卷积神经网络

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面向脉动阵列加速器的软硬件协同容错设计
《计算机科学》2025年第5期91-100,共10页魏晓辉 关泽宇 王晨洋 岳恒山 吴旗 
国家重点研发计划(2023YFB4502304);国家自然科学基金(62302190,62272190)。
近年来,随着模型推理精度的不断提高,卷积神经网络(CNN)在安全关键领域得到了广泛应用。为了满足CNN在实时性、高性能和低功耗计算方面的需求,领域专用架构的CNN加速器应运而生。其中,脉动阵列架构凭借其结构简单和高并行度等优势被广...
关键词：卷积神经网络 容错设计 Stuck-At故障 脉动阵列 卷积神经网络加速器 
面向低资源芯片的高效自适应卷积神经网络加速器
《计算机科学》2025年第4期94-100,共7页庞明义 魏祥麟 张云祥 王斌 庄建军 
文中提出了一种面向非GPU类低资源芯片的自适应卷积神经网络加速器(Adaptive Convolutional Neural Network Accelerator,ACNNA),其可根据硬件平台资源约束和卷积神经网络结构自适应生成对应的硬件加速器。通过可重构特性,ACNNA可有效...
关键词：硬件加速 卷积神经网络 设计空间探索策略 现场可编程门阵列 
一种基于混合量子卷积神经网络的恶意代码检测方法
《计算机科学》2025年第3期385-390,共6页熊其冰 苗启广 杨天 袁本政 费洋扬 
国家自然科学基金(61901525);河南警察学院院级课题资助项目(HNJY-2024-QN-03);河南省科技攻关项目(232102211031);河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2024GGJS147)。
量子计算是基于量子力学的全新计算模式,具有远超经典计算的强大并行计算能力。混合量子卷积神经网络结合了量子计算和经典卷积神经网络的双重优势,逐渐成为量子机器学习领域的研究热点之一。当前,恶意代码规模依然呈高速增长态势,检测...
关键词：量子计算 量子机器学习 混合量子卷积神经网络 恶意代码检测 
基于全局时空图卷积神经网络的城市交通流量预测
《计算机科学》2024年第S02期534-542,共9页王佳昊 黎文斌 郭仕尧 向平 
电子科技大学-智小金-智能家居联合研究中心项目(H04W210180);内江市科技孵化和成果转化专项资金(2021KJFH004);四川省科技支撑计划项目(2022YFG0212,2021YFG0024);泸州市科技计划项目(2022-XDY-192)。
交通流量预测在智能交通系统(ITS)中发挥着重要作用,将城市中复杂的时空相关性高效且全面地提取出来是交通流量预测中面临的关键挑战。交通速度不仅在时间维度上具有短期和长期周期性依赖关系,而且在空间维度上具有局部和全局依赖性,现...
关键词：交通流量预测 全局时空图卷积网络 时空依赖性 
基于CNN结合BiGRU的恶意流量分类算法研究被引量：1
《计算机科学》2024年第S02期857-865,共9页杨永平 王思婷 
广东省教育厅科技项目(2020KTSCX175);北京师范大学珠海分校校内教研项目(202041)。
网络入侵检测是一项重要的网络安全技术,恶意流量识别分类是网络入侵检测的基础。利用端口检测技术、深度包检测技术、特征工程机器学习算法检测技术在当前网络环境下进行流量识别分类已失效或不易实施,因此文中提出了结合卷积神经网络...
关键词：恶意流量分类 深度学习 卷积神经网络 双向门控循环单元 
基于图卷积网络的糖尿病视网膜病变分级模型
《计算机科学》2024年第S02期451-455,共5页杨雨帆 袁立明 王珂 李弘毅 李奕璇 姚雨佳 王婧祎 
天津理工大学大学生创新创业训练计划项目(202110060108);天津理工大学研究生教育教学研究与改革项目(YBXM2318)。
糖尿病视网膜病变是一种高风险的致盲性疾病,若能及早发现病变情况,则可对症治疗,减缓或阻止患者进一步的视力丧失。目前已经有一些利用深度学习进行糖尿病视网膜疾病检测的成功案例。然而,这些方法通常只考虑了图像中像素之间的空间关...
关键词：糖尿病视网膜病变分级 卷积神经网络 图卷积网络 双路分支网络 自适应权重机制 
FCTNet:基于双域深度学习的公交车到站时间预测方法
《计算机科学》2024年第S02期562-568,共7页张铭泽 李轶 吴文渊 石明全 王正江 
重庆市院士牵头科技创新引导专项(cstc2020yszx-jcyjX0005,cstc2021yszx-jcyjX0005,cstc2022YSZX-JCX0011CSTB)。
公交车到站时间预测是智能公交系统的重要组成部分,可以给乘客提供精确的到站时间,还可以帮助调度员进行更合理的调度安排。为此,提出一种基于卷积、注意力机制和FFT的对时域和频域进行双域深度学习的公交车到站时间预测算法FCTNet(FFT-...
关键词：到站预测 注意力机制 时域频域转换 卷积神经网络 深度神经网络 
基于时空图注意力卷积神经网络的车辆轨迹预测被引量：1
《计算机科学》2024年第12期157-165,共9页袁静 夏英 
国家自然科学基金(41971365);重庆市教委重点合作项目(HZ2021008)。
车辆轨迹预测是交通管理、智能汽车和自动驾驶等领域的一项关键技术。准确预测车辆轨迹,有利于汽车安全行驶。城市交通场景中,车辆轨迹数据的时空特征复杂多变。为充分获取数据中的动态时空相关性,提高轨迹预测精度,同时降低模型复杂度...
关键词：车辆轨迹预测 时空相关性 时空图 图卷积网络 注意力机制 
基于ME-ResNet人脸微表情识别方法
《计算机科学》2024年第S02期282-288,共7页江盛 朱建鸿 
国家自然科学基金(61973139)。
人脸微表情具有持续时间短、动作幅度小的特点。数据集样本量较少等因素也给微表情识别带来了巨大挑战。针对上述问题,提出一种基于ME-ResNet残差网络的微表情识别方法。首先,在预处理阶段,等间隔提取微表情视频片段起始帧至顶点帧之间...
关键词：微表情识别 Farneback光流法 卷积神经网络 运动特征 数据增强 
基于锐度感知增强卷积神经网络的变工况机械故障诊断
《计算机科学》2024年第10期320-329,共10页范家源 徐德胜 罗灵鲲 胡士强 
国家自然科学基金(61773262,62006152);中国航空科学基金(2022Z071057002,20142057006)。
传统的深度迁移学习网络从有标签的源域故障数据中学习并迁移知识,完成无标签目标域上的诊断任务,有效解决了机械故障诊断中变工况场景面临的数据特征空间非对称问题。然而其知识迁移模块加剧了深度学习网络结构的复杂性,导致其损失函...
关键词：轴承故障诊断 损失函数地貌分析 迁移学习 卷积神经网络 
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