基于监督学习深度自编码器的图像重构

针对数字图像受损信息的重构问题,提出一种将经典无监督学习自编码器(Auto-Encoder,AE)用于监督学习的新方法,并对深度模型结构与训练策略进行了研究。通过设计多组监督学习单层AE模型,提出了逐组“递进学习”和“关联编码”的学习策略,构建了一个新的基于监督学习的深度AE模型结构;对于新模型结构,采用多对一(一个输入样本的多种形式对应一个输出)的训练方法代替经典AE中一对一(一个输入样本对应一个输出)的训练方法。将该模型的结构和训练策略用于部分数据受损或遮挡的图像中进行数据重构测试,提高了模型对受损数据特征编码的表达能力和重构能力。实验结果表明,提出的新方法对于受损及遮挡样本的图像具有良好的重构效果和适应性。     

课程本体自动构建技术研究

课程本体是课程知识组织的一种重要技术,在智能学习系统中得到广泛应用。针对人工建立课程本体依赖专家经验和效率较低等问题,提出课程本体自动构建技术。该技术以丰富的Web课程资源为数据源,集成网络爬虫、中文分词和关联规则挖掘等技术,实现课程本体自动构建。实验结果表明,该技术建立的课程本体不仅具有较好的质量,而且执行效率较高。     

基于网络表示学习的深度社团发现方法

挖掘复杂网络中的社团结构有助于理解网络内部结构和功能特性,具有重要的理论价值和实际应用意义.随着信息技术的飞速发展,爆炸式增长的网络数据为社团发现任务提出了前所未有的挑战.为此,文中利用深度神经网络将网络表示学习和社团发现领域相连接,提出一种基于网络表示学习的深度社团发现方法.算法首先根据节点潜在的社团成员相似性来量化节点之间的结构相似度,从而构造包含潜在社团结构信息的社团结构矩阵;然后建立由多个非线性函数组成的多层自编码器,将社团结构矩阵作为深度自编码器的输入,获得保存了潜在社团结构的节点低维表示;最后在网络表示上应用K-means聚类策略获得社团结构.在不同规模的真实网络和人工网络上进行了大量的实验,并与典型的算法进行比较,实验结果表明了算法的可行性和有效性.     

基于规则的网页分割预处理算法研究

针对国家精品课程网站中网页内容和样式独立设计,网页分割算法难以运行的问题,基于规则提出了一种网页分割预处理算法,建立了网页标签和样式信息的关联。算法包括3个步骤:第一,获取样式信息;第二,关联样式信息和标签;第三,输出HTML和PerfectNode关联类列表。随机选取了100个国家精品课程网站的网页运行预处理算法,实验结果表明该算法可以有效地 融合 网页标签和样式信息,解决了网页分割算法无法运行的问题。     

泵与风机调速方式节能分析与经济性比较

泵与风机在工业领域被广泛应用,是耗能大户,采用合适的调速方式降低其能耗有巨大的现实和经济意义。变频调速与液力耦合器调速是2种主要采用的调速方式,二者在综合经济效益上存在差别。论文从节能效果、初期投资、运行成本3个角度进行综合对比,定性、定量分析了2种调速方式的综合经济效益,发现采用变频调速具有较大优势。     

基于腐蚀批归一化层的对抗攻击算法

目前在对抗样本生成研究领域,基于梯度的攻击方法由于生成速度快和资源消耗低而得到广泛应用。然而,现有大多数基于梯度的攻击方法所得对抗样本的黑盒攻击成功率并不高。最强基于梯度的攻击方法在攻击6个先进防御黑盒模型时的平均成功率只有78.2%。为此,提出一种基于腐蚀深度神经网络架构中批归一化层的对抗攻击算法来改进现有基于梯度的攻击方法,以实现所得对抗样本的黑盒攻击成功率进一步提升。在一个ImageNet兼容数据集上做了大量实验,实验结果表明所提出的算法在单模型攻击和集成模型攻击中均能与现有基于梯度的攻击方法有效组合,实现在几乎不增加额外计算开销条件下增强对抗样本的攻击性能。此外,所提算法还使得最强基于梯度的攻击方法针对6个先进防御黑盒模型的平均攻击成功率提升了9.0个百分点。     

融合高斯噪声和翻转策略的对抗攻击

在对抗攻击研究领域,黑盒攻击相比白盒攻击更具挑战性和现实意义。目前实现黑盒攻击的主流方法是利用对抗样本的迁移性,然而现有大多数方法所得的对抗样本在黑盒攻击时效果不佳。本文提出了一种基于高斯噪声和翻转组合策略方法来增强对抗样本的迁移性,进而提升其黑盒攻击性能。同时,该方法可与现有基于梯度的攻击方法相结合形成更强的对抗攻击。本文在一个与ImageNet相容的数据集上做了大量实验,实验结果表明本文方法所得的对抗样本在黑盒攻击性能上有显著提升。并且,本文最佳攻击组合能以86.2%的平均成功率欺骗6种先进防御模型,相比目前最强攻击方法提升约8.0%。     

基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法

深度神经网络在多种模式识别任务上都取得了巨大突破,但相关研究表明深度神经网络存在脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.本文以分类任务为着手点,研究对抗样本的迁移性,提出基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法.本文提出一种对抗噪声的初始化方法,通过像素偏移方法来预先增强干净样本的...