DFS60B-TGEA00300基于VAE的编码器DNA载体DFS60B-BEEA08192

DFS60B-BEEA08192针对目前未知工业控制网络攻击检测方法处于初级阶段,浅层次的选取特征分类导致检测率较低的问题,提出一种稀疏自编码-极限学习机入侵检测模型。该文所提算法通过深度学习的稀疏自编码器在训练时结合编码层的系数惩罚和重构误差对高维数据进行特征提取,再运用极限学习机对提取的特征进行快速有效地精准分类,使用工控入侵检测标准数据集对算法准确性进行了验证,通过和不同类型的入侵检测模型进行比较。结果表明:该文方法可以有效提升入侵检测系统性能,符合工业控制入侵检测“高精度、低误报”的要求。 是一个融合了计算机视觉和自然语言处理这两个领域的研究方向,本文为图像描述设计了一种新颖的显著性特征提取机制(Salient Feature Extraction Mechanism,SFEM),能够在语言模型预测每一个单词之前快速地向语言模型提供价值的视觉特征来指导单词预测,有效解决了现有方法对视觉特征选择不准确以及时间性能不理想的问题. SFEM包含全局显著性特征提取器和即时显著性特征提取器这两个部分:全局显著性特征提取器能够从多个局部视觉向量中提取出显著性视觉特征,并整合这些特征到全局显著性视觉向量中;即时显著性特征提取器能够根据语言模型的需要,从全局显著性视觉向量中提取出预测每一个单词所需的显著性视觉特征.我们在MS COCO数据集上对SFEM进行了评估,实验结果表明SFEM能够显著提升baseline生成图像描述的准确性,并且SFEM在生成图像描述的准确性方面明显优于广泛使用的空间注意力模型,在时间性能上也大幅空间注意力模型. 循环冷却水系统中冷却供给量与工艺介质冷却需求量之间往往存在“大马拉小车”现象,造成大量的冷却资源浪费。为了匹配冷却需求量与供给量,提高循环冷却水系统能源利用率,给出一种基于多工艺介质温度目标循环冷却水小压差控制系统,并将深度学习引入工艺介质温度预测研究中,提出了一种基于改进堆叠自动编码器(Improved Stacked Auto Encoders,ISAE)的工艺介质温度预测方法。首先,对工业现场数据进行清洗;然后,将多个自动编码器堆叠,构建深度学习网络结构,采用“逐层贪婪无监督预训练-参数微调”方法训练网络参数,并基于均方根反向传播(Root Mean Square Back Propagation,RMSProp)优化方法对网络参数进行微调,减小陷入局部的概率;后,利用某化工厂历史运行数据进行测试,与浅层神经网络、未改进的SAE方法所得结果进行比较,本文所提的ISAE方法的预测准确性高,预测的工艺介质温度平均百分比误差仅为0.85%,且泛化能力优于未改进的SAE算法。 

DFS60B-TGEA00300基于VAE的编码器DNA载体DFS60B-BEEA08192

DFS60B-BEEA08192传统子空间浅层聚类模型对于多视图和非线性数据的聚类性能不佳。为此，提出一种基于深度自编码器的多视图子空间聚类网络模型，通过在深度自编码器中引入子空间聚类中的“自我表示”特性以及加权稀疏表示，提升了多视图子空间聚类算法的学习能力。

 1064403    DFS60B-BGAA05000                                            
1064412    DFS60E-S4EB00250                                            
1064413    DFS60B-BGAA01250                                            
1064456    DFS60E-TDCK01024                                            
1064467    DFS60E-BHWA00500                                            
1064468    DFS60B-TGEA00300                                            
1064469    DFS60E-S1CC02048                                            
1064478    DKS40-R5K00020                                              
1064479    VFS60E-BDCJ00S01                                            
1064490    DBS36E-S3EP00500                                            
1064491    SFS60-HLAB0K02                                              
1064499    DFS60E-S1EK00720                                            
1064500    DFS60B-BHUB07200                                            
1064515    DBS36E-S3CK01000                                            
1064516    CFS50-AGV01X03                                              
1064520    DFS60B-BECK02048                                            
1064521    DFS60B-BECK04096                                            
1064522    DFS60B-BJEC00064                                            
1064523    AFS60B-TGAK016384                                           
1064524    AFM60B-S4AC001024                                           
1064526    AFM60A-BDPA262144