前言：中文期刊網(wǎng)精心挑選了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)范文供你參考和學(xué)習(xí)，希望我們的參考范文能激發(fā)你的文章創(chuàng)作靈感，歡迎閱讀。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)范文1

>> 基于PCA—LDA與蟻群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法 基于粒子群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別分類器研究 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別研究 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別研究 基于PCA算法的人臉識(shí)別技術(shù)研究 基于改進(jìn)PCA算法的人臉識(shí)別研究 基于MB_LBP和PCA算法的人臉識(shí)別研究 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn) 基于模糊混沌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別算法 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別 基于子圖分割和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別方法 基于EMPCA和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別 基于改進(jìn)PCA與FLD算法的人臉識(shí)別 基于模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識(shí)別研究 基于改進(jìn)的LBP和PCA算法的人臉識(shí)別 基于并行PCA算法的人臉識(shí)別系統(tǒng)的研究 基于PCA和SVM的人臉識(shí)別 基于PCA和FLD的人臉識(shí)別方法 基于快速PCA―SVM的人臉識(shí)別研究 基于主分量分析的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉圖像識(shí)別算法 常見問題解答 當(dāng)前所在位置：l.

[6]劉學(xué)勝.基于PCA和SVM算法的人臉識(shí)別[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2011（7）.

[7]廖海濱，陳慶虎. 基于因子分析的實(shí)用人臉識(shí)別研究[J].電子與信息學(xué)報(bào)，2011（7）.

[8]蔡曉曦，陳定方.特征臉及其改進(jìn)方法在人臉識(shí)別中的比較研究[J].計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程，2007（4）.

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)范文2

關(guān)鍵詞：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；語言模型；分析

1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型

CNN語言模型基本結(jié)構(gòu)包括輸入層、卷積層、池化層及后續(xù)的分類層。輸入層是表示語言的矩陣，該矩陣可以是通過Google word2vec或GloVe預(yù)訓(xùn)練得到的詞嵌入表示，也可以是從原始數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練的語言的向量表示。輸入層之后是通過線性濾波器對(duì)輸入矩陣進(jìn)行卷積操作的卷積層。在NLP問題中，輸入矩陣總是帶有固定順序的結(jié)構(gòu)，因?yàn)榫仃嚨拿恳恍卸急硎倦x散的符號(hào)，例如單詞或者詞組等。因此，使用等寬的濾波器是非常合理的設(shè)置。在這種設(shè)置下，僅需要考慮濾波器的高度既可以實(shí)現(xiàn)不同尺寸的濾波器做卷積操作。由此可知，在處理NLP問題時(shí)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的濾波器尺寸一般都是指濾波器的高度。

然后，將卷積層輸出的特征映射輸入池化層，通過池化函數(shù)為特征映射進(jìn)行降維并且減少了待估計(jì)參數(shù)規(guī)模。一般的，CNN池化操作采用1-max池化函數(shù)。該函數(shù)能夠?qū)⑤斎氲奶卣饔成浣y(tǒng)一生成維度相同的新映射。通過池化操作，可以將卷積層生成的特征連接成更抽象的高級(jí)特征，所得到的高級(jí)特征尺寸與輸入的句子不再存在直接關(guān)系。

最后，將得到的高級(jí)特征輸入softmax分類層進(jìn)行分類操作。在softmax層，可以選擇應(yīng)用dropout策略作為正則化手段，該方法是隨機(jī)地將向量中的一些值設(shè)置為0。另外還可以選擇增加l2范數(shù)約束，l2范數(shù)約束是指當(dāng)它超過該值時(shí)，將向量的l2范數(shù)縮放到指定閾值。在訓(xùn)練期間，要最小化的目標(biāo)是分類的交叉熵?fù)p失，要估計(jì)的參數(shù)包括濾波器的權(quán)重向量，激活函數(shù)中的偏置項(xiàng)以及softmax函數(shù)的權(quán)重向量。

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型應(yīng)用分析

CNN語言模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于諸如文本分類，關(guān)系挖掘以及個(gè)性化推薦等NLP任務(wù)，下面將對(duì)這些應(yīng)用進(jìn)行具體的介紹與分析。

2.1 CNN在文本分類中的應(yīng)用分析

kim提出了利用CNN進(jìn)行句子分類的方法。該方法涉及了較小規(guī)模的參數(shù)，并采用靜態(tài)通道的CNN實(shí)現(xiàn)了效果很優(yōu)異的句子分類方法。通過對(duì)輸入向量的調(diào)整，進(jìn)一步提高了性能實(shí)現(xiàn)了包括情感極性分析以及話題分類的任務(wù)。在其基礎(chǔ)上為輸入的詞嵌入設(shè)計(jì)了兩種通道，一種是靜態(tài)通道，另一種是動(dòng)態(tài)通道。在卷積層每一個(gè)濾波器都通過靜態(tài)與動(dòng)態(tài)兩種通道進(jìn)行計(jì)算，然后將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行拼接。在池化層采用dropout正則化策略，并對(duì)權(quán)值向量進(jìn)行l(wèi)2約束。最后將該算法應(yīng)用于MR、SST-1與SST-2、Subj、TREC、CR以及MPQA等數(shù)據(jù)集。MR數(shù)據(jù)集為電影評(píng)論數(shù)據(jù)集，內(nèi)容為一句話的電影評(píng)論，其分類包括積極情感極性與消極情感極性兩類。SST-1與SST-2數(shù)據(jù)集為斯坦福情感樹庫是MR數(shù)據(jù)集的擴(kuò)展，但該數(shù)據(jù)集已經(jīng)劃分好了訓(xùn)練集、驗(yàn)證集及測(cè)試集并給出了細(xì)粒度的標(biāo)記，標(biāo)記包括非常積極、積極、中性、消極、非常消極等情感極性。Subj數(shù)據(jù)集為主觀性數(shù)據(jù)集，其分類任務(wù)是將句子分為主觀句與客觀句兩類。TREC數(shù)據(jù)集為問題數(shù)據(jù)集，其分類任務(wù)是將所有問題分為六類，例如關(guān)于數(shù)字、人物或位置等信息的問題。CR數(shù)據(jù)集為評(píng)論數(shù)據(jù)集，包括客戶對(duì)MP3、照相機(jī)等數(shù)碼產(chǎn)品的評(píng)論，其分類任務(wù)是將其分為積極評(píng)價(jià)與消極評(píng)價(jià)兩類。MPQA數(shù)據(jù)集是意見極性檢測(cè)任務(wù)數(shù)據(jù)集。通過實(shí)驗(yàn)證明，該方法在這幾個(gè)典型數(shù)據(jù)集上都能取得非常優(yōu)異的效果。

2.2 CNN在關(guān)系挖掘中的應(yīng)用分析

Shen等人提出了一種新的潛在語義模型，以詞序列作為輸入，利用卷積-池化結(jié)構(gòu)為搜索查詢和Web文檔學(xué)習(xí)低維語義向量表示。為了在網(wǎng)絡(luò)查詢或網(wǎng)絡(luò)文本中捕捉上下文結(jié)構(gòu)，通過輸入單詞序列上下文時(shí)間窗口中的每個(gè)單詞來獲取詞匯級(jí)的n-gram語法特征，將這些特征聚合成句子級(jí)特征向量。最后，應(yīng)用非線性變換來提取高級(jí)語義信息以生成用于全文字符串的連續(xù)向量表示。該模型的不同之處在于，輸入層與卷積層之間加入了word-n-gram層與letter-trigram層，它們能夠?qū)⑤斎氲脑~序列轉(zhuǎn)變?yōu)閘etter-trigram表示向量。在卷積層通過上下文特征窗口發(fā)現(xiàn)相鄰單詞的位置特征，并變現(xiàn)為n-gram形式。然后通過max池化將word-n-gram特征合并為句子級(jí)的高級(jí)特征。在池化層之后增加了語義層來提取更高級(jí)的語義表示向量。

2.3 CNN在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用分析

Weston等人提出了一種能夠利用標(biāo)簽（hashtag）有監(jiān)督的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)帖子短文本特征表示的卷e嵌入模型（Convolutional Embedding Model）。該方法利用提出的CNN模型在55億詞的大數(shù)據(jù)文本上通過預(yù)標(biāo)注的100，000標(biāo)簽進(jìn)行訓(xùn)練。該方法除了標(biāo)簽預(yù)測(cè)任務(wù)本身能取得好的效果外，學(xué)習(xí)到的特征對(duì)于其它的文本表示任務(wù)也能起到非常有效的作用。該模型與其它的詞嵌入模型類似，輸入層為表示文本的矩陣，但是，在用查找表表示輸入文本的同時(shí)將標(biāo)簽也使用查找表來表示。對(duì)于給定的文檔利用10萬條最頻繁出現(xiàn)的標(biāo)簽通過評(píng)分函數(shù)對(duì)任何給定的主題標(biāo)簽進(jìn)行排序。

其中，econv（w）表示CNN的輸入文檔，elt（t）是候選標(biāo)簽t的詞嵌入表示。因此，通過對(duì)分?jǐn)?shù)f（w，t）進(jìn)行排序可以獲取所有候選主題標(biāo)簽中排序第一的話題進(jìn)行推薦。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集采用了兩個(gè)大規(guī)模語料集，均來自流行的社交網(wǎng)絡(luò)文本并帶有標(biāo)簽。第一個(gè)數(shù)據(jù)集稱作people數(shù)據(jù)集，包括搜集自社交網(wǎng)絡(luò)的2億1000萬條文本，共含有55億單詞。第二個(gè)數(shù)據(jù)集被稱作pages，包括3530萬條社交網(wǎng)絡(luò)文本，共含有16億單詞，內(nèi)容包括企業(yè)、名人、品牌或產(chǎn)品。

3 結(jié)束語

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語言模型已經(jīng)取得了非常大的發(fā)展，對(duì)于自然語言處理中的各項(xiàng)任務(wù)均取得了優(yōu)異的結(jié)果。本文通過對(duì)幾項(xiàng)典型工作的分析，探討了不同卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)在不同任務(wù)中的表現(xiàn)。通過綜合分析可以得出以下結(jié)論。首先，CNN的輸入采用原始數(shù)據(jù)訓(xùn)練的向量表示一般效果會(huì)優(yōu)于預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入表示；其次，在卷積層濾波器的尺寸一般采用寬度與輸入矩陣寬度相等的設(shè)置；最后，為了優(yōu)化結(jié)果可以采用dropout正則化處理。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)范文3

關(guān)鍵詞：ROS；表面缺陷；圖像采集；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；模型訓(xùn)練

飛機(jī)蒙皮是包圍在飛機(jī)骨架結(jié)構(gòu)外且用粘接劑或鉚釘固定于骨架上，形成飛機(jī)氣動(dòng)力外形的維形構(gòu)件，在飛機(jī)正常工作狀態(tài)下扮演著重要的角色，一旦飛機(jī)蒙皮出現(xiàn)缺陷等問題，需要及時(shí)的反饋出來并且維修。傳統(tǒng)的飛機(jī)表面缺陷檢測(cè)方式大多數(shù)是由人工來完成，會(huì)存在效率低、成本高等缺點(diǎn)，甚至?xí)霈F(xiàn)檢測(cè)失誤的情況。本文就針對(duì)鋁合金表面缺陷檢測(cè)方面，提出一種基于ROS的飛機(jī)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，采用移動(dòng)機(jī)器人底盤定位和導(dǎo)航技術(shù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、圖像處理等技術(shù)檢測(cè)出存在缺陷的位置并標(biāo)記出來，通過機(jī)器代替?zhèn)鹘y(tǒng)人工的方式，旨在提高檢測(cè)效率和檢測(cè)精度，為飛機(jī)表面缺陷檢測(cè)提供一種方式。

1系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)

飛機(jī)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)主要由檢測(cè)模塊、ROS機(jī)器人模塊、圖像處理模塊三大部分組成，系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。系統(tǒng)的具體工作原理為：在某一區(qū)域范圍內(nèi)，檢測(cè)模塊以樹莓派為核心控制器，通過檢測(cè)模塊中的圖像采集系統(tǒng)對(duì)鋁合金材料表面進(jìn)行圖像采集，將采集到的圖像通過TCP通信傳輸?shù)綀D像處理模塊上[4]。圖像處理模塊利用深度學(xué)習(xí)中設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練，得到檢測(cè)模型，將檢測(cè)模型應(yīng)用到圖像預(yù)處理上。此時(shí)，OpenCV對(duì)檢測(cè)模塊得到的圖像進(jìn)行圖像處理[5]，最終得到缺陷出現(xiàn)的位置。當(dāng)前區(qū)域檢測(cè)完畢后，通過ROS機(jī)器人模塊的定位和導(dǎo)航功能，驅(qū)動(dòng)運(yùn)動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)工作，并移動(dòng)到相鄰下一塊檢測(cè)區(qū)域，直到所有位置都檢測(cè)完畢。上述工作原理可實(shí)現(xiàn)飛機(jī)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)，下文將對(duì)其包括的三大模塊進(jìn)行說明介紹。

2檢測(cè)模塊設(shè)計(jì)

如圖2所示，系統(tǒng)的檢測(cè)模塊主要是包括樹莓派和攝像頭，其中樹莓派作為檢測(cè)模塊的處理器，搭建的有Ubuntu系統(tǒng)，是系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的重要組成部分。樹莓派可以提供普通計(jì)算機(jī)的功能，并且功耗低。可直接在樹莓派上安裝Keil進(jìn)行開發(fā)，具有很好的開發(fā)效果，運(yùn)行穩(wěn)定。本次飛機(jī)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了樹莓派將攝像頭拍攝的圖片發(fā)送到圖像處理模塊上，同時(shí)也搭載ROS系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了移動(dòng)底盤的定位和導(dǎo)航功能。

3ROS機(jī)器人模塊設(shè)計(jì)

ROS隨著機(jī)器人技術(shù)發(fā)展愈發(fā)受到關(guān)注，采用分布式框架結(jié)構(gòu)來處理文件，這種方式允許開發(fā)者單獨(dú)設(shè)計(jì)和開發(fā)可執(zhí)行文件。ROS還以功能包的形式封裝功能模塊，方便移植和用戶之間的共享。下面將介紹其建圖和導(dǎo)航功能的實(shí)現(xiàn)。

3.1建圖設(shè)計(jì)

本文在ROS系統(tǒng)中使用Gmapping算法軟件包實(shí)現(xiàn)建圖[7]，在ROS系統(tǒng)中設(shè)計(jì)了建圖過程中各節(jié)點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)間的話題訂閱/的關(guān)系如圖3所示。在圖3建圖節(jié)點(diǎn)話題關(guān)系圖上，其中橢圓形里代表節(jié)點(diǎn)，矩形基于ROS的飛機(jī)表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)胡浩鵬（紐約大學(xué)NewYorkUniversity紐約10003）框里代表的是主題，節(jié)點(diǎn)指向主題代表著該節(jié)點(diǎn)了主題消息，主題指向節(jié)點(diǎn)代表著該節(jié)點(diǎn)訂閱了主題消息。在建圖過程中，主要涉及激光雷達(dá)節(jié)點(diǎn)、鍵盤控制節(jié)點(diǎn)、底盤節(jié)點(diǎn)、Gmapping節(jié)點(diǎn)和地圖服務(wù)節(jié)點(diǎn)。

3.2導(dǎo)航設(shè)計(jì)

ROS提供的Navigation導(dǎo)航框架結(jié)構(gòu)如圖4所示，顯然MOVE_BASE導(dǎo)航功能包中包括全局路徑規(guī)劃和局部路徑規(guī)劃兩部分，即在已構(gòu)建好的地圖的基礎(chǔ)上，通過配置全局和局部代價(jià)地圖，從而支持和引導(dǎo)路徑規(guī)劃的實(shí)施。為了保證導(dǎo)航效果的準(zhǔn)確，通過AMCL定位功能包進(jìn)行護(hù)理床的位置定位[8]。獲取目標(biāo)點(diǎn)的位置后，MOVE_BASE功能包結(jié)合傳感器信息，在路徑規(guī)劃的作用下，控制指令，控制護(hù)理床完成相應(yīng)的運(yùn)動(dòng)。

4圖像處理模塊設(shè)計(jì)

圖像處理模塊設(shè)計(jì)主要分為圖像預(yù)處理、模型訓(xùn)練和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三大部分，通過TCP通信協(xié)議進(jìn)行通信，TCP通信是一種面向連接的通信，可完成客戶端（樹莓派）和服務(wù)端（PC）的信息傳遞[9]。下面主要對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分進(jìn)行介紹。

4.1卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練流程

通過相機(jī)采集到的缺陷和問題圖像作為訓(xùn)練樣本，這部分是檢測(cè)飛機(jī)表面缺陷的關(guān)鍵一步，然后對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練，具體步驟如下所示。（1）訓(xùn)練標(biāo)記數(shù)據(jù)：首先使用圖像預(yù)處理中標(biāo)記好的道路故障提取出來，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)標(biāo)記框內(nèi)的目標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練；（2）提取特征數(shù)據(jù)：將道路故障的類型統(tǒng)計(jì)并歸納；（3）誤差反饋學(xué)習(xí)：對(duì)測(cè)試樣本進(jìn)行誤差反饋學(xué)習(xí)，并進(jìn)行測(cè)試；（4）優(yōu)化訓(xùn)練數(shù)據(jù)：將得到的測(cè)試結(jié)果與設(shè)定的故障分類結(jié)果進(jìn)行誤差對(duì)比，不斷優(yōu)化訓(xùn)練集，最終得到理想的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

4.2缺陷檢測(cè)流程

缺陷檢測(cè)流程如圖5所示，首先輸入缺陷原始圖像，通過特征提取網(wǎng)絡(luò)，將處理后的圖像使用檢測(cè)器進(jìn)行檢測(cè)，其中檢測(cè)器里為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后得到的模型，最終缺陷檢測(cè)后得到的識(shí)別后的圖像，并反饋出來。

4.3實(shí)驗(yàn)測(cè)試

鋁合金表面缺陷主要有碰傷、刮花、凸粉、臟點(diǎn)等常見的缺陷，下面將以這四種為主要對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)訓(xùn)練，各自訓(xùn)練集數(shù)量為1000張。通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)缺陷的特征進(jìn)行提取和分類，最終實(shí)現(xiàn)了缺陷的檢測(cè)。本次實(shí)驗(yàn)測(cè)試的樣本為200張，每種缺陷50張，均采集自鋁合金材料表面且與訓(xùn)練樣本一致，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。由表1可知，檢測(cè)臟點(diǎn)的準(zhǔn)確率高達(dá)98%，刮花和凸粉的準(zhǔn)確率也達(dá)到94%，但碰傷的準(zhǔn)確率相對(duì)較低，只有88%。可能造成的原因是：①硬件原因?qū)е虏杉膱D像清晰度比較低；②碰傷缺陷不明顯，無人機(jī)難以識(shí)別；③訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集較少，特征學(xué)習(xí)誤差大；但最后結(jié)果是滿足了設(shè)計(jì)需求，還需進(jìn)一步改進(jìn)。

5總結(jié)與展望

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)范文4

人工智能、大數(shù)據(jù)、光纖網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)的發(fā)展和改進(jìn)，人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入到了“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，有力的促進(jìn)了信息化系統(tǒng)的普及和使用，比如證券交易所開發(fā)了結(jié)算交易系統(tǒng)，政府機(jī)關(guān)開發(fā)了電子政務(wù)系統(tǒng)，旅游景區(qū)開發(fā)了旅游住宿管理系統(tǒng)等，提高了行業(yè)智能化、自動(dòng)化和共享化水平。互聯(lián)網(wǎng)雖然為人們帶來了極大的方便，提高了各行業(yè)的信息化水平，但是其也面臨著海量的安全攻擊威脅，比如數(shù)以萬計(jì)的病毒或木馬，都給互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用帶來了極大的障礙。目前，網(wǎng)絡(luò)中流行的攻擊包括病毒木馬、DDOS攻擊等，這些病毒木馬常常發(fā)生各類型的變異，比如2018年初爆發(fā)的勒索病毒，攻擊了很多政企單位的服務(wù)器，導(dǎo)致終端操作系統(tǒng)無法登錄和訪問，傳統(tǒng)的防火墻、殺毒軟件等網(wǎng)絡(luò)安全防御軟件已經(jīng)無法滿足需求，需要引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，以便能夠?qū)⒈粍?dòng)防御技術(shù)改進(jìn)為主動(dòng)防御技術(shù)，及時(shí)的查處網(wǎng)絡(luò)中的病毒或木馬，從而可以提高互聯(lián)網(wǎng)防御水平。

1.網(wǎng)絡(luò)安全防御現(xiàn)狀研究

網(wǎng)絡(luò)安全防御經(jīng)過多年的研究，已經(jīng)吸引了很多的學(xué)者和企業(yè)開發(fā)先進(jìn)的防御技術(shù)，比如360安全衛(wèi)士、訪問控制列表、防火墻等，同時(shí)還提出了一些更加先進(jìn)的深度包過濾和自治網(wǎng)絡(luò)等防御技術(shù)，這些技術(shù)均由許多的網(wǎng)絡(luò)安全防御學(xué)者、專家和企業(yè)進(jìn)行研究提出，已經(jīng)在網(wǎng)絡(luò)中部署喝應(yīng)用，一定程度上提高了網(wǎng)絡(luò)防御水平。（1）防火墻防火墻是一種部署于因特網(wǎng)和局域網(wǎng)之間防御工具，其類似一個(gè)過濾器，可以不熟一些過濾規(guī)則，從而可以讓正常的數(shù)據(jù)通過防火墻，也可以阻止攜帶病毒或木馬的數(shù)據(jù)通過防火墻，防火墻經(jīng)過多年的部署，已經(jīng)誕生了數(shù)據(jù)庫防火墻、網(wǎng)絡(luò)防火墻、服務(wù)器防火墻等，使用枚舉規(guī)則禁止查看每一個(gè)協(xié)議是否正常，能夠防御一定的病毒或木馬。（2）殺毒軟件殺毒軟件也是一個(gè)非常關(guān)鍵的程序代碼，可以在殺毒軟件系統(tǒng)的服務(wù)器中保存檢測(cè)出的病毒或木馬基因特征片段，將這些片段可以與網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行匹配，從而可以查找網(wǎng)絡(luò)中的病毒或木馬，及時(shí)的將其從網(wǎng)絡(luò)中清除。殺毒軟件為了能夠準(zhǔn)確的識(shí)別病毒，目前引入了許多的先進(jìn)技術(shù)，這些技術(shù)包括脫殼技術(shù)、自我保護(hù)技術(shù)等，同時(shí)目前也吸引了更多的網(wǎng)絡(luò)安全防御公司研究殺毒軟件，最為著名的軟件廠商包括360、瑞星、江民、卡巴斯基等，同時(shí)騰訊公司、搜狗公司也開發(fā)了自己的安全管理技術(shù)，大大的提高網(wǎng)絡(luò)防御能力。（3）訪問控制列表訪問控制列表是一個(gè)易于配置、安裝簡(jiǎn)單和管理容易的網(wǎng)絡(luò)安全防御工具，設(shè)置了黑白兩個(gè)關(guān)鍵名單，白名單收錄了安全數(shù)據(jù)源IP地址，黑名單收錄了非法的數(shù)據(jù)源IP地址。訪問控制列表已經(jīng)可以在四個(gè)層次配置防御策略，分別是目錄及控制級(jí)、入網(wǎng)訪問控制級(jí)、屬性控制級(jí)和權(quán)限控制級(jí)。訪問控制列表級(jí)別越高訪問性能越好，但是工作效率非常慢，不能夠?qū)崟r(shí)升級(jí)訪問控制列表，因此應(yīng)用的場(chǎng)所比較簡(jiǎn)單，一般都是不重要的中小學(xué)實(shí)驗(yàn)室等，許多大型政企單位都不用這個(gè)防御措施。（4）深度包過濾深度包過濾能夠嵌入到硬件中形成一個(gè)固件，這樣就可以快速的采集網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)，然后利用深度包過濾的枚舉檢查規(guī)則，不僅檢查數(shù)據(jù)包的頭部IP地址、目的IP地址，還檢查數(shù)據(jù)包中的內(nèi)容，以便能夠深入到數(shù)據(jù)包內(nèi)部檢查是否存在病毒或木馬，一旦發(fā)現(xiàn)就可以啟動(dòng)防御軟件。深度包過濾可以實(shí)施穿透式檢查規(guī)則，分析每一個(gè)協(xié)議字段，深入到內(nèi)部檢查的更加詳細(xì)和全面，從而避免病毒或木馬隱藏在數(shù)據(jù)包內(nèi)部，因此深度包過濾已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用，比如阿里云、騰訊云、百度云等都采用了這些技術(shù)，許多的政企單位也采用了深度包過濾技術(shù)，進(jìn)一步提高了數(shù)據(jù)防御水平。（5）自治網(wǎng)絡(luò)自治網(wǎng)絡(luò)作為一種先進(jìn)的互聯(lián)網(wǎng)安全防御技術(shù)，其采用了自動(dòng)愈合的建設(shè)理念，在網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建了一個(gè)冗余策略，一旦網(wǎng)絡(luò)受到病毒或木馬的攻擊，此時(shí)自治網(wǎng)絡(luò)就可以將這些一部分網(wǎng)絡(luò)設(shè)備隔離，同時(shí)形成一個(gè)新傳輸通道為網(wǎng)絡(luò)設(shè)備提供連接，知道數(shù)據(jù)修復(fù)完畢之后才能夠?qū)⑦@些網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)納入到網(wǎng)絡(luò)中。自治網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)自我防御，也可以調(diào)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信息安全的許多的資源，將網(wǎng)絡(luò)病毒導(dǎo)入備用服務(wù)器，此時(shí)就可以殺滅這些病毒。

2.基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)設(shè)計(jì)

網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)集成了很多先進(jìn)的技術(shù)，尤其是快速的數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，能夠?qū)鹘y(tǒng)的被動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全防御模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃?dòng)，提高網(wǎng)絡(luò)安全防御性能。本文結(jié)合傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全防御功能及引入的大數(shù)據(jù)技術(shù)，給出了網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)的主要功能，這些功能包括四個(gè)關(guān)鍵方面，分別是數(shù)據(jù)采集功能、大數(shù)據(jù)圖1基于大數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)功能分析功能、網(wǎng)絡(luò)安全防御功能和防御效果評(píng)估功能。（1）網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集功能目前，人們已經(jīng)進(jìn)入到了“互聯(lián)網(wǎng)+”時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)部署的軟硬件資源非常多，訪問的用戶頻次數(shù)以億計(jì)，因此網(wǎng)絡(luò)安全防御首先需要構(gòu)建一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)采集功能，可以及時(shí)的采集網(wǎng)絡(luò)中的軟硬件數(shù)據(jù)資源，將這些網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)送給大數(shù)據(jù)分析功能。網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集過程中可以引入深度包過濾功能，利用這個(gè)深度包過濾可以快速的采集網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集速度。（2）大數(shù)據(jù)分析和處理功能網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集完畢之后，系統(tǒng)將數(shù)據(jù)發(fā)送給大數(shù)據(jù)分析和處理模塊，該模塊中包含了很多的病毒基因片段或特征，可以針對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行智能分析，將預(yù)處理后的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與學(xué)習(xí)到的特征進(jìn)行對(duì)比，以便能夠發(fā)現(xiàn)這些數(shù)據(jù)信息中是否潛藏著木馬或病毒，發(fā)現(xiàn)之后及時(shí)的將其發(fā)送給安全防御模塊。（3）網(wǎng)絡(luò)安全防御功能網(wǎng)絡(luò)安全防御與傳統(tǒng)的防御技術(shù)一致，采用木馬或病毒查殺軟件，因此一旦發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在病毒或木馬，此時(shí)就可以啟動(dòng)網(wǎng)絡(luò)安全防御工具，及時(shí)的將網(wǎng)絡(luò)中的病毒或木馬殺滅，并且可以跟蹤病毒或木馬來源，從而可以鎖定源頭服務(wù)器，將源頭清除掉。如果源頭涉及到犯罪就可以獲取這些證據(jù)，同時(shí)將這些證據(jù)發(fā)送給公安機(jī)關(guān)進(jìn)行偵破。（4）防御效果評(píng)估功能網(wǎng)絡(luò)安全防御功能完成之后，系統(tǒng)可以針對(duì)處理效果進(jìn)行評(píng)估，從而可以獲取網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中的殺毒信息，將這些網(wǎng)絡(luò)病毒消滅，避免網(wǎng)絡(luò)中的病毒或木馬復(fù)發(fā)。網(wǎng)絡(luò)安全防御效果評(píng)估之后，還可以跟蹤大數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確度，一旦準(zhǔn)確度降低就可以及時(shí)進(jìn)行學(xué)習(xí)，從而提高網(wǎng)絡(luò)安全防御性能。大數(shù)據(jù)是一種非常關(guān)鍵的數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，可以利用多種算法，比如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)、K-means算法等挖掘數(shù)據(jù)中潛在的知識(shí)，這些知識(shí)對(duì)人們是有價(jià)值的，能夠幫助人們進(jìn)行決策。本文為了能夠更好的展示互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用性能，重點(diǎn)描述了深度學(xué)習(xí)算法分析互聯(lián)網(wǎng)安全數(shù)據(jù)過程。深度學(xué)習(xí)算法是一種多層次的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括兩個(gè)非常關(guān)鍵的層次結(jié)構(gòu)，一個(gè)是卷積層稱為病毒數(shù)據(jù)特征提取層，一個(gè)卷積層為病毒數(shù)據(jù)特征映射層，可以識(shí)別病毒數(shù)據(jù)中的特征數(shù)據(jù)，同時(shí)將池化層進(jìn)行處理，壓縮和處理池化層數(shù)據(jù)信息，比如進(jìn)行預(yù)處理、二值化等，刪除病毒數(shù)據(jù)中的一些明顯的噪聲特征。池化層可以將海量的病毒數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，減少卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析時(shí)設(shè)置的參數(shù)，解決卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和訓(xùn)練時(shí)容易產(chǎn)生的過度擬合問題，避免病毒識(shí)別模型陷入到一個(gè)過度擬合狀態(tài)，避免無法提高病毒識(shí)別能力，還會(huì)提升病毒識(shí)別處理開銷。全連接層就是一個(gè)關(guān)鍵分類器，可以將學(xué)習(xí)到的病毒知識(shí)標(biāo)記到一個(gè)特征空間，這樣就可以提高病毒識(shí)別結(jié)果的可解釋性。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過學(xué)習(xí)和訓(xùn)練之后，其可以形成一個(gè)動(dòng)態(tài)優(yōu)化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這個(gè)結(jié)構(gòu)可以在一定時(shí)期內(nèi)保持不變，能夠?qū)崿F(xiàn)病毒特征的識(shí)別、分析，為病毒識(shí)別提供一個(gè)準(zhǔn)確的結(jié)果。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)范文5

計(jì)算機(jī)視覺的第一步是特征提取，即檢測(cè)圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)并獲取有關(guān)這些關(guān)鍵點(diǎn)的有意義信息。特征提取過程本身包含4個(gè)基本階段：圖像準(zhǔn)備、關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)、描述符生成和分類。實(shí)際上，這個(gè)過程會(huì)檢查每個(gè)像素，以查看是否有特征存在干該像素中。

特征提取算法將圖像描述為指向圖像中的關(guān)鍵元素的一組特征向量。本文將回顧一系列的特征檢測(cè)算法，在這個(gè)過程中，看看一般目標(biāo)識(shí)別和具體特征識(shí)別在這些年經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展。

早期特征檢測(cè)器

Scale Invariant Feature Transform（SIFT）及Good Features To Track（GFTT）是特征提取技術(shù)的早期實(shí)現(xiàn)。但這些屬于計(jì)算密集型算法，涉及到大量的浮點(diǎn)運(yùn)算，所以它們不適合實(shí)時(shí)嵌入式平臺(tái)。

以SIFT為例，這種高精度的算法，在許多情況下都能產(chǎn)生不錯(cuò)的結(jié)果。它會(huì)查找具有子像素精度的特征，但只保留類似于角落的特征。而且，盡管SIFT非常準(zhǔn)確，但要實(shí)時(shí)實(shí)現(xiàn)也很復(fù)雜，并且通常使用較低的輸入圖像分辨率。

因此，SIFT在目前并不常用，它主要是用作一個(gè)參考基準(zhǔn)來衡量新算法的質(zhì)量。因?yàn)樾枰档陀?jì)算復(fù)雜度，所以最終導(dǎo)致要開發(fā)一套更容易實(shí)現(xiàn)的新型特征提取算法。

二代算法

Speeded Up Robust Features（SURF）是最早考慮實(shí)現(xiàn)效率的特征檢測(cè)器之一。它使用不同矩形尺寸中的一系列加法和減法取代了SIFT中浩繁的運(yùn)算。而且，這些運(yùn)算容易矢量化，需要的內(nèi)存較少。

接下來，HOG（Histograms ofOriented Gradients）這種在汽車行業(yè)中常用的熱門行人檢測(cè)算法可以變動(dòng)，采用不同的尺度來檢測(cè)不同大小的對(duì)象，并使用塊之間的重疊量來提高檢測(cè)質(zhì)量，而不增加計(jì)算量。它可以利用并行存儲(chǔ)器訪問，而不像傳統(tǒng)存儲(chǔ)系統(tǒng)那樣每次只處理一個(gè)查找表，因此根據(jù)內(nèi)存的并行程度加快了查找速度。

然后，ORB（Oriented FASTand Rotated BRIEF）這種用來替代SIFT的高效算法將使用二進(jìn)制描述符來提取特征。ORB將方向的增加與FAST角點(diǎn)檢測(cè)器相結(jié)合，并旋轉(zhuǎn)BRIEF描述符，使其與角方向?qū)R。二進(jìn)制描述符與FAST和HarrisCorner等輕量級(jí)函數(shù)相結(jié)合產(chǎn)生了一個(gè)計(jì)算效率非常高而且相當(dāng)準(zhǔn)確的描述圖。

CNN：嵌入式平臺(tái)目標(biāo)識(shí)別的下一個(gè)前沿領(lǐng)域

配有攝像頭的智能手機(jī)、平板電腦、可穿戴設(shè)備、監(jiān)控系統(tǒng)和汽車系統(tǒng)采用智能視覺功能將這個(gè)行業(yè)帶到了一個(gè)十字路口，需要更先進(jìn)的算法來實(shí)現(xiàn)計(jì)算密集型應(yīng)用，從而提供更能根據(jù)周邊環(huán)境智能調(diào)整的用戶體驗(yàn)。因此，需要再一次降低計(jì)算復(fù)雜度來適應(yīng)這些移動(dòng)和嵌入式設(shè)備中使用的強(qiáng)大算法的嚴(yán)苛要求。

不可避免地，對(duì)更高精度和更靈活算法的需求會(huì)催生出矢量加速深度學(xué)習(xí)算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），用于分類、定位和檢測(cè)圖像中的目標(biāo)。例如，在使用交通標(biāo)志識(shí)別的情況下，基于CNN的算法在識(shí)別準(zhǔn)確度上勝過目前所有的目標(biāo)檢測(cè)算法。除了質(zhì)量高之外，CNN與傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法相比的主要優(yōu)點(diǎn)是，CNN的自適應(yīng)能力非常強(qiáng)。它可以在不改變算法代碼的情況下快速地被重新“訓(xùn)練（tuning）”以適應(yīng)新的目標(biāo)。因此，CNN和其他深度學(xué)習(xí)算法在不久的將來就會(huì)成為主流目標(biāo)檢測(cè)方法。

CNN對(duì)移動(dòng)和嵌入式設(shè)備有非常苛刻的計(jì)算要求。卷積是CNN計(jì)算的主要部分。CNN的二維卷積層允許用戶利用重疊卷積，通過對(duì)同一輸入同時(shí)執(zhí)行一個(gè)或多個(gè)過濾器來提高處理效率。所以，對(duì)于嵌入式平臺(tái)，設(shè)計(jì)師應(yīng)該能夠非常高效地執(zhí)行卷積，以充分利用CNN流。

事實(shí)上，CNN嚴(yán)格來說并不是一種算法，而是一種實(shí)現(xiàn)框架。它允許用戶優(yōu)化基本構(gòu)件塊，并建立一個(gè)高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)應(yīng)用，因?yàn)镃NN框架是對(duì)每個(gè)像素逐一計(jì)算，而且逐像素計(jì)算是一種要求非常苛刻的運(yùn)算，所以它需要更多的計(jì)算量。

不懈改進(jìn)視覺處理器

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)范文6

2.輸流管道參數(shù)共振的試驗(yàn)研究梁峰，金基鐸，楊曉東，聞邦椿，LiangFeng，JinJiduo，YangXiaodong，WenBangchun

3.非接觸式超聲馬達(dá)的聲流及聲壓分析鄒楠，魏守水，姜春香，ZouNan，WeiShoushui，JiangChunxiang

4.基于核函數(shù)Fisher鑒別分析的特征提取方法胡金海，謝壽生，駱廣琦，李應(yīng)紅，楊帆，HuJinhai，XieShousheng，LuoGuangqi，LiYinghong，YangFan

5.光纖機(jī)敏結(jié)構(gòu)振動(dòng)形態(tài)感知及其SMA致動(dòng)控制朱曉錦，陸美玉，趙曉瑜，張合生，ZhuXiaojin，LuMeiyu，ZhaoXiaoyu，ZhangHesheng

6.虛擬式零件尺寸檢測(cè)儀的研制郭明青，秦樹人，王見，GuoMingqing，QinShuren，WangJian

7.一種基于支持向量機(jī)的齒輪箱故障診斷方法會(huì)，WuDehui

8.超聲電機(jī)多定子同步驅(qū)動(dòng)技術(shù)的研究李亭，張鐵民，劉瀟建，LiTing，ZhangTiemin，LiuXiaojian

9.阻尼材料動(dòng)態(tài)力學(xué)參數(shù)自動(dòng)測(cè)試系統(tǒng)的設(shè)計(jì)胡衛(wèi)強(qiáng)，王敏慶，劉志宏，馬少璞，周赤奇，HuWeiqiang，WangMinqing，LiuZhihong，MaShaopu，ZhouChiqi

10.減振裝置過油孔對(duì)阻尼閥水擊的影響研究陳軼杰，顧亮，黃華，張中生，王亞軍，ChenYijie，GuLiang，HuangHua，ZhangZhongsheng，WangYajun

11.點(diǎn)蝕與剝落對(duì)齒輪扭轉(zhuǎn)嚙合剛度影響的分析安春雷，韓振南，AnChunlei，HanZhennan

12.基于EKF訓(xùn)練的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其故障診斷應(yīng)用王璐，潘紫微，葉金杰，WangLu，PanZiwei，YeJinjie

13.液壓脈振注射機(jī)塑化過程螺桿動(dòng)態(tài)特性分析王權(quán)，瞿金平，WangQuan，QuJinping

14.最佳小波包基改進(jìn)軟閾值的消噪方法及應(yīng)用侯新國，劉開培，魏建華，HouXinguo，LiuKaipei，WeiJianhua

15.新型多軸旋轉(zhuǎn)超聲電機(jī)原理金家楣，張建輝，趙淳生，JinJiamei，ZhangJianhui，ZhaoChunsheng

16.百萬等級(jí)汽輪發(fā)電機(jī)基礎(chǔ)動(dòng)力特性優(yōu)化研究代澤兵，劉寶泉，吉曄，王樹嶺，朱祝兵，DaiZebing，LiuBaoquan，JiYe，WangShuling，ZhuZhubing

17.CSP軋機(jī)扭振與垂振耦合研究閆曉強(qiáng)，史燦，曹曦，劉麗娜，YanXiaoqiang，ShiCan，CaoXi，LiuLina

18.抖晃對(duì)振動(dòng)脈沖頻響特性估計(jì)的影響黃迪山，HuangDishan

19.剛架拱橋病害與損傷識(shí)別的動(dòng)力學(xué)研究李枝軍，李愛群，繆長青，LiZhijun，LiAiqun，MiaoChangqing

20.大型船閘人字閘門工作模態(tài)試驗(yàn)分析蔣建國，李勤，JiangJianguo，LiQin

21.CSP軋機(jī)振動(dòng)的振源研究王永濤，臧勇，吳迪平，范小彬，WangYongtao，ZangYong，WuDiping，F(xiàn)anXiaobin

22.基于遺傳編程的發(fā)動(dòng)機(jī)滑油系統(tǒng)故障診斷侯勝利，王威，胡金海，周根娜，HouShengli，WangWei，HuJinhai，ZhouGenna

23.低功耗頂板離層儀研究閻學(xué)文，吳波，廉自生

1.航空發(fā)動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)子振動(dòng)信號(hào)的分離測(cè)試技術(shù)馬建倉，石慶斌，程存虎，趙述元，MaJiancang，ShiQingbin，ChengCunhu，ZhaoShuyuan

2.刀具磨損監(jiān)測(cè)及破損模式的識(shí)別康晶，馮長建，胡紅英，KangJing，F(xiàn)engChangjian，HuHongying

3.用最大重疊離散小波包變換的Hilbert譜時(shí)頻分析楊宇，何怡剛，程軍圣，于德介，YangYu，HeYigang，ChenJunsheng，YuDejie

4.柴油發(fā)動(dòng)機(jī)曲軸軸承振動(dòng)信號(hào)的雙譜分析趙慧敏，夏超英，肖云魁，李會(huì)梁，夏天，ZhaoHuimin，XiaChaoying，XiaoYunkui，LiHuiliang，XiaTian

5.動(dòng)態(tài)·信息

6.基于能量的振動(dòng)信號(hào)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解終止條件胡勁松，楊世錫，HuJingsong，YangShixi

7.金屬橡膠材料阻尼性能的影響參數(shù)李宇燕，黃協(xié)清，LiYuyan，HuangXieqing

8.應(yīng)用變精度粗糙集獲取柴油機(jī)故障有效監(jiān)測(cè)點(diǎn)劉軍，LiuJun

9.反饋回路系統(tǒng)診斷策略優(yōu)化技術(shù)研究楊鵬，邱靜，劉冠軍，YangPeng，QiuJing，LiuGuanjun

10.獨(dú)立分量分析在機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分離中的應(yīng)用劉婷婷，任興民，LiuTingting，RenXingmin

11.基于KPCA-SVM的柴油機(jī)狀態(tài)識(shí)別方法的研究振動(dòng)、測(cè)試與診斷 李宏坤，馬孝江，LiHongkun，MaXiaojiang

12.運(yùn)用希爾伯特黃變換的橋梁顫振導(dǎo)數(shù)識(shí)別宋斌華，黃方林，王學(xué)敏，SongBinhua，HuangFanglin，WangXuemin

13.小波包時(shí)頻分析及其特性鐘佑明，ZhongYouming

14.基于EI及MAC混合算法的斜拉橋傳感器優(yōu)化布置袁愛民，戴航，孫大松，YuanAimin，DaiHang，SunDasong

15.利用倒階次譜和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的軸承故障診斷康海英，祁彥潔，王虹，欒軍英，鄭海起，KangHaiying，QiYanjie，WangHong，LuanJunying，ZhengHaiqi

16.鋼混簡(jiǎn)支梁加載損傷后耗能特征試驗(yàn)研究王卓，閆維明，秦棟濤，劉昌鵬，WangZhuo，YanWeiming，QinDongtao，LiuChangpeng

17.三級(jí)同心液壓溢流閥噪聲特性的CFD分析陳青，許惠，權(quán)龍，ChenQing，XuHui，QuanLong

18.基于故障原因-征兆矩陣的故障診斷專家系統(tǒng)姚劍飛，江志農(nóng)，趙慶亮，張雪，YaoJianfei，JiangZhinong，ZhaoQingliang，ZhangXue

19.往復(fù)式壓縮機(jī)氣缸壓力模擬曲線提取趙俊龍，，郭正剛，李宏坤，王奉濤，ZhaoJunlong，ZhangZhixin，GuoZhenggang，LiHongkun，WangFengtao

20.基于類間可分性度量和SVM的多故障分類算法李敏，楊潔明，張曉平，LiMin，YangJieming，ZhangXiaoping

21.磁通量法在預(yù)應(yīng)力懸掛結(jié)構(gòu)拉索施工中的應(yīng)用宋杰，陳魯，張其林，陳國棟，SongJie，ChenLu，ZhangQilin，ChenGuodong

22.框架在脈沖位移作用下的回傳波射矩陣法解范志華，孫國鈞，繆馥星，F(xiàn)anZhihua，SunGuojun，MiuFuxing

23.改進(jìn)的主成分分析方法在磁浮系統(tǒng)中的應(yīng)用鄒東升，佘龍華，ZouDongsheng，YuLonghua

24.高速列車垂向振動(dòng)的模擬器再現(xiàn)方法研究王小亮，李立，張衛(wèi)華，WangXiaoliang，LiLi，ZhangWeihua

25.裝甲車輛動(dòng)力傳動(dòng)系統(tǒng)載荷譜測(cè)試方法研究潘宏俠，黃晉英，郭彥青，孫黎明，PanHongxia，HuangJinying，GuoYanqing，SunLiming

26.撓性接頭剛度測(cè)量中傳感器的研究王廣林，王慧峰，詹捷，陶崇德，孫國光，盧澤生，WangGuanglin，WangHuifeng，ZhanJie，TaoChongde，SunGuoguang，LuZesheng

1.橡膠V帶式無級(jí)變速器性能的測(cè)試與試驗(yàn)研究上官文斌，王江濤，王小莉，ShangguanWenbin，WangJiangtao，WangXiaoli

2.一種新型孔式模態(tài)轉(zhuǎn)換型超聲電機(jī)楊淋，金家楣，趙淳生，YangLin，JinJiamei，ZhaoChunsheng

3.基于瞬態(tài)聲與階次倒譜的齒輪箱故障診斷田昊，唐力偉，陳紅，楊通強(qiáng)，張磊，TianHao，TangLiwei，ChenHong，YangTongqiang，ZhangLei

4.軸心軌跡自動(dòng)識(shí)別及其在旋機(jī)診斷中的應(yīng)用許飛云，鐘秉林，黃仁，XuFeiyun，ZhongBinglin，HuangRen

5.多傳感器主元方向和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)識(shí)別方法張金萍，李允公，劉杰，ZhangJinping，LiYungong，LiuJie

6.多分支扭轉(zhuǎn)振動(dòng)建模方法與分析軟件的研究袁清珂，曹廣忠，YuanQingke，CaoGuangzhong

7.基于EMD和球結(jié)構(gòu)SVM的滾動(dòng)軸承故障診斷楊潔明，田英，YangJieming，TianYing

8.新型氣浮聯(lián)合軸承轉(zhuǎn)子系統(tǒng)啟動(dòng)過程振動(dòng)特性張占一，應(yīng)懷樵，劉杰，楊金福，李磊，ZhangZhanyi，YingHuaiqiao，LiuJie，YangJinfu，LiLei

9.基于粒子群優(yōu)化的核主元分析特征的提取技術(shù)魏秀業(yè)，潘宏俠，王福杰，WeiXiuye，PanHongxia，WangFujie

10.齒輪箱起動(dòng)過程故障診斷李輝，鄭海起，楊紹普，LiHui，ZhengHaiqi，YangShaopu

11.采用像素編碼技術(shù)的感應(yīng)電機(jī)定子故障診斷侯新國，劉開培，夏立，胡煊，HouXinguo，LiuKaipei，XiaLi，HuXuanHtTp://

12.高架路交通誘發(fā)的地面振動(dòng)測(cè)試與分析常樂，閆維明，任珉，周福霖，ChangLe，YanWeiming，RenMin，ZhouFulin

13.基于相關(guān)函數(shù)的多振動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)融合方法李學(xué)軍，李萍，褚福磊，LiXuejun，LiPing，ChuFulei

14.軸承-轉(zhuǎn)子系統(tǒng)在弱控制作用下的動(dòng)力學(xué)行為孫保蒼，鐘曉波，陳威，駱英，馮耀嶺，SunBaocang，ZhongXiaobo，ChenWei，LuoYing，F(xiàn)engYaoling

15.振動(dòng)、測(cè)試與診斷 海邊山坡場(chǎng)地爆破地震波的衰減測(cè)試與分析吳小波，WuXiaobo

16.雙圖同軸光纖束位移傳感器研究楊亮，張小棟，YangLiang，ZhangXiaodong

17.利用小波去噪和HHT的模態(tài)參數(shù)識(shí)別湯寶平，何啟源，蔣恒恒，陸冬，TangBaoping，HeQiyuan，JiangHengheng，LuDong

18.應(yīng)用小波包和包絡(luò)分析的滾動(dòng)軸承故障診斷唐貴基，蔡偉，TangGuiji，CaiWei

19.小波變換的流體壓力信號(hào)自適應(yīng)濾波方法研究谷立臣，閆小樂，劉澤華，GuLichen，YanXiaole，LiuZehua

20.CSP軋機(jī)扭振中"偽拍振"的研究王永濤，臧勇，吳迪平，秦勤，范小彬，WangYongtao，ZangYong，WuDiping，QinQin，F(xiàn)anXiaobin

21.動(dòng)態(tài)·信息

22.直升機(jī)旋翼不平衡故障診斷試驗(yàn)研究高亞東，張?jiān)牐珿aoYadong，ZhangZengchang

23.梁橋上移動(dòng)荷載識(shí)別中的測(cè)點(diǎn)優(yōu)化陳鋒，李忠獻(xiàn)，ChenFeng，LiZhongXian

24.基于遺傳小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙余度電機(jī)故障診斷李世超，石秀華，崔海英，許暉，LiShichao，ShiXiuhua，CuiHaiying，XuHui

25.某型工業(yè)叉車護(hù)頂架的振動(dòng)診斷楊義，李志遠(yuǎn)，馬慶豐，YangYi，LiZhiyuan，MaQingfeng

26.銀基合金摩擦振動(dòng)與噪聲特性的分析與控制陳傳海，楊世錫，鄭傳榮，ChenChuanhai，YangShixi，ZhengChuanrong

27.橢圓振動(dòng)修整超聲磨削ZrO2溫度試驗(yàn)研究陳東海，劉春孝，ChenDonghai，LiuChunxiao

1.超聲電機(jī)接觸界面的兩種簡(jiǎn)化有限元模型周盛強(qiáng)，趙淳生

2.基于特征參數(shù)的旋轉(zhuǎn)機(jī)械智能故障診斷方法張征凱，薛松，張優(yōu)云

3.《振動(dòng)、測(cè)試與診斷》編委會(huì)會(huì)議紀(jì)要

4.燃料電池車氫氣輔助系統(tǒng)結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)特性分析申秀敏，左曙光，蔡建江，張靜芬，李林，張世煒

5.鐵路貨車側(cè)墻制造過程建模與變形規(guī)律預(yù)測(cè)盧碧紅，李亞娜，聶春戈，兆文忠

6.改進(jìn)支持向量機(jī)模型的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法曹沖鋒，楊世錫，周曉峰，楊將新

7.基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的木質(zhì)材料缺陷模式識(shí)別孫建平，王逢瑚，曹軍，胡英成

8.旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷中的振動(dòng)信號(hào)自適應(yīng)分形壓縮算法唐貴基，張杏娟，杜必強(qiáng)

9.距離函數(shù)分類法在制粉系統(tǒng)故障診斷中的應(yīng)用陳蔚，賈民平

10.基于模態(tài)綜合技術(shù)的結(jié)構(gòu)有限元模型修正劉洋，段忠東，周道成

11.循環(huán)平穩(wěn)度在發(fā)電機(jī)組故障趨勢(shì)分析中的應(yīng)用左云波，王西彬，徐小力

12.900t級(jí)架橋機(jī)多軟件協(xié)同仿真平臺(tái)試驗(yàn)研究凌正陽，曹恒，王瑜，張振雄，商偉軍

13.岸橋前大梁鉸支座支承對(duì)其橫向振動(dòng)的影響邱惠清，盧凱良，李雪，歸正，曾怡

14.車輛發(fā)動(dòng)機(jī)懸置處的動(dòng)態(tài)剛度仿真研究蘭鳳崇，謝然，陳吉清

15.拉索平面內(nèi)自由振動(dòng)影響因素分析姜健，李國強(qiáng)，郝坤超

16.基于小波和自組織網(wǎng)絡(luò)的電纜故障識(shí)別汪梅，曲立娜

17.非庫侖摩擦轉(zhuǎn)子試驗(yàn)臺(tái)碰摩分叉行為振動(dòng)、測(cè)試與診斷 王正浩，王景愚

18.小波包與改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的齒輪箱故障識(shí)別時(shí)建峰，程珩，許征程，史少輝，時(shí)偉，鈕效鹍

19.基于奇異值分解的頻響函數(shù)降噪方法孫鑫暉，張令彌，王彤

20.球磨機(jī)料位電聲檢測(cè)系統(tǒng)的研制楊數(shù)強(qiáng)，余成波，全曉莉，崔焱喆

21.上臥式閘門水彈性振動(dòng)試驗(yàn)研究顧云，嚴(yán)根華，趙建平

22.抖晃初相在振動(dòng)頻響估計(jì)誤差中的作用黃迪山

23.大型鋁電解槽針振信號(hào)深層特征提取方法研究周孑民，單峰，唐騫，李賀松，蔣科進(jìn)，郭潔

24.非穩(wěn)態(tài)信號(hào)計(jì)算階次分析中的重采樣率研究汪偉，楊通強(qiáng)，王紅，王平，鄧士杰

25.基于無傳感器檢測(cè)方法的機(jī)械系統(tǒng)扭振試驗(yàn)研究時(shí)獻(xiàn)江，郭華，邵俊鵬

26.運(yùn)用小波變換檢測(cè)汽車后橋總成故障余德平，王寶強(qiáng)，史延楓，任德均，姚進(jìn)

27.基于AR模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的柴油機(jī)故障診斷黃泉水，江國和，肖建昆

1.運(yùn)用改進(jìn)殘余力向量法的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別研究何偉，陳淮，王博，李靜斌，HeWei，ChenHuai，WangBo，LiJingbin

2.交通荷載作用下橋梁結(jié)構(gòu)參數(shù)識(shí)別方法吳子燕，易文迪，趙宇，WuZiyan，YiWendi，ZhaoYu

3.行波超聲電機(jī)定、轉(zhuǎn)子接觸狀態(tài)試驗(yàn)分析姚志遠(yuǎn)，吳辛，趙淳生，YaoZhiyuan，WuXin，ZhaoChunsheng

4.伺服閥滑閥疊合量測(cè)量方法潘旭東，王廣林，邵東向，韓俊偉，PanXudong，WangGuanglin，ShaoDongxiang，HanJunwei

5.基于CAN總線遠(yuǎn)程振動(dòng)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究何青，李紅，何子睿，HeQing，LiHong，HeZirui

6.縱向脈沖作用下壓電層合桿的動(dòng)力分析彭亮，羅松南，鄧慶田，PengLiang，LuoSongnan，DengQingtian

7.超臨界600MW機(jī)組檢修后振動(dòng)分析及處理劉石，劉興久，馮永新，劉永生，朱軍，肖小清，王棟，LiuShi，LiuXinjiu，F(xiàn)engYongxin，LiuYongsheng，ZhuJun，XiaoXiaoqing，WangDong

8.虛擬式流體參量集成測(cè)試系統(tǒng)及其實(shí)現(xiàn)季忠，陳青，秦樹人，溫海松，JiZhong，ChenQing，QinShuren，WenHaisong

9.彈性支承雙跨碰摩故障轉(zhuǎn)子系統(tǒng)非線性特性李東，袁惠群，吳立明，LiDong，YuanHuiqun，WuLiming

10.盲解卷積的機(jī)械振動(dòng)信號(hào)分離技術(shù)劉婷婷，任興民，楊永鋒，郭峰，LiuTingting，RenXingmin，YangYongfeng，GuoFeng

11.基于壓電元件的懸臂梁半主動(dòng)振動(dòng)控制研究趙永春，季宏麗，裘進(jìn)浩，朱孔軍，ZhaoYongchun，JiHongli，QiuJinhao，ZhuKongjun

12.凸輪軸加工的誤差在線測(cè)量方法研究周傳德，賀澤龍，吳宏剛，張彩芳，ZhouChuande，HeZelong，WuHonggang，ZhangCaifang

13.振動(dòng)、測(cè)試與診斷 一種仿真數(shù)字人步態(tài)規(guī)劃優(yōu)化算法曹恒，凌正陽，王瑜，龍勇波，朱鈞，CaoHeng，LingZhengyang，WangYu，longYongbo，ZhuJun