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基于网络流量时空特征和自适应加权系数的异常流量检测方法

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电子与信息学报 2024年第6期46卷 2647-2654页

作者：顾伟行鸿彦侯天浩南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖... 详细信息

针对传统异常流量检测模型对流量数据时空特性利用率较低从而导致检测模型性能较差的问题,该文提出一种基于融合卷积神经网络(CNN)、多头挤压激励机制(MSE)和双向长短期记忆(BiLSTM)网络的异常流量检测方法MSECNN-BiLSTM。利用1维CNN挖掘空间尺度下的异常流量特征,并引入MSE,多角度自适应特征加权,强化模型全局特征的关联能力。将网络流量的特征输入BiLSTM,捕捉流量数据的时序依赖性,进一步建立网络流量在时间尺度上的关系模型。利用softmax分类器进行预测分类,实验结果验证了所提模型在异常流量检测领域的有效性。

关键词：异常流量检测卷积神经网络长短期记忆网络挤压激励机制

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空间耦合低密度奇偶校验码残差滑窗译码算法

电子与信息学报 2024年第3期46卷 867-874页

作者：周华李子杰南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低... 详细信息

针对空间耦合低密度奇偶校验(SC-LDPC)码滑窗译码(SWD)算法中错误传播导致的高误码率问题,该文提出基于动态残差的滑窗译码(RSWD)算法。通过在窗口内计算边信息更新前后的残差值,动态选择可靠度最低(残差值最大)的边信息优先更新,降低边信息无效更新的频率,提高窗内译码收敛速度。仿真结果表明:相比于传统SWD算法,RSWD算法在窗口中各位置的误比特数明显降低,抑制错误传播效果明显;在高信噪比(SNR)区域或者低迭代次数的情况下,RSWD算法的误码率性能优于SWD算法;此外,将动态残差应用到消息复用(MR)和窗口扩展(WE)两种窗译码算法中,亦能得到类似结论,提升窗译码性能。

关键词：空间耦合低密度奇偶校验码错误传播滑窗译码残差算法

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基于区域掩码对比蒸馏的遥感图像目标检测

东南大学学报（自然科学版） 2024年第3期54卷 761-771页

作者：周杰周子龙罗岩刘瑞赵满艳南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征... 详细信息

为解决遥感图像中存在背景干扰以及目标密集分布的问题,采用了一种以区域掩码对比蒸馏为基础的目标检测方法,旨在提高遥感图像目标检测性能.首先,通过对目标特征区域进行掩码操作,以区分前景和背景并捕捉目标的细节纹理,生成细致的特征掩码.其次,结合对比蒸馏算法,通过对教师网络和学生网络的区域掩码进行对比学习,使学生网络更加充分地吸收教师网络在目标特征纹理检测方面的知识.同时,在检测阶段引入了一种旋转定位损失算法,该算法通过量化真实边界框和预测边界框之间的格点向量差来进行损失估计,从而减小了预测边界框与真实边界框之间的旋转损失.结果表明,改进算法的均值平均精度在DOTA和HRSC2016数据集上分别较传统算法提高了3.57%和5.22%.

关键词：遥感图像目标检测区域掩码对比蒸馏旋转定位损失函数

基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割

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遥感学报 2024年第2期28卷 481-493页

作者：张银胜吉茹童俊毅杨宇龙胡宇翔单慧琳无锡学院电子信息工程学院无锡214105 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥... 详细信息

遥感图像因具有丰富的语义信息和空间信息,增加了语义分割的难度。然而已有提取双模态特征的分割方法采用相同的主干网络,没有考虑互补特征的差异,存在特征提取、特征融合和上采样恢复细节信息不足等问题,无法准确高效的学习高分辨率遥感图像信息。因此,本文提出基于双模态高效特征学习的高分辨率遥感图像分割算法。首先,针对不同模态的遥感图像设计合适的编码器,高效的提取双模态特征,并通过交互加强模块减少不同路径特征之间的差异。其次,提出双模态特征聚合模块和深层特征提取模块进一步融合和提取双模态特征,使网络能够充分学习互补信息。最后,提出多层特征上采样模块,利用语义信息丰富的高层特征对细节信息丰富的低层特征进行加权操作,逐步上采样实现特征高效恢复,提升分割性能。实验结果表明,所提算法在ISPRS Potsdam和Vaihingen数据集上的总体精度分别达到了94.52%、90.45%,能够高效的提取并融合高分辨率遥感图像的双模态特征,提高遥感图像分割的准确率。

关键词：遥感图像分割高效特征提取交互融合双模态特征聚合深层特征提取多层特征上采样

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耦合腔磁力系统中多透明窗口现象

中国激光 2024年第6期51卷 231-238页

作者：廖庆洪彭坤宋梦林南昌大学信息工程学院电子信息工程系江西南昌330031

基于耦合腔磁力系统研究了多透明窗口现象以及快慢光效应。利用量子光学理论以及标准输入-输出关系,对该系统的输出特性进行了研究。结果表明,可以通过调节系统参数得到不同数目的透明窗口并得到较好的透明效果。同时,提出了一种通过测... 详细信息

基于耦合腔磁力系统研究了多透明窗口现象以及快慢光效应。利用量子光学理论以及标准输入-输出关系,对该系统的输出特性进行了研究。结果表明,可以通过调节系统参数得到不同数目的透明窗口并得到较好的透明效果。同时,提出了一种通过测量吸收峰高度和宽度来精密测量两腔之间的相互作用强度的方法。此外,通过对系统参数进行调控,可以实现快慢光转换。该方案在精密测量和量子信息处理等领域中具有重要的指导意义。

关键词：量子光学磁振子透明窗口腔磁力系统

双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却研究

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光学学报 2024年第3期44卷 271-279页

作者：廖庆洪邱海燕程绍平朱泓宇曾永强南昌大学信息工程学院电子信息工程系江西南昌330031

机械振子的冷却是腔光力学研究的重要方向之一。计算光力噪声谱和稳态的最终声子数,对基于耦合光学参量放大器(OPA)的双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却问题进行研究。在弱耦合条件下,利用微扰近似理论方法得出系统的光力噪声谱... 详细信息

机械振子的冷却是腔光力学研究的重要方向之一。计算光力噪声谱和稳态的最终声子数,对基于耦合光学参量放大器(OPA)的双拉盖尔-高斯腔光力系统中的腔内压缩冷却问题进行研究。在弱耦合条件下,利用微扰近似理论方法得出系统的光力噪声谱,基于费米黄金法则的理论计算出稳态下的最终声子数的解析表达式。利用入射泵浦光驱动腔场内耦合的OPA,使腔场内形成强烈的非线性压缩效应,量子反作用加热过程得到有效抑制,系统净冷却率得到显著提高。此外,讨论了其他系统参数对机械振子冷却的影响。最后研究了系统的稳态声子数,声子数可以在较大参数范围内小于1。该方案能有效地降低机械振子的冷却极限。

关键词：量子光学双拉盖尔-高斯腔基态冷却腔内压缩光力噪声谱

基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的网络入侵检测方法

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通信学报 2024年第2期45卷 54-67页

作者：刘涛涛付钰王坤段雪源海军工程大学信息安全系湖北武汉430033 信阳职业技术学院数学与信息工程学院河南信阳464000 信阳师范大学计算机与信息技术学院河南信阳464000

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题... 详细信息

针对传统入侵检测方法受限于数据集类不平衡以及所选特征代表性不强等问题,提出一种基于VAE-CWGAN和特征统计重要性融合的检测方法。首先,为提升数据质量对数据集进行预处理;其次,搭建VAE-CWGAN模型生成新样本以解决数据集类不平衡问题,使分类模型不再偏向于多数类;再次,使用标准差、中值均值差对特征进行排序,并融合其统计重要性来进行特征选择旨在获得代表性更强的特征,从而使模型更好地学习数据信息;最后,通过一维卷积神经网络对特征选择后的混合数据集进行分类。实验结果表明,所提方法在NSL-KDD、UNSW-NB15和CIC-IDS-2017数据集上都表现出较好的性能优势,准确率分别为98.95%、96.24%和99.92%,有效提升了入侵检测性能。

关键词：入侵检测网络流量类不平衡特征选择统计重要性融合

噪声鉴别C均值聚类的滁菊花茶品质等级鉴别研究

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2202-2207页

作者：武斌谢晨傲陈勇武小红贾红雯滁州职业技术学院信息工程学院安徽滁州239000 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212013

近红外光谱检测技术可以通过探测近红外区域的光谱特征,反映所测样品内部有机物化学成分和结构信息。在分析物质成分时,近红外光谱通常会涉及到大量的波长数据,因此其维数往往比较高。同时,光谱会出现重叠和冗余等现象,会影响模型的性... 详细信息

近红外光谱检测技术可以通过探测近红外区域的光谱特征,反映所测样品内部有机物化学成分和结构信息。在分析物质成分时,近红外光谱通常会涉及到大量的波长数据,因此其维数往往比较高。同时,光谱会出现重叠和冗余等现象,会影响模型的性能。提出一种噪声鉴别C均值聚类(NDCM)算法。NDCM将一种快速广义噪声聚类(FGNC)和模糊线性判别分析(FLDA)相结合,可实现模糊聚类过程中进行数据鉴别信息的提取和数据空间维度的压缩,以达到更高的聚类准确率。对滁菊花茶近红外光谱数据进行模糊C均值聚类(FCM)得到的模糊隶属度和聚类中心作为噪声鉴别C均值聚类(NDCM)的初始模糊隶属度和初始聚类中心,使NDCM具有聚类速度快,准确率高等优点。FCM算法对光谱噪声数据敏感,而NDCM算法在处理含噪声的光谱数据时能够表现出较好的性能。该研究选取特级滁菊、一级滁菊、二级滁菊三种品质等级的滁菊花茶作为实验样本,共计240个样本。实验使用便携式近红外光谱仪(NIR-M-F1-C)采集滁菊花茶的近红外光谱数据。用Savitzky-Golay滤波和多元散射校正(MSC)对滁菊花茶近红外光谱进行预处理,以减少光谱中掺杂的噪声和重叠信息。通过主成分分析(PCA)对采集到的400维光谱数据进行维度压缩降至6维。该研究使用线性判别分析(LDA)提取滁菊花茶光谱数据中的鉴别信息,并将数据空间维度进一步转换为2维。分别用FCM,FGNC和NDCM三种算法对处理后的数据进行聚类分析,以实现对滁菊花茶的准确分类。实验结果显示:当权重指数m=2.5时,FCM,FGNC,NDCM的聚类准确率分别为92.42%,98.48%,100%。NDCM聚类时间略长于FGNC。FCM算法需要进行27次迭代才能收敛,而FGNC算法和NDCM算法分别只需要13次和10次迭代就能达到收敛。采用近红外光谱技术结合MSC、Savitzky-Golay滤波、PCA、LDA和NDCM算法,建立了一种精准鉴别滁菊花茶品质等级的聚类模型。

关键词：噪声鉴别C均值聚类近红外光谱无损检测线性判别分析

增强小目标特征的多尺度光学遥感图像目标检测

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光学学报 2024年第6期44卷 374-386页

作者：单慧琳王硕洋童俊毅胡宇翔张雁皓张银胜南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 无锡学院电子信息工程学院江苏无锡214105

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结... 详细信息

针对光学遥感图像目标分布密集、尺度变化范围较大及小目标特征信息过少等造成目标检测精度不高、泛化能力差等问题,本文提出了一种增强小目标特征的多尺度神经网络(ESF-MNet)。首先在骨干网络中引入注意力模块构建出高效层注意力聚合结构,以增强特征提取能力;此外,在浅层特征图与颈部网络融合之前加入感受野增强模块,以捕获不同尺度的上下文信息。其次,使用GSConv构成颈部网络,减少网络层参数量,保持网络的特征提取能力,并通过基于内容感知的特征重组模块提高识别精度。最后,采用下采样率分别为4、8和16倍的三个下采样模块作为头部网络输入,来提高小目标的检测效果。为了证明该方法的有效性,在DOTA数据集和NWPU NHR-10数据集上进行实验,平均检测精度分别达78.6%和94.3%,计算复杂度为94.7 G,整体模型大小为26.2 M。该方法具备检测精度高、计算复杂度低、模型权重小等特点,能有效提高小目标的检测精度,进一步改善光学遥感图像小目标检测性能。

关键词：光学遥感图像目标检测感受野增强特征融合注意力机制