秉銘上線編碼器*實在AFM60B-TDPA032768傳統模型在識別加密流量方面通常存在特征提取困難和沒有考慮到樣本類別不平衡的問題,針對此問題,提出了一種在類別不平衡條件下的基于條件變分自編碼器的加密流量識別模型。首先,通過SMOTE算法平衡原始數據集,解決了由于樣本類別不平衡造成模型欠擬合或過擬合的問題。其次,提取數據流前n個字節,并使用條件變分自動編碼器模型自動提取分類特征隱層變量Z。后,把m維的隱層變量Z輸入基于遺傳算法改進的隨機森林分類器進行分類評估。實驗表明,較現有的加密識別模型,所提方法不僅具有較快的收斂速度,而且在生產效率或生產質量密切相關,但由于手段缺乏或考慮成本,很多關鍵變量難以直接測量。軟測量專注于解決上述難題,通過采集與目標變量相關性較強的過程變量作為輸入,將目標變量作為輸出,建立數學模型,實現對目標變量的估計。目前針對軟測量的研究主要集中于對建模方法的研究,而現存建模方法并不*適用于結構龐大、機理復雜、參變量繁多的復雜工業過程的參數建模,同時,針對混合驅動建模方法、非完整數據的處理、輔助變量的選擇等方面的研究相對缺乏。本論文針對復雜工業系統中的測量信息難、建立模型難、實施控制難等關鍵問題開展研究,以軟測量的模型結構與訓練方法的研究為核心,基于深度學習方法建立軟測量模型,并將其應用于典型復雜工業過程中。同時,針對建模過程中的其他關鍵問題開展了研究,解決輔助變量選擇難以及數據樣本不足的問題。本研究對于解決工業過程控制中的關鍵科學問題、突破核心技術,完善和推進軟測量的發展都具有重要意義。主要研究內容及創新性成果如下:1.提出了兩種基于深度學習方法的數據驅動軟測量模型.

秉銘上線編碼器*實在AFM60B-TDPA032768變分自動編碼器（Variational autoencoder,VAE）的深度生成模型VA-WGAN。通過學習真實工業數據的分布,生成新樣本,補充軟測量建模的訓練數據集。實驗結果表明,VA-WGAN解決了傳統GAN訓練難的問題,收斂過程平穩快速。與其他幾種常見的生成模型相比,VA-WGAN所生成的人工數據更接近真實數據分布。4.為了更有效地選擇軟測量的輔助變量,提出了一種基于變量間互信息與模型誤差的變量選擇方法MI-ME。同時,為了降低計算量,提出了一種新的神經網絡權值更新方法。實驗結果表明,與其他常用變量選擇方法相比,在取得相同或相似的軟測量預測誤差的前提下,MI-ME所選出的變量集包含少的輔助變量。安防和自動駕駛等高層視覺領域取得了不錯的效果,但在圖像壓縮這類低層視覺領域的效果還未達到足以成熟的壓縮標準,研究神經網絡在圖像壓縮領域的應用顯得極為迫切。本文以自編碼器這類神經網絡為核心,研究分析了自編碼器在有損圖像壓縮方向的壓縮性能。本文首先分析了標準自編碼器在端對端的有損圖像壓縮方面的可行性;其次,標準自編碼器應用于圖像壓縮領域存在一些不利約束,包括僅適用于固定碼率的壓縮任務和無法適應任意分辨率的源圖像,為解決上述缺點,本文采用了基于卷積神經網絡和漸進傳輸思想的殘差自編碼器網絡結構來修正標準自編碼器的自身缺陷;后,在同一測試集與合理壓縮比率等條件下,將本文設計的碼率可調的自編碼器有損圖像壓縮網絡與JPEG 2000圖像壓縮算法進行對比.

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VFS60A-TBPJ01024                                            
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DFS60B-TEAA02048                                            
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DFS60B-S4EA00010                                            
AFM60B-TDPA032768                                           
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AFM60E-BDAK004096                                           
AFM60B-BDAK008192                                           
AFM60B-TEPA032768                                           
AFM60B-S4PZ0-S05                                            
AFS60B-TEAC032768                                           
DFS60B-S1EK00512                                            
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A3M60B-S1PB013X13                                           
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