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连续与离散变量协同分析的非平稳非高斯工业过程异常检测
工业过程数据涵盖离散和连续变量,它们之间内在的统计分布特性是揭示系统运行状况的关键.然而,现有的监测模型多聚焦于高斯假设下的连续过程变量,忽略了离散变量、连续变量的多模分布特性以及数据中的噪声、离群点对模型的影响,难以精准反映数据的真实分布特性,对非高斯、非平稳过程的异常检测效果… …
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2024,52(10):3291-3300
9732.
基于样本类不确定性抽样的端到端语音关键词检测训练方法
当前语音关键词检测主流技术为端到端的深度学习方法,研究重点为网络结构优化、建模单元选取及搜索策略等,并取得较快进展,但对模型训练效率的关注相对较少.本文针对深度学习模型训练效率问题,提出了一种样本类不确定性抽样(Class Uncertainty Sampling,CUS)的样本… …
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《电子学报》
2024,52(10):3482-3492
9733.
类别数据流和特征空间双分离的类增量学习算法
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针对类增量学习(CIL)中的灾难性遗忘问题,该文提出一种不同类的数据流和特征空间双分离的类增量学习算法。双分离(S2)算法在1次增量任务中包含2个阶段。第1个阶段通过分类损失、蒸馏损失和对比损失的综合约束训练网络。根据模块功能对各类的数据流进行分离,以增强新网络对新类别的识别能力… …
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2024,46(10):3879-3889
9734.
基于视觉提示学习的天气退化图像恢复
尽管现有的天气退化图像恢复方法在单一天气去除任务上已经取得良好表现,但其无法适应真实场景下多变的天气类型.为此,本文提出一种基于视觉提示学习的天气退化图像恢复算法,其是预训练语言图像模型与天气退化图像恢复任务结合的新范式.该算法首先设计一个查询提示约束网络(Query Promp… …
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2024,47(10):2401-2416
9735.
一种利用ConvGRU解决交通流量预测问题的方法
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2024,45(10):2355-2361
9736.
基于图对比学习的恶意域名检测方法
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域名是实施网络犯罪行为的重要环节,现有的恶意域名检测方法一方面难以利用丰富的拓扑和属性信息,另一方面需要大量的标签数据,检测效果受限而成本较高.针对该问题,提出一种基于图对比学习的恶意域名检测方法,以域名和IP地址作为异构图的两类节点并根据其属性建立对应节点的特征矩阵,依据域名之… …
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《软件学报》
2024,35(10):4837-4858
9737.
以用户为中心的双因子认证密钥协商协议
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当前基于用户名和口令的认证协议已难以满足日益增长的安全需求.具体而言,用户选择不同口令访问不同在线服务,极大地增加了用户记忆负担;此外,口令认证安全性低,面临许多已知攻击.为了解决此类问题,基于PS (Pointcheval-Sanders)签名提出一个以用户为中心的双因子认证密… …
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2024,35(10):4859-4875
9738.
李群模糊C均值聚类图像分割算法
下载全文
模糊C均值(FCM)聚类算法凭借其学习成本低、算法开销少的特点,已经成为常用的图像分割技术之一.然而,传统FCM算法存在对图像中噪声敏感的问题.近年来,各种对传统FCM算法的改进虽然提高了算法的噪声鲁棒性,但是往往以损失图像上的细节为代价.提出一种基于李群理论的改进FCM算法并将… …
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2024,35(10):4806-4825
9739.
面向人工智能模型的安全攻击和防御策略综述
下载全文
近年来,以深度学习为代表的人工智能技术发展迅速,在计算机视觉、自然语言处理等多个领域得到广泛应用. 然而,最新研究表明这些先进的人工智能模型存在潜在的安全隐患,可能影响人工智能技术应用的可靠性. 为此,深入调研了面向人工智能模型的安全攻击、攻击检测以及防御策略领域中前沿的研究成果… …
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9740.
基于因果干预的无偏面部动作单元识别
面部动作单元(Action Unit,AU)识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题. AU识别属于多标签二分类任务,目前面临着标签不均衡等挑战.现有的主流算法利用AU之间的关联,通过调整采样率和AU的权重来进行标签重均衡化.然而,这些方法仅仅使模型预测时从偏向出现频率高的标签转… …
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《电子学报》
2024,52(10):3312-3321
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