【摘 要】
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尽管深度卷积神经网络在多种应用中取得了极大的成功，但由于其结构的冗余性导致模型过大的存储容量和过高的计算代价，难以部署到资源受限的边缘设备中。网络剪枝是消除网络冗余的一种有效途径，为了找到在有限资源下最佳的神经网络模型架构，提出了一种高效的柔性剪枝策略。一方面，通过计算通道贡献量，兼顾通道缩放系数的分布情况；另一方面，通过对剪枝结果的合理估计及预先模拟，提高剪枝过程的效率。基于VGG16与ResN
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尽管深度卷积神经网络在多种应用中取得了极大的成功，但由于其结构的冗余性导致模型过大的存储容量和过高的计算代价，难以部署到资源受限的边缘设备中。网络剪枝是消除网络冗余的一种有效途径，为了找到在有限资源下最佳的神经网络模型架构，提出了一种高效的柔性剪枝策略。一方面，通过计算通道贡献量，兼顾通道缩放系数的分布情况；另一方面，通过对剪枝结果的合理估计及预先模拟，提高剪枝过程的效率。基于VGG16与ResNet56在CIFAR-10的实验结果表明，柔性剪枝策略分别降低了71.3%和54.3%的浮点运算量，而准
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无线传感器网络（wireless sensor network，WSN）具有节点体积小、成本低，感知能力强等优势，被广泛应用于物联网（internet of things，IoT）场景中。如何在保证WSN负载平衡的前提下，提高业务服务质量（quality of service，QoS）成为了众多学者关注的问题。在研究WSN中基于启发式的资源分配方法和基于层次化结构的资源分配方法基础上，提出了一种基
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在现实应用中，区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值，而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势，忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此，针对这一问题，提出面向不完备区间值决策系统的三支决策模型和增量式规则获取算法。首先定义不完备区间值数据的量化相似容差关系，构造出基于不完备区间值决策系统的三支决策模型；其次从两个层级分析对象集动态规则获取策略，提
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传统机器学习在恶意软件分析上需要复杂的特征工程，不适于大规模的恶意软件分析。为提高在Android恶意软件上的检测效率。基于此，文中将Android恶意软件字节码文件映射成灰阶图像，综合利用深度可分离卷积(depthwise separable convolution,DSC)和注意力机制提出基于全局注意力模块(GCBAM)的Android恶意软件分类模型。从APK文件中提取字节码文件；将字节码文