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基于SRNN+Attention+CNN的雷达辐射源信号识别方法 被引量：4
1
作者 高诗飏 董会旭 +1 位作者 田润澜 张歆东 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期3502-3509,共8页
针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题,提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural networks,SRNN)、注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的雷达辐射源信号识别方法... 针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题,提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural networks,SRNN)、注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)的雷达辐射源信号识别方法,并在CNN中引入批归一化层,进一步提升网络的识别能力。模型以雷达辐射源信号幅度序列作为输入,自动提取信号特征,输出识别结果。实验结果表明,SRNN相比于门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)训练速度大大提升,注意力机制和批归一化层能有效提高识别准确率;在采用8种常见雷达辐射源信号进行的实验中,所提方法在低信噪比条件下仍有较高的识别准确率。 展开更多
关键词 辐射源信号识别 切片循环神经网络 卷积神经网络 注意力机制 批归一化 时间序列
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SEMBeF:一种基于分片循环神经网络的敏感高效的恶意代码行为检测框架 被引量：4
2
作者 詹静 范雪 +1 位作者 刘一帆 张茜 《信息安全学报》 CSCD 2019年第6期67-79,共13页
词向量和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)能够识别语义和时序信息,在自然语言识别方面中取得了巨大成功。同时,代码运行时产生的API调用序列也反映了代码的真实意图,因此我们将之应用于恶意代码识别中,期望在取得较高正确... 词向量和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)能够识别语义和时序信息,在自然语言识别方面中取得了巨大成功。同时,代码运行时产生的API调用序列也反映了代码的真实意图,因此我们将之应用于恶意代码识别中,期望在取得较高正确率的同时减少人工提取和分析代码特征工作。然而仍然存在三个问题:1)不少恶意代码故意通过随机混合调用敏感API和非敏感API破坏正常的上下文,对这两种API同等对待可能产生漏报;2)为尽可能全面收集代码行为,代码运行期间产生的API序列长度较长,这将导致RNN学习时间过长;3)经典RNN常用的softmax分类函数泛化能力不强,准确率有待提高。为了解决上述问题,本文提出了一种基于分片RNN(Sliced Recurrent Neural Network,SRNN)的敏感高效的恶意代码行为检测架构SEMBeF。在SEMBeF中,我们提出了一种安全敏感API权重增强的敏感词向量算法,使得代码表示结果既包含上下文信息又包含安全敏感权重信息;我们还提出了一种SGRU-SVM网络结构,通过并行计算大幅降低了因代码API调用序列过长引起的训练时间过长的问题,提高了检测正确率;最后针对样本平衡和网络模型超参数选择问题进行了优化,进一步提高了检测正确率。本文还实现了SEMBeF验证系统,实验表明,与其他基于经典词向量和RNN的深度学习方法以及常用的机器学习方法相比,SEMBeF不仅检测正确率最高,训练效率也得到了显著提升。其中,检测正确率和训练时间分别为99.40%和210分钟,与传统RNN相比,正确率提高了0.48%,训练时间下降了96.6%。 展开更多
关键词 恶意代码行为检测 API序列 敏感词向量模型 分片循环神经网络(Sliced Recurrent Neural Network srnn)
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基于信息几何的统计回馈神经网络非线性自适应预测控制 被引量：1
3
作者 戴宪华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第5期640-646,共7页
研究统计回馈神经网络（ＳＲＮＮ）的非线性自适应预测控制．基于混合统计模型，利用信息几何的处理方法，将ＳＲＮＮ 的参数估计转化为一般的线性ＡＲＭＡ 系统的最小均方误差参数估计算法，最终获得ＳＲＮＮ 参数估计．获得ＲＮＮ 预... 研究统计回馈神经网络（ＳＲＮＮ）的非线性自适应预测控制．基于混合统计模型，利用信息几何的处理方法，将ＳＲＮＮ 的参数估计转化为一般的线性ＡＲＭＡ 系统的最小均方误差参数估计算法，最终获得ＳＲＮＮ 参数估计．获得ＲＮＮ 预测的参数估计以后，可以十分方便地利用线性ＡＲＭＡ 系统的控制规律来设计ＳＲＮＮ 的预测控制规律，解决了非线性ＳＲＮＮ 预测参数估计、复杂非线性系统控制规律设计等问题．在研究单隐元ＳＲＮＮ 的基础上，进一步探讨了多隐元ＳＲＮＮ 的自适应预测控制问题． 展开更多
关键词 srnn 信息几何 线性近似 自适应预测控制
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融合多元文本信息和注意力机制的方面级情感分类方法
4
作者 冯勇 徐健航 +1 位作者 王嵘冰 徐红艳 《计算机与数字工程》 2024年第3期903-908,共6页
为了解决当前情感分类方法对于文本信息利用不充分并且缺乏对用户偏好的考虑从而导致情感分类准确率不高的问题,论文引入注意力机制来处理多元文本,并利用SRNN模型来充分地提取文本的隐藏特征,提出了一种融合多元文本信息和注意力机制... 为了解决当前情感分类方法对于文本信息利用不充分并且缺乏对用户偏好的考虑从而导致情感分类准确率不高的问题,论文引入注意力机制来处理多元文本,并利用SRNN模型来充分地提取文本的隐藏特征,提出了一种融合多元文本信息和注意力机制的方面级情感分类方法。该方法以电商平台为研究对象,综合利用商品简介文本和用户评论文本,首先利用注意力机制使两种文本信息互相作用,得到融合了多元文本的表示向量;然后分别在正向和反向上进行处理以充分地提取文本的隐藏特征;最后对评论信息中涉及的不同方面分别以对应的方面处理模块进行训练,根据用户偏好得到其最感兴趣的方面,将特征向量输入该方面处理模块中,进行方面级情感极性计算,最终得到情感分类结果。论文在豆瓣数据集上进行了对比实验,实验结果表明,论文所提方法在准确率和F1值上相较于当前主流的基于LSTM、CNN的方法都有明显提升。 展开更多
关键词 情感分类 方面级 多元文本 注意力机制 srnn
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