Android恶意APP多视角家族分类方法

针对现有Android恶意软件家族分类方法特征构建完备性不足、构建视角单质化等问题，提出了一种多视角特征规整的卷积神经网络(CNN)恶意APP家族分类方法。该方法结合MinHash算法。将软件中Android框架系统API、操作码序列、AndroidManifest.xml文件中的权限和Intent组合3个视角的原始特征在保留APP间相似度情况下进行规整，并利用多路卷积神经网络完成对各视图的特征提取和信息融合，构建一套恶意APP家族分类模型。基于公开数据集Drebin、Genome、AMD的实验结果表明:恶意APP家族分类准确率超过0.96，证明了所提方法能够充分挖掘各视角的行为特征信息，能有效利用多视角特征间的异构特性，具有较强的实用价值。      

基于深层循环神经网络的陀螺仪降噪方法研究

陀螺仪固有的随机误差会随时间积累越来越大，循环神经网络作为一种有效处理时间序列信号的算法被广泛使用，然而传统的循环神经网络在处理陀螺仪产生的随机误差上无法解决长期依赖，容易出现梯度消失和梯度爆炸问题.为了获得精确的陀螺仪信号，本文基于循环神经网络变体的长短记忆网络和门循环单元的陀螺仪信号降噪算法，并创新性的将两种网络进行组合验证.文中先是通过Allan方差对陀螺仪随机误差进行误差分析，然后基于LSTM和GRU组合对陀螺仪输出信号进行补偿处理，结果表明LSTM结合GRU对陀螺仪的随机误差处理有明显改善，其中X、Y、Z轴方向陀螺仪的量化噪音、角度随机游走、零偏不稳定性、角速度游走和速度斜坡性能均有不同程度的提升.     

基于深度视觉语义嵌入的视频缩略图推荐

视频缩略图作为视频内容最直观的表现形式,在视频共享网站中发挥很重要的作用,是吸引用户是否会点击观看该视频的关键要素之一。一句与视频内容相关的描述性语句,再搭配一幅与语句内容相关的视频缩略图,往往对用户更有吸引力,因此提出一种深度视觉语义嵌入模型来构建完整的视频缩略图推荐框架。该模型首先使用卷积神经网络（CNN）来提取视频关键帧的视觉特征,并使用循环神经网络（RNN）来提取描述语句的语义特征,再将视觉特征与语义特征嵌入到维度相同的视觉语义潜在空间;然后通过比较视觉特征与语义特征之间的相关性来推荐与特定的描述语句内容密切相关的视频关键帧作为视频缩略图推荐结果。在不同类型的网络视频数据上的实验表明,所提方法能够有效地从网络视频中推荐出与给定描述性语句内容较相关的视频缩略图序列,提升视频的用户浏览体验。      

一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航技术是一种重要的辅助导航制导方法，地磁基准图的构建精度对地磁匹配制导的精准度起着决定性作用。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际地磁匹配导航需求的问题，提出了一种基于卷积神经网络的地磁基准图构建方法。首先，利用卷积层提取低分辨率基准图中的特征图像块；然后，利用基于学习的阈值收缩算法（LISTA）实现图像块的稀疏表示；最后，利用三通道的地磁信息得到重建后的高分辨率基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，同时对噪声有更好的鲁棒性，各种客观评价指标均高于现有的超分辨率重建方法。      

基于混合深度特征的红外目标抗干扰识别算法

复杂干扰条件下的红外空中目标识别技术是空战对抗领域的热点研究课题,复杂人工干扰严重遮蔽目标,导致目标特征的连续性与显著性遭到破坏,无法全面描述识别对象的特性,造成空中目标识别准确率下降。针对此问题,提出一种基于图像混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法。首先,基于卷积神经网络进行图像深度特征的提取,将深度特征与梯度直方图(Histogram of Gradient, HOG)特征进行有效融合,构建混合深度特征。针对作战场景中的目标与干扰的对抗态势多样性,将支持向量机的二分类模型改进为三分类模型,对目标、干扰以及目标干扰粘连三种状态进行精确分类。实验结果表明：在复杂干扰环境下,基于混合深度特征的空中目标抗干扰识别算法正确率为92.29%,该算法可以有效地解决目标被干扰遮蔽、形成目标干扰粘连状态时的抗干扰识别问题。     

特征点分段提取的时间序列模式匹配方法

常用的时间序列模式匹配方法难以平衡计算复杂度与匹配精度，针对该问题，提出了一种特征点分段提取的时间序列模式匹配方法。提取时间序列每个变量维度上的特征点，降低序列长度；将特征点序列转化为分位点矩阵，利用欧氏距离对分位点矩阵进行相似性度量；在几组时间序列数据集上对所提方法进行分类实验。结果表明：所提方法在降低计算复杂度的同时，获得了较高的匹配精度。     

基于循环神经网络的卫星姿态执行器故障诊断

针对卫星姿态控制系统执行器机构故障问题，提出了一种基于循环神经网络的故障诊断方法。对卫星姿态控制系统建模，进行故障分析并采集星敏感器和角速度陀螺的连续时刻故障数据。设计六种异构的循环神经网络，对故障数据进行故障诊断和分类, 分别从网络深度、反馈单元、激活函数和训练算法对比网络效果。带有门循环单元的 (gate recurrent unit，GRU)深层循环神经网络训练效果更好，其故障诊断准确率达到了95.7%。结果表明对于时序的卫星数据，门循环单元和带有一定深度的循环神经网络故障诊断效果更优。     

基于BP神经网络的GEO等离子体环境参数反演分析

空间等离子体环境诱发的表面充电效应会对航天器运行产生干扰，严重时将导致太阳电池等部件失效。通过神经网络反演方法，以GEO环境中介质表面充电电位曲线作为输入，在双峰麦克斯韦分布假设下，可以逆向得到高能峰的等离子体参数。分析了GEO等离子体环境参数对表面充电电位曲线的影响，表明高能峰在充电过程中起决定性作用；其次通过MATLAB搭建BP神经网络，采用COMSOL计算得到多组充电曲线进行网络训练和反演计算，得到等离子体密度反演的平均相对误差为0.42%，温度反演的平均相对误差为0.03%，整体误差在0.1%～5.6%。结果表明，采用神经网络对等离子体环境进行反演具有可行性，该方法可以作为空间等离子体环境探测结果的对比参考和航天器非探测点表面电位计算的输入条件。     

一种地震动信号特征提取与分类方法

为了实时检测、识别和预警对地下基础设施的挖掘破坏活动，本文提出一种地震动信号特征提取与分类方法。通过提取小波包变换域和集合经验模态变换域的多域能量联合分布特征向量，构建改进的径向基神经网络分类模型，利用机器学习的方法提取稳定的信号多域融合特征，并实现准确的信号特征分类预测。由多类别挖掘信号的仿真实验结果可以看出，本文的算法和模型能有效提升地震动信号分类的准确率，对地震动干扰信号具有较强的鲁棒性。     

一种低分辨雷达飞机目标识别方法

介绍了一种基于低分辨雷达回波序列的飞机目标识别方法。该方法把一维回波序列变换成二维轮廓像,在二维轮廓像基础上,提取到较一维回波更加稳定、有效的特征。采用神经网络做为分类器,利用所提取的特征对五类飞机目标进行识别试验,得到了较高的正确识别率。     

基于异质信息网络的恶意代码检测

恶意代码对网络安全、信息安全造成了严重威胁。如何快速检测恶意代码,阻止和降低恶意代码产生的危害一直是亟需解决的问题。通过获取恶意应用的动态信息、构造异质信息网络(HIN),提出了描述恶意代码动态特征的方法,实现了恶意代码检测与分类。构建了FILE、API、DLL三类对象的4种元图,刻画了恶意代码HIN的网络模式。经过改进的随机游走策略,尽可能多地获取元图中对象节点的上下文信息,将其作为连续词包(CBOW)模型的输入,从而得到词向量的网络嵌入。通过投票方法改进主角度分析模型,得到多元图特征融合的分类结果。在仅可获得有限信息的情况下,大大提高了基于单元图特征的恶意样本分类准确率。      

大规模物联网恶意样本分析与分类方法

物联网（IoT）恶意样本发展迅猛，在网络中大量攻击各类物联网设备，但由于开源问题导致其家族特征并不明显，需要一种更细粒度的样本分类方法，以解决高级威胁样本发现和攻击组织追踪等问题。针对该问题，对2019年5月至2020年5月捕获到的157 911个物联网恶意样本进行了大规模分析，并标注了一套包含9个家族分支共计12 278个样本的数据集。提出了物联网恶意样本的分类方法，通过静态逆向分析提取FCG图和文本等复杂结构特征，利用图表示学习和文本表示学习的特征，在标注的数据集上取得了平均召回率88.1%的分类效果。所提方法在实际工作应用中效果优异。      

基于调制卷积神经网络的空地数据链信道估计

针对复杂环境下空地数据链正交频分复用(OFDM)系统信道估计精度不足的问题,提出了一种基于调制卷积神经网络(MCNN)和双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合的信道估计算法。利用最小二乘算法(LS)提取初始信道状态信息(CSI);利用MCNN网络提取初始CSI的深度特征,并对网络模型进行压缩;利用BiLSTM网络对最终CSI进行预测,实现信道估计。利用构建的空地信道模型生成信道系数数据集,实现神经网络模型的训练与测试。仿真结果表明:与传统算法和现有深度学习方法相比,所提出的信道估计算法具有更小的估计误差,高信噪比条件下的系统误码率(BER)性能提升接近一个数量级;由于引入了调制滤波器技术,随着神经网络层数增加,网络模型参数量大幅减少。      

专用指令集在基于FPGA的神经网络加速器中的应用#br#

近年来，表现出极其优越性能的神经网络算法对硬件算力的要求逐渐提高.在一些低功耗场景如星载系统中，拥有可编程重构、高并行等特性的FPGA是神经网络算法较为合适的硬件加速平台.为了解决传统神经网络硬件加速器设计中片内资源消耗大、各功能模块耦合性高等问题，设计实现了一套专用AI指令集并应用在了基于FPGA的神经网络加速器的设计中.文章首先介绍了该指令集的设计方案.整个指令集由指令寄存器、指令解释器、指令转发模块、内存管理单元和多个模块构成.通过该指令集可实现对不同模块的复用，降低模块之间的耦合性.并以YOLOV3 Tiny网络模型为例，对比了平铺式和指令控制式两种加速方案的逻辑资源的消耗.验证了应用专用指令集可以减少约50%的FPGA逻辑资源的使用.     

基于非正交干涉矩阵的飞机装配序列规划方法

针对飞机装配中外形曲面特征多、装配关系复杂、连接方式多样等带来的装配工艺设计问题,提出了一种基于非正交干涉矩阵的飞机部件装配序列规划方法.通过分析被装配零件的结构特点,增加非正交的装配坐标方向,构建了非正交干涉矩阵;给出了装配可行性的推导方法,实现了装配序列的自动生成.并以装配时间为目标函数,采用遗传算法对装配序列进行了优化.基于MATLAB仿真平台,对某型号飞机舱门装配过程进行了模拟.仿真结果表明,该方法简单易行.与传统的基于正交干涉矩阵的方法相比,对于可装配性和装配效率都有显著提高.     

一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法

针对机载网络高度动态、高度不稳定造成流量监测设备难以在有限的监测周期内完成完整数据流负载特征的提取，限制了基于深度学习的流量分类方法的应用问题，提出了一种鲁棒性增强的机载网络流量分类方法。通过数据预处理及缺失样本处理方法将数据流映射为灰度矢量集合，基于完整的数据流训练数据集实现鲁棒性增强的长时递归卷积神经网络（RE-LRCN）分类模型的训练，在线上分类阶段，通过分类模型实现样本缺失数据流负载空间特征及数据流时序特征的提取，并进行数据流分类。通过在数据包缺失的流量测试数据集上的实验结果表明，所提方法可以有效抑制数据包缺失对分类准确性能的恶化。      

小样本下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断

针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题,提出一种小样本条件下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同健康状态下的壳体振动信号;使用由卷积层和池化层组成孪生子网络自适应地从原始振动信号中提取低维特征,使用欧式距离判定输入样本对的特征相似度;通过相似度对比的方法扩大训练样本数量并训练孪生神经网络模型;最后,对测试样本进行健康状态识别。实验结果表明：与传统深度神经相比,所提方法在小样本情况下具有更高的准确率。同时,多通道数据融合实验表明：所提方法能够从不同通道的信号中学习到有关故障信息,多通道数据融合可以进一步提高诊断准确率。     

基于集成学习的遥测数据互相关结构知识发现

针对传统遥测数据相关性分析方法仅能发现相关程度知识，无法提供相关结构丰富信息的问题，提出一种神经网络与极限梯度提升（XGBoost）集成的遥测数据互相关结构知识发现方法。在对遥测时间序列进行线性、单调性、序对一致性、散点图形状4个维度相关结构信息标注的基础上，将混合采样、代价矩阵、神经网络、XGBoost算法相结合，直接对遥测数据进行分类得到其相关结构类别或相关关系有无的知识。采用量子卫星任务数据进行实验的结果表明:较之于原始XGBoost模型、融合混合采样与代价矩阵的XGBoost模型，所提方法在受试者工作特征（ROC）曲线、F1-score等性能指标方面具有更高的分类精度，且对类别不平衡数据不敏感，是一种适用于遥测数据互相关结构知识发现的有效方法。