结合PCNN和自适应DGA算法的视网膜血管分割

为辅助诊断眼底疾病,提出一种眼底图像血管自动分割方法。首先利用对比度受限制的自适应直方图均衡化(CLAHE)技术与二维高斯匹配滤波器增强血管与背景对比度;然后利用自适应分布式遗传算法(ADGA)对PCNN参数设置自动寻优,将寻优得到的参数用于PCNN血管分割;最后采用面积滤波和区域连通性方法对分割结果进行后处理,得到优化后的血管检测结果。通过在国际上公认的彩色眼底图像库STARE中的实验结果表明,相比于利用传统的DGA算法对PCNN参数寻优,所提方法将分割的平均准确度从0.929 3提高到0.945 4,具有更高的鲁棒性、有效性和可靠性。

基于MLP深度学习算法的DGA准确识别技术研究

传统的DGA攻击检测方法已经无法满足对不断变种的DGA域名的识别,检出准确率较低.因此主要研究一种基于MLP深度学习算法的DGA准确识别技术,通过已有的DGA样本数据集,提取多维度的特征向量信息,通过归一化、降维处理后,将特征向量输入MLP多层感知器进行训练,MLP多层感知器主要由输入层、隐藏层和输出层组成,训练后生成模型文件即可载入用于判断待检测的域名是否为DGA域名,可以有效提升DGA检测识别的准确度.

恶意域名检测研究与应用综述

目前,网络安全问题层出不穷,特别是近年来以域名为依托的攻击,如勒索软件、垃圾邮件、DDos攻击等,成为网络安全威胁的重要表现形式。以域名攻击技术为主要攻击方式的网络威胁,经历了从传统的机器学习的检测方法到主流的深度学习检测方法的转变。发现神经网络能够很好地自学习恶意域名特征,并能提供更高的检测率。但随着检测技术的不断提高,攻击者提出了更智能的DGA域名来规避神经网络的检测,在后续的基于这些DGA变体的检测成为目前域名检测技术的主要研究方向。随着生成对抗网络在域名检测方面的应用,Anderson等提出利用GAN来生成对抗样本提高检测,为域名的检测发展提出新的发展方向。最后,总结域名检测的发展概况及其存在的问题,并对域名检测的可发展点做出展望。

基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划

【目的】实现农业移动机器人在复杂动态的农业环境中实时准确地无碰撞行驶。【方法】基于云模型的不确定性在线推理方法,提出一种基于云模型的动态引导A*(CDGA*)算法进行人机合作路径规划,将人的专业知识和喜好等引入DGA*优化中,实现机器人更快速的路径规划。利用Matlab软件对CDGA*算法与DGA*算法进行仿真对比分析。【结果】静态路径规划中,DGA*算法与CDGA*算法的close的点数分别为158和96,人员规划时间分别为8.8和4.0 s,规划总时间分别为15.6和8.9 s;动态路径规划中,DGA*算法与CDGA*算法的人员规划时间分别为12.5和5.8 s,规划总时间分别为23.3和14.6 s。【结论】提出的CDGA*算法能够大大减少产生的节点数,缩短规划时间,提高搜索效率。

分布式遗传的船舶航向神经网络优化控制

针对海上风浪环境对船舶航行的干扰,利用遗传神经网络优化算法设计船舶航向控制器。利用分布式遗传算法(distributed genetic algorithm,DGA)并结合模拟退火算法对常规遗传算法(genetic algorithm,GA)进行改进。利用改进的GA对径向基函数(radical basis function,RBF)神经网络进行优化。利用优化的RBF神经网络对系统不确定项进行逼近,并对控制输入进行补偿实现抗饱和控制。利用三阶干扰观测器对外部扰动实时跟踪并反馈到滑模控制器(sliding mode controller,SMC)设计中。借助SMC设计并结合李雅普诺夫稳定性理论推算出船舶运动控制律,实现船舶运动优化控制。通过实验验证了本文设计的控制器性能较现有的模糊PID控制器和神经网络SMC优越,系统达到稳定的时间短,平均超调量小。

一种新的视网膜血管网络自动分割方法

提出了一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)和分布式遗传算法(DGA)的视网膜血管自动分割方法。首先采用二维高斯匹配滤波器预处理以增强血管,然后采用DGA快速搜索出PCNN的最佳参数设置值并运用PC-NN分割出增强图像的血管网络,最后对分割得到的血管网络结合区域连通性特征,采用面积滤波算子滤除噪声,提取出最终的血管网络。通过在国际上公开的Hoover眼底图像库中的实验,结果表明,该方法在血管分支提取和算法有效性方面明显优于Hoover算法,具有较高的临床应用价值。