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“有效性失败”：深度学习的支架 刘登珲 洪敏 当代教育科学 课程与教学 2022年08期 271 0
让学习有效通达深处——深度学习的相对性、条件性及引导策略 段兆兵 当代教育科学 课程与教学 2022年10期 247 0
深度学习视域下的教学情境反思与建构 颜晓程 当代教育科学 课程与教学 2022年11期 222 0
为学生未来做准备：加拿大全球素养教育的理念与实践——以安大略省为例 莫玉婉 现代教育管理 青年论坛 2023年02期 275 0
基于YOWO的课堂学习行为实时识别 谢伟 陶亚平 高洁 周东波 王溦 现代教育技术 技术开发 2022年06期 289 0
深度混合学习设计模型的构建与实证研究 沈霞娟 张宝辉 张浩 现代教育技术 教学研究 2022年08期 279 0
为深度学习而思：反思日志促进大学生元认知发展的实证研究 卜彩丽 李飒 王静 张思 董乐 现代教育技术 教学研究 2022年09期 338 0
具身认知视域下双线混融教学促进深度学习的行动研究 陶宇炜 现代教育技术 教学研究 2023年01期 269 1
智慧学习环境下大学生深度学习的影响因素 徐振国 赵春雨 王悦 谢万里 高英朋 现代教育技术 教学研究 2023年01期 304 1
监控调节学习支架影响深度学习的作用机制 刘哲雨 刘佳乐 于评 刘畅 现代教育技术 教学研究 2023年01期 288 1
深度学习视域下智慧课堂教学模式的构建及应用研究 李环 吴砥 朱莎 郭庆 罗志强 现代教育技术 教学研究 2023年02期 312 0
深度学习视域下混合式教学的设计与应用效果——以“病理生理学”课程为例 白冬松 于洪涛 现代教育技术 教学研究 2023年03期 269 0
结合插帧技术的压缩视频质量增强算法 程俊雄 王越 熊淑华 吴晓红 任超 通信技术 信息处理与传输 2023年04期 353 0
基于变分自编码器的通信信号生成技术 吉磊 刘文斌 李泓艺 通信技术 信息处理与传输 2023年04期 297 0
面向自然场景文本检测的FPPMAC模型 张习文 倪建成 祁蓉 王琪 通信技术 信息处理与传输 2022年02期 268 0
一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法 鲁东生 黄琳 龙华 通信技术 网络与系统 2022年03期 319 0
基于卷积神经网络的源代码漏洞检测模型 梁树彬 郑力 钟杰 胡勇 通信技术 安全与保密 2022年04期 316 0
端到端的基于深度学习的网络入侵检测方法 王金华 通信技术 安全与保密 2022年06期 304 0
通信辐射源个体识别中的特征提取方法综述 韦建宇 俞璐 通信技术 综述 2022年06期 296 0
一种基于DCGAN的网络加密流量分类平衡方法 李睿 丁要军 通信技术 安全与保密 2022年07期 271 0
“有效性失败”：深度学习的支架
刘登珲 洪敏 江南大学教育学院
期刊 《当代教育科学》
北大核心
2022年08期
摘要：当课堂教学变得无法容忍学生的“失败”，学习就会简化为表演式的、浅层化的“验证性”活动，深度学习就不能真正发生。学习正是伴随着有设计的失败向思维深处徐徐展开的。要走向“深度学习”就必然要克服“正确文化”，拥抱“有效性失败”。“有效性失败”的教学表达是“先学后教”，其过程包括学生尝试解决问题，形成认知冲突；教师指导对比方案，学生关注概念深层特征；学生形成知识结构，实现迁移运用。学生在这一过程中反复经历思维爬坡并最终走向思维纵深。为使学生在课堂中经历“有效性失败”，需要以挑战性的学习大任务让学生经历“失败”，以“低利害”的文化氛围与高效的课堂互动规则让学生敢于“失败”，以持续提升探究意识与教学机智让教师接纳、利用并转化“失败”，最终指向深度学习的真实发生。
有效性失败 深度学习 内在机制 学习认知 实施路径
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让学习有效通达深处——深度学习的相对性、条件性及引导策略
段兆兵 安徽师范大学教育科学学院
期刊 《当代教育科学》
北大核心
2022年10期
摘要：深度学习的相对性是说，它是比浅层学习更深入、更全面、有更高品质的学习，是对学生影响更深刻、更持久的学习。深度学习的条件性是说，它是以学生先前的学习、教师良好的支持与引导、教师对课程的深刻理解、学生在教学中的深度参与、师生情感的深度投入，以及更优的教学环境等为条件的学习。要让学习通达深处，就要遵循深度学习规律，树立面向全体学生、面向未来的教学理念，突出学生对意义的自主建构与文化体认，筑牢先前学习基础，利用问题、情境、任务与项目等，优化教学过程，以多样化学科实践引导师生全身心投入教学；要利用深度学习的相对性，超越浅层学习，确定基于核心素养的深度教学目标与内容，提供适合学生个性与学习能力的教学指导，活学活用，促进学习有效迁移，通过高质量课堂教学，把深度学习抓实；要利用深度学习的条件性，辨证处理教与学的关系，科学设计教学策略，给学生提供充裕的学习体验，促进深度学习普遍达成、有效达成。
深度学习 相对性 条件性 引导策略
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深度学习视域下的教学情境反思与建构
颜晓程 扬州大学教育科学学院
期刊 《当代教育科学》
北大核心
2022年11期
摘要：情境认知是深度学习研究的重要理论基础，深度学习具有突出的情境化特征，创设与深度学习相匹配的教学情境能够有效支持深度学习的发生。深度理解是先在教学情境中非结构化经验与结构化知识的耦合；有效迁移是实践教学情境中多学科知识结构到高阶思维的转化；协作探究是协同教学情境中个体知识的反思建构。现有的教学情境存在先在教学情境碎片化对知识整体理解的割裂、实践教学情境失真化对高阶思维形成的阻滞、协同教学情境封闭化对学生创新能力的抑制等与深度学习相背离的问题。为此需要建构整体化先在教学情境实现层级递进的深度理解，真实化实践教学情境实现完整有效的深度迁移，开放化协同教学情境实现互动共生的深度建构，以助力深度学习的发生。
深度学习 教学情境 反思 建构
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为学生未来做准备：加拿大全球素养教育的理念与实践——以安大略省为例
莫玉婉 华南师范大学
期刊 《现代教育管理》
北大核心
CSSCI扩展版
2023年02期
摘要：为应对21世纪迅速变化的社会现实带来的挑战，培养学生的全球素养成为当下世界各国教育改革的风向标。加拿大安大略省的全球素养教育经历了关注“全球依存”、关注“学业成就”向关注“学生未来工作与生活”的转型。在全球素养教育的探索过程中，安大略逐渐形成了“面向学生未来”的全球素养教育理念以及基于“可迁移能力”的全球素养框架和人才培养目标。在该理念和目标的指导下，安大略逐步形成全球素养教育实践框架，包括在课程设置上注重学科课程与跨学科课程的结合、在课程标准中强调可迁移能力的培养、在学习过程中关注参与性和整合性、在学习评价上突出个性化和差异性。除此之外，安大略省还出台一系列的支持措施来保障其全球素养教育的有效实施，包括建立专业学习社区提高教师的教学实践、利用科技辅助教学实施和学习评价、设计灵活的学习空间促进学生的交流与协作等。加拿大全球素养教育的理念与实践对于我国中小学开展全球素养教育具有积极的借鉴意义。
加拿大 中小学 全球素养 可迁移能力 跨学科课程 深度学习
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基于YOWO的课堂学习行为实时识别
谢伟 陶亚平 高洁 周东波 王溦 华中师范大学人工智能与智慧学习湖北省重点实验室 华中师范大学计算机学院 华中师范大学信息管理学院 华中师范大学人工智能教育学部
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年06期
摘要：当前，课堂学习行为研究一般仅针对单帧图像分析学生的行为，而忽视了行为的连续性，无法利用视频信息准确刻画学生的课堂学习行为。为了解决这一问题，文章实时识别真实课堂环境中学生的学习行为，首先采集某重点大学多个真实课堂教学中的授课视频，归纳出7种典型的课堂行为；随后，将行为识别中的YOWO模型迁移至课堂学生的学习行为识别场景中；最后，通过与基于图片数据集的VGG16网络模型、基于视频数据集的YOLO-V2网络模型进行实验对比，验证了YOWO模型对课堂视频中的学生学习行为具有较高的行为识别准确率。上述研究表明，使用YOWO模型识别课堂中典型的学生行为，可以促进教师及时了解学生的学习状态，进而优化教学过程，并能为课堂教学的过程化评价提供依据。
学习行为 行为识别 视频分析 深度学习 YOWO模型
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深度混合学习设计模型的构建与实证研究
沈霞娟 张宝辉 张浩 扬州大学新闻与传媒学院 陕西师范大学教育学部
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年08期
摘要：在教育高质量发展的时代背景下，混合学习虽备受关注，但依然存在浅层低效的现实问题。为充分发挥混合学习的潜在优势，文章引入深度学习理论，构建了系统完善的深度混合学习设计模型，并以“教育文献检索与分析”课程为例开展实证研究，验证了模型的应用效果。研究发现：从学习结果来看，学生对课程知识掌握良好，深度学习能力显著提升，满意度较高；从学习过程来看，高水平的行为、认知和情感投入是实现深度学习的重要内因，“以学生为中心”的课堂结构、面向高阶认知的问题环境和技术支持的高效交互是促进深度学习的关键外因。文章旨在为优化混合学习的设计提供方法指导，并对推进深度学习的落地实施具有重要意义。
深度学习 混合学习 设计模型 实证研究
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为深度学习而思：反思日志促进大学生元认知发展的实证研究
卜彩丽 李飒 王静 张思 董乐 河南师范大学教育学部 华中师范大学人工智能教育学部 河南师范大学数学与信息科学学院
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2022年09期
摘要：元认知作为批判性思维的基础和创造性思维的重要预测因子，是实现深度学习的重要内部因素；而学生元认知能力的提升，是当前高校培养一流人才的重要途径。基于此，文章在明晰反思日志、元认知与深度学习三者关系的基础上，根据反思理论设计了反思日志撰写框架并进行了三轮迭代设计。之后，文章以“教学系统设计”课程为例，通过实证研究验证了反思日志促进大学生元认知能力发展的有效性，结果发现：学生的反思水平随着反思日志的不断撰写而持续提升，反思水平的提高有效促进了学生元认知能力的发展，撰写反思日志可作为提升大学生元认知能力的重要策略。文章的研究成果丰富了深度学习相关理论研究，也为促进学生高阶思维发展、推动深度学习落地提供了实践参考。
反思日志 反思水平 元认知能力 深度学习 高阶思维
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具身认知视域下双线混融教学促进深度学习的行动研究
陶宇炜 常州大学信息化建设与管理处
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年01期
摘要：双线混融教学以具身认知理论为指导，通过创设具身体验、情境交互与协作互动的学习情境，发展学生的高阶思维，最终促进深度学习目标的实现。基于此，文章构建了具身认知视域下的双线混融教学模式，并设计了“前期学情分析→初步认知与构建→深度理解与迁移→学习评价与反思”的模式实施流程。之后，文章采用行动研究，通过行动计划、行动实施、学习评价三个环节，对样本数据进行统计分析，结果发现：实验班学生的课程作业和期末成绩明显提高；深度学习能力显著提升；深度学习实施效果优良；对教师和学生的访谈表明，双线混融教学对学生深度学习具有促进作用。在具身认知视域下开展双线混融教学，有助于培养学生的高阶思维，促进深度学习。
双线混融教学 具身认知 深度学习 行动研究
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智慧学习环境下大学生深度学习的影响因素
徐振国 赵春雨 王悦 谢万里 高英朋 曲阜师范大学传媒学院 曲阜师范大学管理学院
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年01期
摘要：尽管各大高校已纷纷开展智慧学习环境的建设与使用，但学生并没有达到预期的深度学习效果，亟需厘清智慧学习环境下深度学习的影响因素。为此，文章首先构建了智慧学习环境下大学生深度学习影响因素的假设模型。随后，文章采用问卷调查法、结构方程模型进行了假设检验和模型验证，结果发现：深度学习在年级、专业上存在显著差异，而在性别上不存在显著差异；深度学习受学生因素、教师因素、交互因素、环境因素的影响；学生因素是影响深度学习的主要因素，而环境因素是次要因素。最后，文章围绕学生、教师、交互、环境四个因素，针对如何促进智慧学习环境下大学生的深度学习提出建议，以期实现有意义的学习。
智慧学习环境 深度学习 影响因素 学习投入 大学生
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监控调节学习支架影响深度学习的作用机制
刘哲雨 刘佳乐 于评 刘畅 天津师范大学教育学部
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年01期
摘要：监控调节学习支架对深度学习具有重要促进作用，但其作用机制有待进一步研究。对此，文章对学习者的深度学习情况展开多模态评价，包括借助功能性近红外光谱技术测量脑区激活水平、结合问卷测量深度学习不同阶段的认知水平，以探究不同类型的监控调节学习支架对深度学习过程与结果的影响，实验结果表明：在深度学习不同阶段，引导性监控调节学习支架和自主性监控调节学习支架干预下的脑区激活水平更为显著；引导性监控调节学习支架对深度学习的促进效果更优；深度学习不同阶段的脑区激活水平与认知水平显著相关。就作用机制而言，引导性监控调节学习支架更符合深度学习脑加工机制的需求，可以根据对应脑区的激活水平来判断深度学习是否真实发生以及发生的程度如何。多模态实证研究结论可为面向深度学习的监控调节学习支架设计提供参考，并有助于推动深度学习研究的进一步深入。
监控调节学习支架 深度学习 多模态 脑机制
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深度学习视域下智慧课堂教学模式的构建及应用研究
李环 吴砥 朱莎 郭庆 罗志强 华中师范大学人工智能教育学部 武汉经济技术开发区实验小学
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年02期
摘要：当前，提升学生核心素养是智慧课堂教学关注的重点，为此各级各类学校基于智慧课堂开展了教学实践探索，但效果不佳，难以达到培育学生核心素养的目的，其原因在于智慧课堂教学实践缺乏“深度”。深度学习作为培育学生核心素养的重要路径，为实现人工智能技术与课堂教学的有效融合提供了理论支撑与实践指引。基于此，文章首先梳理了深度学习的内涵与课堂教学特征；然后文章以深度学习理论为指导，以培育学生核心素养为目标，从教学环节、师生活动、教学评价、资源工具等方面构建了深度学习视域下的智慧课堂教学模式；最后文章以小学数学为例开展教学准实验，分别从学习过程和学习结果两个维度综合验证该教学模式对学生深度学习的促进作用，以期丰富智慧课堂教学模式的相关研究，为智慧课堂教学的高效开展提供参考，助力学生的核心素养培育。
深度学习 智慧课堂 智慧课堂教学模式 学生核心素养
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深度学习视域下混合式教学的设计与应用效果——以“病理生理学”课程为例
白冬松 于洪涛 内蒙古民族大学医学院 内蒙古民族大学文学与新闻传播学院
期刊 《现代教育技术》
CSSCI来源期刊
北大核心
2023年03期
摘要：为改变课堂教学困境，文章聚焦于深度学习问题，以“病理生理学”课程为例，对以促进学生深度学习为目的的混合式教学设计及其应用效果进行研究。首先，文章设计了促进学生深度学习的混合式教学与无系统设计的混合式教学，并设计了促进学生深度学习的混合式教学流程，收集了相关数据。之后，文章根据数据统计结果进行对比分析，发现促进学生深度学习的混合式教学能够有效促进教师深度地教、学生深度地学，并在提高学生知识掌握程度、能力提升程度和满意度三个方面均优于无系统设计的混合式教学。在此基础上，文章总结了深度混合式教学的研究启示，以期通过深度混合式教学，能更有效地促进课堂教学的系统性变革。
混合式教学 深度学习 满意度 教学效果
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结合插帧技术的压缩视频质量增强算法
程俊雄 王越 熊淑华 吴晓红 任超 四川大学电子信息学院
期刊 《通信技术》
2023年04期
摘要：为了提升压缩视频的清晰度和帧率，提出了一种结合插帧技术的压缩视频质量增强算法。该算法主要包括帧率上变换部分和去压缩部分。在帧率上变换子网络，首先利用特征提取模块捕获相邻两帧的时空特征信息；其次使用插帧模块生成中间帧；最后将所有的视频帧和特征提取模块输出的特征信息一起输入去压缩子网络，进一步提高重建结果的质量。实验结果表明，该算法合成的视频帧更加自然真实，且能有效地去除压缩伪影，提升视频帧的主观与客观质量。
压缩后处理 视频插帧 深度学习 无参注意力
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基于变分自编码器的通信信号生成技术
吉磊 刘文斌 李泓艺 中国电子科技集团公司第三十研究所 西南交通大学
期刊 《通信技术》
2023年04期
摘要：通信信号生成是通信对抗领域中的重要研究内容。然而在日趋复杂的电磁环境中，由于缺乏对未知信号参数以及信道参数的准确估计，传统通信信号生成技术面临着巨大的挑战。为此，提出了一种基于变分自编码器的通信信号生成技术，运用该生成模型生成与目标信号相似的信号样本，并使用4种仿真信号与广播式自动相关监视系统（Automatic Dependent SurveillanceBroadcast,ADS-B）真实通信信号进行生成与验证。实验结果表明，该技术能够有效地生成满足目标信号要求的样本，为通信干扰波形的生成提供了技术基础。
ADS-B 通信信号生成 深度学习 变分自编码器
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面向自然场景文本检测的FPPMAC模型
张习文 倪建成 祁蓉 王琪 曲阜师范大学网络空间安全学院 曲阜师范大学网络信息中心
期刊 《通信技术》
2022年02期
摘要：为进一步解决自然场景下文本方向多变、形状不规则以及分布密集等分割问题，提出了一个由特征金字塔网络（Feature Pyramid Network,FPN）和并行多空洞卷积（Parallel Multiscale Atrous Convolution,PMAC）模块构成的FPPMAC模型。其中，PMAC模块由4个空洞卷积层组成，可同时提供4种不同大小的感受野。此外，使用循环收缩算法从已知文本区域得到多个形状相同的子文本区域，并将其与FPPMAC模型所生成的多个分割图相匹配，由此可作为分割图的真实标签。利用标准数据集ICDAR2015、CTW1500进行实验，实验结果表明，FPPMAC模型的准确率分别达到了88.49%和89.17%，相较于其他经典模型，能够更准确地定位文本区域。
场景文本检测 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉
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一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法
鲁东生 黄琳 龙华 昆明理工大学 云南省无线电监测中心 云南省科学技术院
期刊 《通信技术》
2022年03期
摘要：针对当前日常无线电监测中对民航全球定位系统（Global Positioning System,GPS）的干扰识别准确率不高、排查效率低等问题,提出了一种基于深度学习的民航GPS干扰识别方法。该方法基于频谱监测数据，利用带限高斯噪声等典型GPS干扰的时/频域数据差异，提取样本特征，采用主成分分析降维，经由卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）+长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）的深度学习网络进行干扰识别，选取适当的最小批量化长度，兼顾数据处理的速度与准确率。经仿真实验，强信号干扰的识别准确率为0.883 3，干信比介于-3～3 dB的干扰信号平均识别准确率为0.915 5，识别结果与真实值几乎一致。
无线电干扰 主成分分析 特征提取 深度学习 卷积神经网络
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基于卷积神经网络的源代码漏洞检测模型
梁树彬 郑力 钟杰 胡勇 四川大学网络空间安全学院 中物院成都科学技术发展中心
期刊 《通信技术》
2022年04期
摘要：深度学习被应用于源代码漏洞检测，以解决传统的源代码漏洞检测方法高误报率、高漏报率等问题，但常见的基于循环神经网络的方法面临训练速度慢、可解释性差等问题。针对这些问题，提出了一种结合卷积神经网络和高速神经网络的源代码漏洞检测模型。该模型使用代码切片作为代码表征，通过卷积神经网络提取特征，结合高速神经网络学习代码的高级特征，并使用显著图对模型检测结果进行解释。实验结果表明，与现有方法相比，该模型可大幅降低漏报率，有效提升准确率、F1分数、马修斯相关系数等指标，还能够提升训练与预测速度。
源代码漏洞检测 深度学习 卷积神经网络 高速神经网络
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端到端的基于深度学习的网络入侵检测方法
王金华 四川大学
期刊 《通信技术》
2022年06期
摘要：当前网络入侵检测大多使用人工特征，但是人工特征往往不能适应新型攻击，重新设计人工特征又需要专家知识。对此，提出了一种算法，该算法从网络流量数据中提取会话作为样本，并将样本送入两个神经网络，会话的一系列有时间顺序的数据包视为一维序列送入门控循环单元，融合会话的一系列数据包视为二维图像送入卷积神经网络。分别在两个网络提取特征，最后融合这两个特征送入全连接网络执行入侵检测。所提算法同时关注了会话的时序信息和整体空间信息，自动从流量数据中学习特征。使用CICIDS-2018网络流量数据进行实验，实验表明该算法识别僵尸网络、分布式拒绝服务攻击的效果优于人工特征。
入侵检测 深度学习 流量分割 流量可视化 DDoS检测
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通信辐射源个体识别中的特征提取方法综述
韦建宇 俞璐 中国人民解放军陆军工程大学
期刊 《通信技术》
2022年06期
摘要：辐射源个体识别技术，又称辐射源指纹识别或特定辐射源识别（Specific Emitter Identification,SEI），是指通过对接收的电磁波信号的特征进行提取测量，根据已有的先验知识从而识别出发射该电磁波信号的辐射源个体的技术。相比于其他辐射源，通信辐射源的特征更加细微，提取更加困难。通过系统梳理近年来通信辐射源特征提取方法的研究现状，从暂态特征、稳态特征以及深度学习特征提取的角度分析了各种方法的优缺点，还分析了个体识别技术重点和难点所在，希望对辐射源个体识别的研究和应用有所帮助。
辐射源识别 射频指纹特征提取 深度学习 信号处理
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一种基于DCGAN的网络加密流量分类平衡方法
李睿 丁要军 甘肃政法大学
期刊 《通信技术》
2022年07期
摘要：针对深度模型进行加密流量分类任务时数据不平衡的问题，提出使用深度卷积生成对抗网络（Deep Convolutional Generative Adversarial Networks,DCGAN）来解决类不平衡。基本思想是将DCGAN生成器生成的样本经过判别器过滤后与原始数据混合，以此构建平衡数据集来提高分类器的性能。为了证明方法的有效性，结合多种方法对原始数据集进行图形化表示，并生成新的图像数据集。最后通过对比实验利用精确率、召回率、F1值3个评价指标来评价分类效果。实验结果表明，使用DCGAN模型进行平衡的数据集在经典卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）分类模型下，分类效果优于人工少数类过采样法（Synthetic Minority OverSampling Technique,SMOTE）、生成对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）等方法。
深度学习 数据增强 流量分类 深度卷积生成对抗网络
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