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一种基于数据标准差的卷积神经网络量化方法被引量：1: 2023年; 当前卷积神经网络模型存在规模过大且运算复杂的问题,难以应用部署在资源受限的计算平台.针对此问题,本文基于数据标准差提出了一种适合部署在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)上的对数量化方法 .首先,依据FPGA的特性提出对数量化方法,将32 bit浮点乘法运算转换为整数乘法及移位运算,提高了运算效率.然后通过研究数据分布特点,提出基于数据标准差的输入量化及权值混合bit量化方法,能够有效减少量化损失.通过对RepVGG、EfficientNet等网络进行效率与精度对比实验,8 bit量化使得大型神经网络精度仅下降1%左右;输入量化为8 bit,权重量化为10 bit场景下,模型精度损失小于0.2%,达到浮点模型几乎相同的准确率.实验表明,所提量化方法能够使得模型大小减少75%左右,在基本保持原有模型准确率的同时有效地降低功耗损失、提高运算效率.; 黄赟张帆郭威陈立羊光; 关键词：卷积神经网络现场可编程门阵列

一种基于执行体异构度的拟态裁决优化方法被引量：10: 2020年; 网络空间拟态防御技术通过构建动态异构冗余的系统架构来提高系统的安全性能,而裁决器的表决机制是防御链中的关键步骤,直接影响拟态系统的安全性和效率。针对拟态表决环节的任务特性,对一致表决算法进行改进,设计基于执行体异构度的拟态裁决优化方法。结合拟态防御系统的异构特性,在选择执行体表决输出时引入执行体间的异构度作为决策因素,同时综合考虑执行体数目和历史记录信息,使表决算法更适用于拟态架构面临的威胁场景。实验结果表明,与一致表决算法相比,该算法能够显著提高拟态系统的安全性能,有效规避共模逃逸的风险。; 武兆琪张帆郭威卫今谢光伟; 关键词：表决算法

基于级联式逆残差网络的遥感图像轻量目标检测算法: 2023年; 遥感场景下的高实时目标检测任务具有重要的研究价值与应用意义.针对当前遥感图像目标检测模型由于目标多角度、排列密集以及背景复杂从而导致检测速度慢的问题,提出一种级联式逆残差卷积结构(Cascaded Inverted Residual Convolution,CIRC).该结构采用深度可分离卷积作为基本卷积单元,快速提升模型计算能力;在此基础上,通过转置通道矩阵与级联深度卷积,并增加残差连接层数,达到强化目标多维特征的目的;进一步,进行多级模块堆叠,提高模型对目标的检测效果.本文在RetinaNet基础上,利用CIRC设计了一个快速的轻量化目标检测网络—CIRCN(Cascaded Inverted Residual Convolution Net).同时,在训练阶段引入角度变量并参与反向传播,在推理阶段对水平框加入角度偏置,有效提高定向目标与检测框匹配度.在DOTA数据集上的实验结果表明,CIRCN在精度略受损失的情况下,检测速度达到42 fps,比基准算法提高了3.5倍.结果验证了所提算法的有效性与可靠性.; 陈立张帆郭威黄赟李继中; 关键词：遥感图像目标检测

一种基于流数约减的非线性公平采样算法: 2015年; 针对现有采样算法存在可扩展性和公平性差的问题,提出一种基于流数约减的非线性公平采样算法(adaptive fair sampling based on reducing flow numbers,AFS-RFN)。AFS-RFN算法首先采用均匀抽样的方法对要统计流数进行约减,获得样本流集合;然后,对属于样本流集合的分组采用非线性的方法进行公平采样,实现控制统计流数目的同时保证统计流信息的准确性。仿真表明,与ANLS(adaptive non-linear sampling)算法相比,AFS-RFN算法大幅降低了存储开销,同时,将算法的公平性提高了60%。算法具有良好的可扩展性和公平性。; 李海莉史梦琳张震宫阳阳郭威王雨; 关键词：非线性

基于拟态架构的内生安全云数据中心关键技术和实现方法被引量：4: 2021年; 云数据中心是新一代信息基础设施的代表,其安全问题也成为近年来备受关注的焦点,具有重要的意义。首先,在对现有云安全形势分析的基础上,通过新兴的内生安全概念探索云数据中心的安全架构、关键技术和实现方法,期望利用拟态构造设计解决现有防护手段难以处理的漏洞、后门等内生安全问题。其次,提出了一种云数据中心内生安全架构与相关关键技术实现构想,同时给出了现有云平台系统拟态化改造的模式与技术趋势。未来,基于拟态架构的内生安全云数据中心或将为新一代信息基础设施建设提供有效的安全解决方案,进而加速云化服务模式的应用与推广。; 张帆谢光伟郭威扈红超张汝云刘文彦

卷积神经网络的损失最小训练后参数量化方法被引量：2: 2022年; 针对数据敏感性场景下模型量化存在数据集不可用的问题,提出了一种不需要使用数据集的模型量化方法。首先,依据批归一化层参数及图像数据分布特性,通过误差最小化方法获得模拟输入数据;然后,通过研究数据舍入特性,提出基于损失最小化的因子动态舍入方法。通过对GhostNet等分类模型及M2Det等目标检测模型进行量化实验,验证了所提量化方法对图像分类及目标检测模型的有效性。实验结果表明,所提量化方法能够使模型大小减少75%左右,在基本保持原有模型准确率的同时有效地降低功耗损失、提高运算效率。; 张帆黄赟方子茁郭威; 关键词：卷积神经网络

基于钟型函数的基本信度指派生成方法被引量：1: 2016年; 针对认知目标属性为单点值情况下,利用模糊相似度生成证据理论的基本信度指派(Basic Belief Assignment,BBA)存在悖论的问题,本文提出一种基于钟型函数(Bell Function,Bell-F)的相似度确定方法和相应的BBA生成算法.该方法避免了上述悖论算例与实际相左的情况,且能够细粒度刻画相似度评估模型,进一步提高了认知描述的准确性.通过对鸢尾花数据集进行识别实验,结果证明了该方法的有效性,并且对已知样本数量不足的非确定环境具备较好的适应能力.; 郭威朱珂吴毅涛肖二宁吕平宋克; 关键词：证据理论

基于自动机理论的网络攻防模型与安全性能分析被引量：5: 2016年; 针对当前自动机模型对系统状态表达不完整,单一视角建模无法满足网络攻防行为刻画需求的问题,本文提出一种视角可变的变焦有限自动机(Zooming Finite Automata,ZFA)结构。ZFA使用完整的参量集合取值对状态进行标示,设置观测系数增强模型对于多角度分析系统行为过程的能力。结合ZFA结构给出了网络攻防模型和安全性能分析方法,分析揭示了传统安全手段的天然劣势以及移动目标防御技术的局限性。最后,讨论了网络空间拟态防御(Cyberspace Mimic Defense,CMD)技术中核心部件——异构执行体的实现结构,从理论上证明了构建"多参数"不确定性可获得超线性增益。; 郭威邬江兴张帆沈剑良; 关键词：网络空间安全自动机

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郭威