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基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测
1
作者
张清
《现代信息科技》
2024年第14期98-101,105,共5页
针对当前家族恶意域名检测方法在新出现或新变种恶意域名的检测方面仍存在精度低、漏报高等问题,提出一种基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测的新方法。首先,利用深度自编码网络将域名集逐层编码压缩到空间特征中,并借助自注...
针对当前家族恶意域名检测方法在新出现或新变种恶意域名的检测方面仍存在精度低、漏报高等问题,提出一种基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测的新方法。首先,利用深度自编码网络将域名集逐层编码压缩到空间特征中,并借助自注意力机制强化域名字符串中关键字符的表达能力;其次,利用交叉注意力建立双分支网络输入端的关联,促进分支间深层信息的交流;最后,计算待测域名映射特征与交互特征集之间的相似度对比。实验证明所设计方法的准确率为98.21%,该方法对保障网络安全、预防新型域名入侵攻击具有重要的现实意义。
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关键词
恶意域名检测
融合
注意力
判定规则
层
内自
注意力
层
间
交叉
注意力
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职称材料
一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法
被引量:
1
2
作者
李玉庆
江飞龙
+5 位作者
陈卓
王日新
黄胜全
王瑞星
崔祜涛
徐敏强
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1-9,共9页
针对无人集群对抗问题中原始态势信息繁杂,难以准确识别集群阵型和集群运动趋势等态势要素的特点,为提高无人集群态势要素识别能力,设计了一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法。基于Transformer模型的思想构建了可应用...
针对无人集群对抗问题中原始态势信息繁杂,难以准确识别集群阵型和集群运动趋势等态势要素的特点,为提高无人集群态势要素识别能力,设计了一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法。基于Transformer模型的思想构建了可应用于无人集群对抗态势要素识别问题的Transformer-Decoder注意力层模型,实现良好的集群态势要素识别能力,设计层间注意力结构以改进提升了Transformer-Decoder的特征表达能力,进一步提高识别准确率。首先将集群态势序列信息输入到LSTM循环神经网络,编码成时序特征信息;然后使用Transformer-Decoder注意力模块和层间注意力模块提取集群的综合高阶态势信息,最后多维度分类网络和softmax层实现对多类态势要素的分类。实验结果表明:利用Transformer和层间注意力的无人集群对抗态势要素识别方法在态势要素分类问题上表现出良好的性能,能够同时对多类态势要素进行准确分类;相对于基线方法,利用Transformer和层间注意力的集群态势识别方法在集群阵型和运动趋势识别问题上具有更高的准确率。尤其在体现集群内部相对趋势的态势要素的分类问题上,该方法明显表现出更好的性能。
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关键词
集群态势识别
集群阵型
集群运动趋势
注意力
机制
层间注意力
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职称材料
基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络
3
作者
吴丽君
蔡周威
陈志聪
《计算机与现代化》
2022年第11期89-94,共6页
基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数,这将增加网络的深度,使得运行网络花费大量的时间,从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题,本文设计一种轻量级超分辨率网络,对中间特征...
基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数,这将增加网络的深度,使得运行网络花费大量的时间,从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题,本文设计一种轻量级超分辨率网络,对中间特征的关联性及重要性进行学习,且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先,引入层间注意力模块,通过考虑层与层之间的相关性,自适应地分配重要层次特征的权重。其次,使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息,以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明,本文设计的网络与其他轻量级模型相比,有更小的网络参数量,并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。
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关键词
图像超分辨率
层间注意力
中
间
特征
增强重建块
轻量级
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职称材料
题名
基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测
1
作者
张清
机构
兰州石化职业技术大学
出处
《现代信息科技》
2024年第14期98-101,105,共5页
基金
兰州石化职业技术大学科学研究项目(2023KY-14)。
文摘
针对当前家族恶意域名检测方法在新出现或新变种恶意域名的检测方面仍存在精度低、漏报高等问题,提出一种基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测的新方法。首先,利用深度自编码网络将域名集逐层编码压缩到空间特征中,并借助自注意力机制强化域名字符串中关键字符的表达能力;其次,利用交叉注意力建立双分支网络输入端的关联,促进分支间深层信息的交流;最后,计算待测域名映射特征与交互特征集之间的相似度对比。实验证明所设计方法的准确率为98.21%,该方法对保障网络安全、预防新型域名入侵攻击具有重要的现实意义。
关键词
恶意域名检测
融合
注意力
判定规则
层
内自
注意力
层
间
交叉
注意力
Keywords
malicious domain name detection
fusion attention
judgment rule
intra-layer self-attention
inter-layer crossattention
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法
被引量:
1
2
作者
李玉庆
江飞龙
陈卓
王日新
黄胜全
王瑞星
崔祜涛
徐敏强
机构
哈尔滨工业大学航天学院
中国船舶工业系统工程研究院
出处
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第12期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金(52075117)
装发领域基金(JZX7Y20190243001201)
哈尔滨工业大学深空探测着陆与返回控制技术国防重点学科实验室开放基金(HIT.KLOF.2016.077,HIT.KLOF.2017.076,HIT.KLOF.2018.076,HIT.KLOF.2018.074)。
文摘
针对无人集群对抗问题中原始态势信息繁杂,难以准确识别集群阵型和集群运动趋势等态势要素的特点,为提高无人集群态势要素识别能力,设计了一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法。基于Transformer模型的思想构建了可应用于无人集群对抗态势要素识别问题的Transformer-Decoder注意力层模型,实现良好的集群态势要素识别能力,设计层间注意力结构以改进提升了Transformer-Decoder的特征表达能力,进一步提高识别准确率。首先将集群态势序列信息输入到LSTM循环神经网络,编码成时序特征信息;然后使用Transformer-Decoder注意力模块和层间注意力模块提取集群的综合高阶态势信息,最后多维度分类网络和softmax层实现对多类态势要素的分类。实验结果表明:利用Transformer和层间注意力的无人集群对抗态势要素识别方法在态势要素分类问题上表现出良好的性能,能够同时对多类态势要素进行准确分类;相对于基线方法,利用Transformer和层间注意力的集群态势识别方法在集群阵型和运动趋势识别问题上具有更高的准确率。尤其在体现集群内部相对趋势的态势要素的分类问题上,该方法明显表现出更好的性能。
关键词
集群态势识别
集群阵型
集群运动趋势
注意力
机制
层间注意力
Keywords
swarm situation recognition
swarm formation
swarm movement trend
attention mechanism
inter-layer attention
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络
3
作者
吴丽君
蔡周威
陈志聪
机构
福州大学物理与信息工程学院
出处
《计算机与现代化》
2022年第11期89-94,共6页
基金
福建省科技厅引导性项目(2019H0006)。
文摘
基于深度学习的图像超分辨率算法通常采用递归的方式或参数共享的策略来减少网络参数,这将增加网络的深度,使得运行网络花费大量的时间,从而很难将模型部署到现实生活中。为了解决上述问题,本文设计一种轻量级超分辨率网络,对中间特征的关联性及重要性进行学习,且在重建部分结合高分辨率图像的特征信息。首先,引入层间注意力模块,通过考虑层与层之间的相关性,自适应地分配重要层次特征的权重。其次,使用增强重建模块提取高分辨率图像中更精细的特征信息,以此得到更加清晰的重建图片。通过大量的对比实验表明,本文设计的网络与其他轻量级模型相比,有更小的网络参数量,并且在重建精度和视觉效果上都有一定的提升。
关键词
图像超分辨率
层间注意力
中
间
特征
增强重建块
轻量级
Keywords
image super resolution
layer attention
intermediate features
enhanced reconstruction block
lightweight
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于层内和层间融合注意力的家族恶意域名检测
张清
《现代信息科技》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
一种利用Transformer的无人集群对抗态势要素识别方法
李玉庆
江飞龙
陈卓
王日新
黄胜全
王瑞星
崔祜涛
徐敏强
《哈尔滨工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
3
基于改进残差特征蒸馏的轻量级超分辨率网络
吴丽君
蔡周威
陈志聪
《计算机与现代化》
2022
0
下载PDF
职称材料
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