为了进一步提高网络异常检测的准确率, 本文在对现有入侵检测模型分析的基础上, 提出了一种基于卷积神经网络和支持向量机的网络报文入侵检测方法. 该方法首先将数据预处理成二维矩阵, 为了防止算法模型过拟合, 利用permutation函数将数据随机打乱, 然后利用卷积神经网络CNN从预处理后的数据中学习有效特征, 最后通过支持向量机SVM分类器将得到的向量进行分类处理. 在数据集选择上, 采用网络入侵检测常用的权威数据集—京都大学蜜罐系统数据集, 通过与GRU-Softmax、GRU-SVM等现有检测率较高的模型进行实验对比, 该模型在准确率上最高分别提高了19.39% 和12.83%, 进一步提升了网络异常检测的准确度. 同时, 本研究所提出方法在训练速度和测试速度上有较大提高.

深度情感：使用注意卷积网络的面部表情识别 这是研究论文“的PyTorch实现 [注意]这不是官方执行文件 建筑学 基于注意力卷积网络的端到端深度学习框架 通过空间变压器网络添加注意机制 数据集 先决条件 要运行此代码，您需要具有以下库： 火炬> = 1.1.0 火炬视觉== 0.5.0 OpenCV tqdm 皮尔 该存储库的结构 该存储库的组织方式为： 此文件包含数据集和训练循环的设置。 此文件包含用于评估测试数据模型和网络摄像头实时测试的源代码。 此文件包含模型类 此文件包含数据集类 此文件包含数据集的设置 用法 DeepLearning_by_PhDScholar创建的超酷视频，介绍如何使用此实现。 资料准备 从Kaggle下载数据集，然后将train.csv和test.csv解压缩到./data文件夹中。 怎么跑 设置数据集 python main.py [-s

用卷积滤波器matlab代码Audio_Steganography_in_MATLAB 在MATLAB中使用信号处理进行音频隐写术 信息隐藏是信息安全的一部分。 隐秘术是一种信息隐藏技术，其重点在于隐藏秘密消息的存在。 隐秘方法的目的是隐藏通信的存在，从而使任何第三方都不知道隐秘交换的存在。 音频隐秘术要求以不易察觉的方式修改音频载波信号。 快速傅立叶变换在音频隐写术中的实现表明，音频信号的频域可以有效地用于隐藏秘密消息。 隐写术可以有多种类型，具体取决于要进行的数据加密的类型。 在这里，我正在使用通过MATLAB进行的音频信号处理作为音频隐写术的隐身应用程序。 音频信号处理是信号处理的一个子领域，与音频信号的电子操纵有关。 由于音频信号可以数字或模拟格式表示，因此处理可能会在任一域中发生。 使用快速傅立叶变换技术，可以捕获波形并对其进行分析，以备将来使用。 方法 在此项目中，我们输入了来自用户的消息，例如x（t）。 我们在输入端获取一个音频信号（x（t）），然后将其与另一个音频信号（y（t））卷积。 y（t）是关键音频信号。 我们使用MATLAB代码对两个信号进行卷积。 卷积后，原始

卷积码MATLAB程序-conv_coding.m 卷积码MATLAB程序

遥感影像分类是模式识别技术在遥感领域的具体应用,针对普通卷积神经网络处理遥感图像分类遇到的边缘分类不准确、分类精度低等问题,提出了一种基于编码解码器的空洞卷积模型(DeepLab-v3+)的遥感图像分类方法。首先标注卫星图像数据;再利用标注数据集对DeepLab-v3+模型进行训练,该模型能够提取遥感图像中具有较强稳健性的边缘特征;最后获得遥感影像地物分类结果。在遥感数据集上进行分析可知,所提方法比其他分类方法具有更高的分类精度,更稳健的边缘特征,以及更优的分类效果。

212卷积码的编码与译码，并且具有对编码序列随机出错的功能，以及误码率的计算

摘要：卷积码在现代无线通信系统中应用十分广泛，Viterbi译码是常用的一种对卷积码的译码算法。介绍了卷积编码及Viterbi串行解码的原理及其FPGA的实现。在保证系统性能的前提下讨论了分帧式编解码在实际系统中的应用。 　　0 引言 　　在现代通信系统中，信道编码技术得到了广泛的应用。卷积码结构简单，硬件实现容易，同时有着较好的查错纠错能力，因此在无线通信中经常使用，而其解码方式常用Viterbi译码。 　　1 卷积编码 　　卷积码（Convolutional Coding）是由PgElias 于20 世纪50年代提出的一种非分组码。它实现非常简单，将要发送的信息序列经过一个特定的线

2、循环卷积的计算方法——矩阵相乘 x(n) 序列: {x(0), x(1), x(2) …, x(L－1)} x(n)的循环倒相序列： 令n = 0, m = 0, 1, …, L-1，x((n-m))L形成的序列为 循环卷积的计算方法

针对 YOLO 目标检测算法在小目标检测方面存在的不足 ， 以及难以在嵌入式平台上达到实 时性的问题 ， 设计出了一种基于 YOLO 算法改进的 dense _ YOLO 目标检测算法

随着无人驾驶和智能驾驶技术的发展，计算机视觉对视频图像检测的实时性和准确性要求也越来越高.现有的行人检测方法在检测速度和检测精度两个方面难以权衡.针对此问题，提出一种改进的Faster R-CNN模型，在Faster R-CNN的主体特征提取网络模块中加入SE网络单元，进行道路行人检测.这种方法不仅能达到相对较高的准确率，用于视频检测时还能达到一个较好的检测速率，其综合表现比Faster R-CNN模型更好.在INRIA数据集和私有数据集上的实验表明，模型的mAP最好成绩能达到93.76%，最高检测速度达到了13.79 f/s.