【摘 要】
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深度学习模型训练存在缺少大量带标签训练数据和数据隐私泄露等问题。为了解决这些问题,借由生成对抗网络可生成大量与真实数据同分布的对抗样本的特点,提出了一个基于条件生成对抗网络的深度学习模型训练数据生成方案。该方案采用条件生成对抗网络生成数据,满足了生成大量带标签训练数据的需求;结合数据变形方法实现数据隐私保护,解决了数据隐私泄露的问题。实验结果表明该方案是高效可行的,而且与其他方案相比,其在数据可用
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深度学习模型训练存在缺少大量带标签训练数据和数据隐私泄露等问题。为了解决这些问题,借由生成对抗网络可生成大量与真实数据同分布的对抗样本的特点,提出了一个基于条件生成对抗网络的深度学习模型训练数据生成方案。该方案采用条件生成对抗网络生成数据,满足了生成大量带标签训练数据的需求;结合数据变形方法实现数据隐私保护,解决了数据隐私泄露的问题。实验结果表明该方案是高效可行的,而且与其他方案相比,其在数据可用性和保护隐私方面具有优势。
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无人机围捕是一项具有挑战性和现实意义的任务,为使无人机可以成功有效地围捕移动目标,提出一种基于动态预测围捕点和改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕算法。在环境未知,目标运动轨迹未知的情况下,首先利用多项式拟合预测目标运动轨迹,通过动态预测步数得到预测点,在其周围设置围捕点,然后使用双向协商法为无人机合理分配各个目标点。针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优的缺点,提出基于自适应权重和改变螺旋线位置更新的方法,
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为提高对数据量较少的短文本分类效果,有效降低特征空间的特征维度,本文针对传统CHI统计方法和TF-IDF权重计算方法的缺点,提出一种新的类词因子改进特征选择方法,用来提高分类准确性。对于传统CHI统计方法对低频词敏感、TF-IDF权重计算方法忽略特征项在类别间和类别内分布情况,通过引入类词因子来改进传统CHI统计方法和TF-IDF权重计算方法,并将两者结合使用,减少低频词带来的干扰。同时考虑类内和类间特征词分布的特殊情况,使用XGBoost分类算法将提出方法用在数据量少且文本短的话题文本分类实验中,实验结
能力满足度是衡量系统建设意义和作用的重要指标,基于体系结构框架进行能力满足度分析,能够实现在系统设计阶段对能力满足程度的分析判断,避免早期分析不足导致后期建设成本的增加。本文提出一种基于信息主导的体系结构(Inf-ProA)框架的能力满足度计算方法。该方法首先构建一种面向能力的核心体系结构要素追踪关系元模型,然后设计核心体系结构要素的权重计算方法以及满足度计算方法,并基于核心要素的权重、满足度值以及追踪关系链提出一种能力满足度计算方法。最后,对该方法使用应用案例进行了实验验证,实验结果表明该方法能够有效地
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由于会计资源共享管理风险评估值不是全局最优值,导致评估结果不准确,延长了评估时间。本文提出一种基于遗传算法的会计资源共享管理风险评估模型。通过选取会计资源共享管理风险评估指标,采用德尔菲法确定风险评估指标权重,构建会计资源共享管理风险评估量化模型。以此为依据,采用遗传算法计算参数最优解,制定风险程度评估规则判定风险程度,从而实现基于遗传算法的会计资源共享管理风险的评估。通过实验结果可知,与传统的会计资源共享管理风险评估模型相比较,构建的会计资源共享管理风险评估模型极大地减少了评估用时,并能够准确地对会计资