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电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术
1
作者
周艳秋
高宏伟
+1 位作者
何婷
辛春花
《现代电子技术》
北大核心
2024年第10期47-51,共5页
针对电子监控视频中受遮挡目标识别难度高的问题,提出一种电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术。为了得到目标的状态信息,利用遮挡检测方法判断监控视频中是否存在部分遮挡目标。当监控视频存在部分遮挡目标时,利用减法聚类...
针对电子监控视频中受遮挡目标识别难度高的问题,提出一种电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术。为了得到目标的状态信息,利用遮挡检测方法判断监控视频中是否存在部分遮挡目标。当监控视频存在部分遮挡目标时,利用减法聚类方法进行特定目标的识别、跟踪或描述,并提供更准确和详细的目标特征信息。在此基础上,将交叉熵损失函数与软间隔三元组损失函数构建的监督遮挡目标特征学习判别损失函数作为部分遮挡目标信息挖掘的目标函数,在每个批次的电子监控样本中,搜寻最小距离的负样本对以及最大距离的正样本对,并通过反向传播优化参数。由此输入电子监控图像样本,通过前向传播输出得到电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘结果。实验结果表明,所提出的技术可以有效挖掘电子监控部分遮挡目标,目标挖掘的mAP值高于0.9,能够为提升监控目标识别精度提供可靠依据。
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关键词
电子监控
遮挡检测
单模态自监督
信息挖掘
交叉熵损失函数
三元组损失函数
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职称材料
基于残差网络和深度学习的入侵检测方法研究
2
作者
李安娜
宗学军
+1 位作者
何戡
连莲
《网络安全与数据治理》
2023年第3期1-7,共7页
针对工业互联网攻击流量特征复杂以及深层神经网络易发生退化的问题,提出了一种基于残差网络和深度学习的入侵检测方法,实现了将一维卷积神经网络与门控循环单元残差连接的网络模型。使用CSE-CIC-IDS2018数据集和密西西比州大学的天然...
针对工业互联网攻击流量特征复杂以及深层神经网络易发生退化的问题,提出了一种基于残差网络和深度学习的入侵检测方法,实现了将一维卷积神经网络与门控循环单元残差连接的网络模型。使用CSE-CIC-IDS2018数据集和密西西比州大学的天然气管道数据集进行实验,结果表明,此方法在各个评价指标上均优于其他经典机器学习算法,具有较好检测性能和泛化能力,证明了其在工业网络环境中的可靠性及应用价值。
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关键词
入侵检测
残差网络
一维卷积神经网络
门控循环单元
损失函数
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职称材料
二次损失函数下Poisson回归模型中参数的近似Bayes估计
被引量:
4
3
作者
赵志文
王德辉
李涵
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期836-840,共5页
针对Poisson回归模型中当给定参数的先验分布后,其后验分布的具体形式较难得到的问题,利用Γ分布的大样本性质,给出了似然函数的近似形式,并得到近似的后验分布.模拟结果表明,利用这种近似的后验分布进行统计推断,得到的参数Bayes估计...
针对Poisson回归模型中当给定参数的先验分布后,其后验分布的具体形式较难得到的问题,利用Γ分布的大样本性质,给出了似然函数的近似形式,并得到近似的后验分布.模拟结果表明,利用这种近似的后验分布进行统计推断,得到的参数Bayes估计具有较好的稳定性及精度.
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关键词
二次损失函数
POISSON回归
近似Bayes估计
参数
先验分布
后验分布
似然函数
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职称材料
题名
电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术
1
作者
周艳秋
高宏伟
何婷
辛春花
机构
内蒙古农业大学
出处
《现代电子技术》
北大核心
2024年第10期47-51,共5页
基金
内蒙古自治区科技计划项目(2020GG0033)
内蒙古农业大学职业技术学院项目(TDS202311)。
文摘
针对电子监控视频中受遮挡目标识别难度高的问题,提出一种电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术。为了得到目标的状态信息,利用遮挡检测方法判断监控视频中是否存在部分遮挡目标。当监控视频存在部分遮挡目标时,利用减法聚类方法进行特定目标的识别、跟踪或描述,并提供更准确和详细的目标特征信息。在此基础上,将交叉熵损失函数与软间隔三元组损失函数构建的监督遮挡目标特征学习判别损失函数作为部分遮挡目标信息挖掘的目标函数,在每个批次的电子监控样本中,搜寻最小距离的负样本对以及最大距离的正样本对,并通过反向传播优化参数。由此输入电子监控图像样本,通过前向传播输出得到电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘结果。实验结果表明,所提出的技术可以有效挖掘电子监控部分遮挡目标,目标挖掘的mAP值高于0.9,能够为提升监控目标识别精度提供可靠依据。
关键词
电子监控
遮挡检测
单模态自监督
信息挖掘
交叉熵损失函数
三元组损失函数
Keywords
electronic monitoring
occlusion detection
single-mode self-supervision
information mining
cross entropy
loss
function
triplet
loss funtion
分类号
TN911.23-34 [电子电信—通信与信息系统]
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
基于残差网络和深度学习的入侵检测方法研究
2
作者
李安娜
宗学军
何戡
连莲
机构
沈阳化工大学信息工程学院
辽宁省石油化工行业信息安全重点实验室
出处
《网络安全与数据治理》
2023年第3期1-7,共7页
基金
辽宁省“兴辽英才计划”(XLYC2002085)。
文摘
针对工业互联网攻击流量特征复杂以及深层神经网络易发生退化的问题,提出了一种基于残差网络和深度学习的入侵检测方法,实现了将一维卷积神经网络与门控循环单元残差连接的网络模型。使用CSE-CIC-IDS2018数据集和密西西比州大学的天然气管道数据集进行实验,结果表明,此方法在各个评价指标上均优于其他经典机器学习算法,具有较好检测性能和泛化能力,证明了其在工业网络环境中的可靠性及应用价值。
关键词
入侵检测
残差网络
一维卷积神经网络
门控循环单元
损失函数
Keywords
intrusion detection
residual nerwork
one-dimensional convolutional neural network
gated cycle unit
loss funtion
分类号
TP393 [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
二次损失函数下Poisson回归模型中参数的近似Bayes估计
被引量:
4
3
作者
赵志文
王德辉
李涵
机构
吉林大学数学研究所
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第5期836-840,共5页
基金
国家自然科学基金(批准号:10571073)
高校博士学科点专项科研基金(批准号:20070183023)
文摘
针对Poisson回归模型中当给定参数的先验分布后,其后验分布的具体形式较难得到的问题,利用Γ分布的大样本性质,给出了似然函数的近似形式,并得到近似的后验分布.模拟结果表明,利用这种近似的后验分布进行统计推断,得到的参数Bayes估计具有较好的稳定性及精度.
关键词
二次损失函数
POISSON回归
近似Bayes估计
参数
先验分布
后验分布
似然函数
Keywords
quadratic
loss funtion
Poisson regression
approximate Bayes estimation
parameter
prioridistribution
posterior distribution
likelihood function
分类号
O212.7 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
电子监控部分遮挡目标单模态自监督信息挖掘技术
周艳秋
高宏伟
何婷
辛春花
《现代电子技术》
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于残差网络和深度学习的入侵检测方法研究
李安娜
宗学军
何戡
连莲
《网络安全与数据治理》
2023
0
下载PDF
职称材料
3
二次损失函数下Poisson回归模型中参数的近似Bayes估计
赵志文
王德辉
李涵
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2008
4
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职称材料
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