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融合可变机制的随机注意力胶囊网络用于入侵检测。

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简介：
为了显著提升检测模型的精确度和适应性，我们设计了一种可变融合的随机注意力胶囊网络架构，用于入侵检测。该模型的核心在于特征的动态融合，从而使其能够更有效地提取和利用数据中的关键特征信息。此外，引入随机注意力机制进一步降低了对训练数据集的过度依赖，从而增强了模型的泛化能力。为了验证所提模型的性能，我们将其在NSL-KDD和UNSW-NB15这两个标准的测试数据集上进行了严格的评估与实验。实验结果表明，该模型在两个测试集上的准确率分别取得了令人满意的99.49%和98.60%。

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  • 基于随机注意力机制的可变融合胶囊网络入侵检测模型
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    本研究提出了一种结合随机注意力机制与可变融合策略的胶囊网络模型，专门用于提升入侵检测系统的性能和准确性。 为了提高检测模型的准确率与泛化性，提出了一种可变融合随机注意力胶囊网络入侵检测模型。该模型通过特征动态融合能够更好地捕捉数据特征，并利用随机注意力机制减少对训练数据的依赖，从而提升其泛化能力。实验验证显示，在NSL-KDD和UNSW-NB15两个数据集上，所提模型分别达到了99.49%和98.60%的准确率。
     
  • 基于多头注意力机制的胶囊网络文本分类模型
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    本研究提出了一种融合多头注意力机制与胶囊网络的创新文本分类模型。通过结合这两种先进技术，模型能够更精准地捕捉和利用文本数据中的复杂关系，显著提升了分类准确性和效率，在多个基准测试中取得了优异成绩。 文本序列中各单词的重要程度及其之间的依赖关系对于识别文本类别具有重要影响。胶囊网络无法选择性地关注文本中的关键词汇，并且由于不能编码远距离的依赖关系，在处理包含语义转折的文本时存在很大局限性。
     
  • Yolov8融合SwinTransformer注意力机制
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    本研究将Swin Transformer的多尺度注意力机制融入到YOLOv8中，旨在提升模型在复杂场景下的目标检测精度和效率。 Swin Transformer通过引入创新的分层注意力机制（SW-Attention）展现了其架构的独特性。该机制将注意力区域划分为块，并在这些块内执行操作，有效降低了计算复杂度。模型的主要结构呈现为分层形式，每个阶段包含一组基础模块，负责捕捉不同层次的特征表示，形成了一个分层的特征提取过程。采用多尺度的注意力机制使得模型能够同时关注不同大小的特征，从而提高对图像中不同尺度信息的感受能力。 在多个图像分类基准数据集上，Swin Transformer表现出与其他先进模型相媲美甚至更优的性能，并且在相对较少的参数和计算成本下取得了出色的结果。其模块化设计使其在目标检测和语义分割等其他计算机视觉任务上也具备良好的通用性。
     
  • Capsule-master_恶意代码_API序列分类_双向LSTM+胶囊网络+注意力机制_文本分类_
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    本研究提出一种新型文本分类模型，结合双向LSTM、胶囊网络及注意力机制，专门用于API序列的恶意代码检测与分类，显著提升准确率。 自然语言处理可以用于对文本进行分类，同样适用于恶意代码API函数序列的分类。
     
  • 基于主机的网络入侵检测体系
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    本研究探讨了基于主机的网络入侵检测系统的设计与实现，旨在提高网络安全防御能力，通过监测主机行为来识别潜在威胁。 利用WINPCAP和MFC开发了一个网络入侵检测系统。该基于主机的网络入侵检测系统可以在运行Windows操作系统的计算机上部署，并能够执行预定的网络监测以识别可能存在的网络入侵行为。此系统提供了一种针对FTP协议入侵的扫描策略，同时支持用户添加自定义扫描策略。
     
  • 带有注意力机制的可变骨干网络Yolov8开发版
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    本项目为Yolov8开发版，引入了先进的注意力机制和可变形卷积技术，旨在提升目标检测精度与效率。 可更改骨干网络添加注意力机制的YOLOv8开发版。
     
  • 基于注意力机制的双路径黑烟车辆检测网络.pdf
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    本文提出了一种基于注意力机制的双路径网络模型，专门用于提高黑烟车辆的检测精度和效率，旨在解决现有技术中的准确率问题。 在当今社会，汽车的广泛使用极大地提升了人们的生活质量，但同时也带来了严重的环境问题。尤其是一些柴油动力车辆排放的黑烟中含有大量的有害物质，成为我国空气质量恶化的主要原因之一。传统的黑烟车辆检测方式依赖于人力，不仅耗时耗力而且效率低下，并且无法实现全面实时监控。随着AI技术的进步和计算机视觉领域的快速发展，利用监控摄像头自动检测黑烟车辆成为了可能。 本段落主要探讨了一种基于卷积神经网络（CNN）的目标检测框架——CenterNet在黑烟车辆检测中的应用，并提出一种创新的双分支结构结合注意机制以优化模型性能。CenterNet是一种高效的目标定位和识别工具，然而针对特定特征目标如黑烟车辆而言，其表现仍有改进空间。 论文中研究人员首先使用基于ResNet18架构的CenterNet作为基础模型来处理交通监控视频中的黑烟车辆检测任务。随后通过引入注意机制对模型进行优化，并设计了一个双主干网络结构，在此结构下两个分支分别针对黑烟和车辆特征进行特定提取。该注意机制的作用在于让模型更加聚焦于关键信息，提高特征表示的质量，从而提升检测准确性。 在双主干网络中，每个分支负责学习一种类型的特性：一个专注于识别黑烟的分支与另一个专注识别车辆本身的分支。通过加权合并这两个分支的特征，在最终阶段利用注意力机制使得结果更为精准。实验结果显示该模型相较于原始CenterNet算法分别提升了2.86和5.7个百分点（平均精度AP分别为92.53%和97.84%），这表明新方法在检测效果上有所提升。 这一研究为智能交通监控系统的开发提供了新的思路，有助于提高黑烟车辆的自动检测效率，并减轻环保部门的工作负担。同时该技术对改善空气质量以及保护公众健康具有积极意义。未来的研究可能会进一步优化注意机制并结合其它先进的深度学习技术如Transformer或Deformable Convolution来提升复杂场景下的检测性能。
     
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    本研究提出了一种结合可变形卷积和注意力机制的方法，用于提升滚动轴承故障检测的准确性。通过优化特征提取过程，实现了对早期故障的有效识别。 滚动轴承作为旋转机械中的关键部件，在发生故障时可能导致严重的人员伤亡及经济损失。因此，对这类设备的故障诊断与保障其平稳运行是确保现代机械设备安全稳定工作的重要环节之一。近年来，深度学习等人工智能技术在滚动轴承故障检测中得到了广泛应用，并且相比传统信号处理方法展现出了显著的优势。 然而，在应用神经网络进行故障识别时通常面临着解释性不足以及特征提取能力较弱的问题。为解决这一问题，本段落提出了一种结合可变形卷积和注意力机制的新型算法——可变形多注意力卷积神经网络（Deformable multi-attention convolutional neural network, DMACNN）。通过采用该方法可以有效增强对滚动轴承故障信号中关键脉冲响应特征的提取能力，并且能够减少非相关噪声信息的影响，从而提高诊断精度。 实验结果证明，在XJTU-SY轴承数据集上使用DMACNN算法进行测试时，其准确率显著优于当前主流模型。这表明所提出的创新性技术方案对于滚动轴承故障检测具有重要的应用价值和研究意义。