基于序列注意力机制的卷积神经网络异常检测.pdf
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基于序列注意力机制的卷积神经网络异常检测.pdf
第51卷第2期郑州大学学报(理学版)Vol.51No.2()2019年6月J.ZhengzhouUniv.Nat.Sci.Ed.Jun.2019基于序列注意力机
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基于序列注意力机制的卷积神经网络异常检测.docx
基于序列注意力机制的卷积神经网络异常检测基于序列注意力机制的卷积神经网络在异常检测中的应用摘要:异常检测在各种领域中都具有重要的应用,例如工业制造、金融风控、网络安全等。本文提出了一种基于序列注意力机制的卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)异常检测方法。该方法以序列数据为输入,充分利用序列数据中的时序关系,通过注意力机制对不同位置的信息进行加权,提取出关键特征,进而进行异常检测。实验结果表明,与传统的异常检测方法相比,所提出的方法具有更高的准确率和更好的鲁棒性。关键
基于注意力机制的卷积神经网络入侵检测方法.pdf
本发明提供一种基于注意力机制的卷积神经网络入侵检测方法,在卷积神经网络的基础之上,结合了CBAM注意力机制。在全局特征提取过程中,入侵检测模型使用卷积来提取,但是传统的卷积在面对海量数据时,无法精准有效的提取特征。本专利采用Inception结构从多个维度进行特征提取。另外在卷积过程中可能会丢失重要信息,通过CBAM注意力机制进行维度更新,使其可以更好地捕捉全局特征与局部特征之间的关系,减少噪声的干扰,可以更好地检测出数据细节的变化。该方法不仅解决了数据存在的不平衡问题,而且提高了整体网络的特征表示能力。
基于注意力机制的卷积神经网络绝缘子检测方法.docx
基于注意力机制的卷积神经网络绝缘子检测方法基于注意力机制的卷积神经网络绝缘子检测方法摘要:在电力系统维护中,绝缘子检测是一个重要的任务。绝缘子的损坏会导致电力系统的故障和事故,对电网的运行安全性和稳定性造成威胁。传统的绝缘子检测方法需要人工识别和分析,耗时且不准确。针对这个问题,本论文提出了一种基于注意力机制的卷积神经网络绝缘子检测方法。通过引入注意力机制,使得网络能够自动学习并聚焦于绝缘子区域,提高检测准确性和效率。实验结果表明,该方法在绝缘子检测任务中具有很高的性能。关键词:绝缘子检测,注意力机制,卷