井下行人检测。Faster RCNN行人检测算法采用区域建议网络(RPN)生成候选区域,RPN与Fast RCNN共享卷积层,以提高网络训练和检测速度;在图像特征提取过程中采用动态自适应池化方法对不同池化域进行自适应池化操作,提高了检测准确性。实验结果表明,该算法对于不同环境下图像中的行人均具有较好的检测效果。
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关键词
井下行人检测
深度学习
区域卷积神经网络
区域建议网络
共享卷积层
动态自适应池化
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Keywords
underground pedestrian detection
deep learning
region convolutional neural networks
region proposal network
shared convolutional layer
dynamic self-adaptive pooling
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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题名不同池化模型的卷积神经网络学习性能研究
被引量:77
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作者
刘万军
梁雪剑
曲海成
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2016年第9期1178-1190,共13页
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基金
国家自然科学基金项目(61172144)
辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(L2015216)~~
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文摘
目的基于卷积神经网络的深度学习算法在图像处理领域正引起广泛关注。为了进一步提高卷积神经网络特征提取的准确度,加快参数收敛速度,优化网络学习性能,通过对比不同的池化模型对学习性能的影响提出一种动态自适应的改进池化算法。方法构建卷积神经网络模型,使用不同的池化模型对网络进行训练,并检验在不同迭代次数下的学习结果。在现有算法准确率不高和收敛速度较慢的情况下,通过使用不同的池化模型对网络进行训练,从而构建一种新的动态自适应池化模型,并研究在不同迭代次数下其对识别准确率和收敛速度的影响。结果通过对比实验发现,使用动态自适应池化算法的卷积神经网络学习性能最优,在手写数字集上的收敛速度最高可以提升18.55%,而模型对图像的误识率最多可以降低20%。结论动态自适应池化算法不但使卷积神经网络对特征的提取更加精确,而且很大程度地提高了收敛速度和模型准确率,从而达到优化网络学习性能的目的。这种模型可以进一步拓展到其他与卷积神经网络相关的深度学习算法。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
图像识别
特征提取
算法收敛
动态自适应池化
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Keywords
deep learning
convolutional neural network
image recognition
feature extraction
algorithm convergence
dynamic adaptive pooling
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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