秉銘上線編碼器*實在

秉銘上線編碼器*實在AFM60B-TDPA032768傳統(tǒng)模型在識別加密流量方面通常存在特征提取困難和沒有考慮到樣本類別不平衡的問題,針對此問題,提出了一種在類別不平衡條件下的基于條件變分自編碼器的加密流量識別模型。首先,通過SMOTE算法平衡原始數(shù)據(jù)集,解決了由于樣本類別不平衡造成模型欠擬合或過擬合的問題。其次,提取數(shù)據(jù)流前n個字節(jié),并使用條件變分自動編碼器模型自動提取分類特征隱層變量Z。后,把m維的隱層變量Z輸入基于遺傳算法改進(jìn)的隨機(jī)森林分類器進(jìn)行分類評估。實驗表明,較現(xiàn)有的加密識別模型,所提方法不僅具有較快的收斂速度,而且在生產(chǎn)效率或生產(chǎn)質(zhì)量密切相關(guān),但由于手段缺乏或考慮成本,很多關(guān)鍵變量難以直接測量。軟測量專注于解決上述難題,通過采集與目標(biāo)變量相關(guān)性較強(qiáng)的過程變量作為輸入,將目標(biāo)變量作為輸出,建立數(shù)學(xué)模型,實現(xiàn)對目標(biāo)變量的估計。目前針對軟測量的研究主要集中于對建模方法的研究,而現(xiàn)存建模方法并不*適用于結(jié)構(gòu)龐大、機(jī)理復(fù)雜、參變量繁多的復(fù)雜工業(yè)過程的參數(shù)建模,同時,針對混合驅(qū)動建模方法、非完整數(shù)據(jù)的處理、輔助變量的選擇等方面的研究相對缺乏。本論文針對復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)中的測量信息難、建立模型難、實施控制難等關(guān)鍵問題開展研究,以軟測量的模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練方法的研究為核心,基于深度學(xué)習(xí)方法建立軟測量模型,并將其應(yīng)用于典型復(fù)雜工業(yè)過程中。同時,針對建模過程中的其他關(guān)鍵問題開展了研究,解決輔助變量選擇難以及數(shù)據(jù)樣本不足的問題。本研究對于解決工業(yè)過程控制中的關(guān)鍵科學(xué)問題、突破核心技術(shù),完善和推進(jìn)軟測量的發(fā)展都具有重要意義。主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新性成果如下:1.提出了兩種基于深度學(xué)習(xí)方法的數(shù)據(jù)驅(qū)動軟測量模型.

秉銘上線編碼器*實在AFM60B-TDPA032768變分自動編碼器（Variational autoencoder,VAE）的深度生成模型VA-WGAN。通過學(xué)習(xí)真實工業(yè)數(shù)據(jù)的分布,生成新樣本,補(bǔ)充軟測量建模的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。實驗結(jié)果表明,VA-WGAN解決了傳統(tǒng)GAN訓(xùn)練難的問題,收斂過程平穩(wěn)快速。與其他幾種常見的生成模型相比,VA-WGAN所生成的人工數(shù)據(jù)更接近真實數(shù)據(jù)分布。4.為了更有效地選擇軟測量的輔助變量,提出了一種基于變量間互信息與模型誤差的變量選擇方法MI-ME。同時,為了降低計算量,提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值更新方法。實驗結(jié)果表明,與其他常用變量選擇方法相比,在取得相同或相似的軟測量預(yù)測誤差的前提下,MI-ME所選出的變量集包含少的輔助變量。安防和自動駕駛等高層視覺領(lǐng)域取得了不錯的效果,但在圖像壓縮這類低層視覺領(lǐng)域的效果還未達(dá)到足以成熟的壓縮標(biāo)準(zhǔn),研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像壓縮領(lǐng)域的應(yīng)用顯得極為迫切。本文以自編碼器這類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為核心,研究分析了自編碼器在有損圖像壓縮方向的壓縮性能。本文首先分析了標(biāo)準(zhǔn)自編碼器在端對端的有損圖像壓縮方面的可行性;其次,標(biāo)準(zhǔn)自編碼器應(yīng)用于圖像壓縮領(lǐng)域存在一些不利約束,包括僅適用于固定碼率的壓縮任務(wù)和無法適應(yīng)任意分辨率的源圖像,為解決上述缺點(diǎn),本文采用了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和漸進(jìn)傳輸思想的殘差自編碼器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來修正標(biāo)準(zhǔn)自編碼器的自身缺陷;后,在同一測試集與合理壓縮比率等條件下,將本文設(shè)計的碼率可調(diào)的自編碼器有損圖像壓縮網(wǎng)絡(luò)與JPEG 2000圖像壓縮算法進(jìn)行對比.

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DFS60B-TEAA02048                                            
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AFM60E-BDAK004096                                           
AFM60B-BDAK008192                                           
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AFM60B-S4PZ0-S05                                            
AFS60B-TEAC032768                                           
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DFS60B-T7AK01024                                            
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DFS60E-T7AM00512