一、当前假币流行的特点和识别方法（论文文献综述）
孙伟忠[1]（2021）在《基于图像光谱特征的纸币新旧识别关键技术研究》文中提出随着商品经济的发展,货币的出现让人类金融交易更加便捷,商品流通的速度越来越快。纸币在人们日常的商业活动中扮演着重要的角色,是商品交换的基础,遍布于人们进行商品交换的各个领域。随着世界各国经济的迅速发展,商业活动十分频繁,使得纸币发行量逐年增加。世界上每天都有大量的现金交易,这给银行部门带来了繁重的纸币处理工作。传统的人工清点由于工作环境恶劣、清点速度慢和易出错等原因,已经不能满足社会发展对纸币的需求,纸币清分设备的出现正在逐渐解决央行和商业银行所面临的问题。清分技术的应用,不仅大幅度降低了银行工作人员的劳动强度,还大大提高了工作人员的工作效率,同时也明显提升了纸币的清点质量。尽管纸币清分技术在近几年得到了大力发展,但纸币的新旧、污渍和字迹检测技术还不能满足行业需求。其主要原因有以下几个方面:首先,纸币的新旧是一个模糊的概念,不同的人理解不同;其次,纸币本身的图案纹理复杂,这给纸币检测带来了巨大的难度;再次,污渍所在的位置不固定,深浅不一,形状各异,这同样加大了检测难度;最后,字迹的粗细、颜色、形状和大小不同,这对纸币的检测来说更是难上加难。针对上述问题,论文提出了一种基于图像光谱特征的纸币新旧识别方法。该方法以CIS图像传感器采集到的多光谱纸币图像为研究对象,针对纸币的新旧、污渍和字迹特征把纸币的新旧检测分为整张的新旧纸币和局部的脏污纸币,提出一种基于纸币图像灰度共生矩阵的纹理特征提取方法来分析不同光源对于纸币新旧检测的影响,并提出了一种基于图像纹理特征的WOA-MLSVMs纸币新旧识别方法。此外,论文还提出一种基于卷积神经网的多光谱纸币新旧识别方法和一种基于高斯置信度的多光谱纸币脏污检测方法。论文的主要研究工作和贡献如下:第一,提出了一种FPGA+CPU的嵌入式数字图像处理平台架构,并基于该平台架构设计实现了采用XC7Z020核心FPGA芯片的嵌入式数字图像处理单元。首先,该平台通过CIS图像传感器采集纸币图像,并对采集到的纸币图像在硬件上进行图像像素校正和漂移校正。其次,使用基于搜索的直线扫描检测算法对采集到的纸币图像进行边缘检测,并利用仿射变换等算法对纸币图像进行正规化处理。再次,使用一种多光谱模板匹配的纸币面值面向识别算法对纸币的基本信息进行识别。最后,通过实验验证该平台的可靠性,为后续的研究提供了有利的支撑。第二,提出了一种基于纸币图像灰度共生矩阵的纹理特征提取方法,有效降低了不同光源对于纸币新旧检测的影响。该方法使用纸币在红光、绿光、蓝光、红外光和紫外光下的双面反射图像,以及绿光透射和红外光透射图像为研究对象。首先,通过灰度共生矩阵提取纸币图像的诸如能量、熵及惯性等纹理特性参数来描述纸币新旧的视觉特征,分析确定了红光反射和紫外光反射的双面图像的纹理特征对纸币新旧识别效果不明显。其次,采取其它8幅图像提取的纹理特征建立纸币新旧识别模型,并结合5种本质维数估计方法和17种数据降维方法确定本质维数和最优降维方法。最后,使用基于鲸鱼优化算法的MLSVMs实现全光谱纸币新旧识别,并通过仿真测试结果表明所提方法的有效性。第三,提出了一种基于卷积神经网的多光谱纸币新旧识别方法。该方法使用绿光和蓝光下的双面反射图像,以及绿光和红外光下的透射图像为研究对象。首先,构建一种适用于纸币新旧识别的卷积神经网络,该网络具有9层深度,其中构建了3层卷积层、3层池化层和3层全连接层。其次,描述了该卷积神经网的损失函数以及前向传播训练阶段和反向传播训练阶段的训练过程和方法。最后,通过实验训练了人民币2015版100元、2005版50元和2005版20元的网络参数,并通过对比实验验证了该方法的有效性和准确性。第四,提出了一种基于高斯置信度的多光谱纸币脏污检测方法。该方法使用红光、绿光、蓝光和红外光下的双面反射图像为研究对象。首先,使用高斯置信度特征提取算法对纸币的多光谱图像进行建模和特征提取。其次,使用边界跟踪的图像拓扑结构分析算法对检测到的纸币脏污特征进行轮廓检测,实现特征提取后的定量计算,给出脏污纸币的量化指标。最后,以具有污渍的纸币和字迹的纸币为例,展示该方法在各个阶段对脏污纸币不同光谱下采集到的图像的处理结果,验证了该方法的有效性。
余雪扬[2]（2021）在《法定数字货币法经济逻辑与制度规则研究》文中指出制度将过去、现在与未来连接在一起,从而历史在很大程度上就是一个渐进的制度演化过程。西奥多·舒尔茨（1968）曾说,货币即制度。货币是一种古老的制度,服务于人类社会的交易活动。交易活动的本质是实现产品或服务让渡,伴随着这种让渡的是同等数量价值的反方向转移。无论货币以何种外在形式呈现,都是天然承载这种价值转移的载体。从原始的物物交换、简单的商品经济到发达的市场经济,人类社会经济发展历程中,货币与之相伴。货币的本质内涵是一种权利,即获得社会普遍接受的未来价值索取权,历经千年延续下来,一以贯之未曾改变。期间,生产力的发展催生新的需求,技术迭代推动货币从实物、金属、纸币向电子货币形态演变,以提高货币流通效率、降低交易成本、改善消费者福利。从货币及其延伸形态发展的历史演变和内在逻辑看,每一次技术革命背后都蕴含着货币形态变革的现实。21世纪后,互联网及大数据、云计算、人工智能等信息技术快速发展,经济数字化、社会生活数字化已是大势所趋。同时,金融科技等对货币演化的影响进一步深化,货币形态及其流通模式也日趋数字化和网络化,催生出一种新形态的货币:数字货币。数字货币登上历史舞台,引发巨大关注,构成对传统货币流通与经济规则的重塑与革新。作为其中重要类别的法定数字货币将构建新的货币前景,同时也使得传统货币理论出现一定程度上的“失语”,需要新的理论支持和解释逻辑。从法经济学角度,法定数字货币是由法律授权中央银行向社会发行的基于密码学技术、完全依赖数字信息形态存储和支付交易、具有加密货币形式和功能、在发行国内普遍使用和具有法偿力的法定支付工具和价值凭证。科斯（1937,1960）交易费用与制度安排内在关系的理论表明,在给定技术水平的条件下,人们创生或选择某种制度来降低交易费用,从而导致一些市场制度的出现和改变。货币体系同样如此。理想的法定数字货币具备不可重复花费性、可控匿名性、不可伪造性、系统无关性、安全性、可传递性、可追踪性、可分性、可编程性、公平性等诸多特性。法定数字货币发行后,将与现行货币体系中的信用现钞和电子货币相互竞争、动态博弈。法定数字货币具备的诸多特点与功能,将有效改进信用现钞的缺陷,又能够兼具电子货币的优点,从而进一步降低交易费用、增加价值效用。因此,法定数字货币的整体竞争绩效将强于信用现钞和电子货币,能够有效提升货币体系的安全与效率。尽管信用现钞、电子货币和法定数字货币名义价值相等,但是法定数字货币竞争优势强,将使其在社会公众认可中的实际价值更高,接受度及使用率也将更高,有较大概率成为货币体系的主导货币。随着法定数字货币的发行以及流通范围的扩大,法定数字货币对信用现钞和电子货币的价值改进势必在中央银行货币控制力、货币政策实施以及支付体系运行方面产生影响,带来效益。首先,发行法定数字货币有助于增强中央银行货币控制力。法定数字货币的发行与流通将改变当前货币体系结构,使得信用现钞和电子货币为主的二元货币结构中增加法定数字货币形成三元货币结构。当前的货币流通运行中除中央银行存款准备金这种电子形式的法定货币外,绝大多数是存款货币、预付货币这些电子货币,这削弱了法定货币的地位,减弱了中央银行对基础货币的控制力。法定数字货币的发行及流通势必替代部分电子货币,从而能够减轻电子货币对信用现钞的替代效应。同时,法定数字货币对中央银行来说是可控可追踪的,这样可以提升中央银行对整体货币体系的控制力。其次,发行法定数字货币有助于优化货币政策实施。在社会全面流通而非封闭场景下,法定数字货币可测性、可追踪性、可控性强,其发行与流通可以使货币供应量、货币流通速度的可测量度有所提升,大数据分析基础更为扎实,货币政策调控手段更加精准。中央银行通过调整法定数字货币利率,来调控银行存款利率,进而传导至银行贷款利率,这有助于提升中央银行政策利率对中长期信贷利率的传导,改善我国政策利率向贷款利率传导不畅的状况。通过对法定数字货币计负利率,或者酌情对法定数字货币钱包收取保管费,实质上等同于实施负利率政策,由此打破零利率下限约束,释放货币政策空间。法定数字货币可以优化当前货币政策调控框架以及改善货币政策传导机制的困境。最后,发行法定数字货币有助于完善支付体系运行。由于信用现钞支付功能不足,中央银行“不得不”向私人部门让渡货币发行权,由私人部门提供补充的支付服务,但同时造成社会支付链条不断延长,部分支付行为得不到有效监管。发行法定数字货币后,中央银行可以摒弃“私人部门提供支付服务,中央银行给以价值担保”的传统模式。法定数字货币具有的可传递性、可追踪性、可编程性等技术特点,使得任何支付行为均可以被追踪,这样能够及时发现异常交易,增加支付透明度,增强监管穿透性,也能够减轻中央银行监管负担以及对私人部门的价值担保。在支付主体消费者权益保护方面,法定数字货币是法定货币,信用级别上高于电子货币,同时还是密码货币,安全性上更好。在跨境支付方面,信用现钞的印制、发行、携带、调运、存储事无巨细,纷繁复杂,不适合跨境支付,已经长期妨碍了货币的国际流通。发行法定数字货币将丰富和强化人民币跨境支付功能,为人民币国际化创造更为有利的条件。毫无疑问法定数字货币面临着较大的现实需求,他更将是自上而下的政府推动的强制性制度变迁的结果。一方面,因其具有与信用现钞不同的功能特点将带来行为主体之间行为模式的差异,产生传统法定货币所没有的新问题。另一方面,只有在既有的法律制度下,才能对特定的可转移产权做出是否构成货币的判断,法定数字货币要履行法定货币职能需要货币法授权与规定。按照制度安排的供需理论分析框架,考察我国现行货币制度规则供给状况,尚且不能完全满足法定数字货币的制度需求。一是现行货币发行规则无法完全适用法定数字货币。法定数字货币的产生、调拨、清点、核对、流通及销毁均依赖于网络系统,原先信用现钞发行、调拨、清分、销毁、回笼等以地域、实体库为载体的模式以及相应的管理机制不再适用。二是现行货币运行规则未包含法定货币互换的内容。法定数字货币一旦发行,我国法定货币体系中将出现多种类型的法定货币,势必出现不同货币之间的兑换问题,这是传统货币制度没有也无法提前规定的。三是现行货币制度未包含中央银行与持币人直接联系的规范。持币人对法定数字货币的价值转移效果需要由中央银行最终确认,持币人身份信息、账户信息等需要登记及管理在中央银行系统中,这均将直接产生相应的权利义务内容。四是现行货币制度未包含可控匿名的规则。法定数字货币的可控匿名性有助于查证和打击违法犯罪行为,但如何界定有权机关的权力边界,这需要从法律上明确规定并做好持币人隐私保护与打击违法犯罪之间的利益平衡。围绕着法定数字货币治理的诸多方面,现行货币制度对法定数字货币的不适宜之处不仅以上这些,缺乏适宜的制度规则将成为法定数字货币创新的重大障碍。法定数字货币并非简单的货币技术升级,而是深刻的政策与法律问题,亟待在一个稳定可持续的制度框架内运作,亟待补充完善相关的制度规则供给。对于新制度与旧制度的关系,就好比维特根斯坦所提出的“绳索论”,每一截新的绳索与前一截可能并不相同,但却相互联系着,构成一种“家族相似”性。法定数字货币的制度供给也是如此,应当以一种历史与当下联系的发展思维加以对待。对于法定数字货币的制度供给架构,提出以下制度供给思路和立法模式建议。首先,需要将法定数字货币纳入人民币范畴,明确法定数字货币的法律属性和法律地位,从法律上赋予法定数字货币强制法偿性,这是法定数字货币法律属性的起点。其次,从五个方面提出制度供给的具体思路,即明确法定数字货币发行基本架构和制度规则,完善法定数字货币运行中支付结算体系规范,创新法定数字货币洗钱和违法犯罪预防和查证体系,完善法定数字货币信息安全保护规则,创新法定数字货币的监管规则。第三,短期内,建议先单独将可能涉及法定数字货币发行和运行的相关法律法规分别修改,或者进行扩大解释,将法定数字货币涵盖其中,尽量满足短期内法定数字货币发行及运行的规则需要。长期来看,我国有必要制定一部货币基本法来做好顶层设计的原则性立法,明确法定货币与代币票券的具体含义与具体效力;将信用现钞与法定数字货币一同纳入货币基本法规制范围内,统一明确法定货币的基本制度规则;做好与民事、经济、行政、刑事等法律规范中有关货币条款衔接与互动的原则性规定,减少法律冲突。在货币基本法下再由其下位规则予以阐释和具化,逐步建立以货币基本法为统领,“由上而下、上略下详”,体系完备的货币制度规范体系。在法定数字货币制度供给的整体架构下,首要的是进行法定数字货币发行和运行的制度构建,主要是建立法定数字货币发行制度架构,明确法定数字货币运行和流通管理机制,配置发行和运行中参与主体的权利义务。一是建立法定数字货币发行制度架构。在赞同间接发行模式的基础上,提出法定数字货币的四点发行目标、五项发行原则,确立双层货币发行架构,即根据现行人民币管理原则,法定数字货币的发行和回笼基于“中央银行—商业银行”二元体系来完成,坚持“中心化”管理模式,利用现行商业银行支付结算体系实现法定数字货币的投放和回收。这样,法定数字货币发行的投放与回笼即为法定数字货币在数字货币账户或用户端的数字钱包、中央银行的法定数字货币发行库、商业银行的法定数字货币银行库,这三个关键元素之间转移与交互的过程,也是法定数字货币的产生、流动、清点核对及消亡的过程。二是明确法定数字货币运行与流通管理机制。法定数字货币运行的流通环境建设中,需要建立法定数字货币账户和银行存款账户并存的二元账户体系,开发商业银行内部的数字货币支付系统,满足数字货币钱包开立及维护、数字货币钱包与银行存款账户绑定及维护、数字货币账户存取现金、电子货币与数字货币兑换等各类功能。此时货币体系存在两种法定货币,货币的运行与流通也会相应地分隔为“信用现钞流通体系”、信用现钞的映射--“电子货币流通体系”和“法定数字货币流通体系”,明确了三类流通体系的货币转换规则。同时,要完善大额现金管理制度等流通配套管理制度。三是配置发行和运行中参与主体的权利义务。在法定数字货币发行和运行过程中,中央银行、商业银行、法定数字货币持有人将产生与信用现钞不同的直接的法律关系。社会公众的法定数字货币权利,也将在普通法定货币权利基础上具有特殊性,这些特殊性主要表现在他的货币选择权、货币兑换权、支付确认权和赔偿请求权上。如此以来,中央银行、商业银行、法定数字货币持有人的权利义务与信用现钞情景下的权利义务既有一定的重叠也有明显的差异,进而具体配置了各参与主体的主要权利结构和义务结构。总之,从技术层面上看,法定数字货币技术日新月异;从法律和经济层面上看,法定数字货币还十分年轻。法定数字货币研究与实践还在不断地探索与创新之中,现阶段,必须注重技术手段、机制设计和法律法规三个层次的协调统一,才能构建出兼具安全性与灵活性、简明高效、符合我国国情的法定数字货币制度规则体系。法定数字货币的影响力和未来发展前景极为广阔,他是正在发展变化着的新生事物,谁都难以预计他将以怎样的速度发展,又将怎样改变我们的生活。
王杨[3]（2021）在《基于生成对抗网络的动漫头像生成研究》文中研究说明近年来,人工智能已成为了人们生活密不可分的一部分。随着科技的不断发展与进步,计算性能的不断提高,深度学习的发展更是迅速,而生成对抗网络作为深度学习的重要组成部分,在计算机视觉领域取得了众多成就。同时,在物质生活得到满足的当今社会,越来越多的人对动漫领域产生浓厚的兴趣,而生成对抗网络在动漫领域的应用也得到了更多人的关注,如人物图像的动漫风格迁移以及动漫头像的生成等。但是在动漫头像生成方面,仍然存在两个问题尚未解决。一是生成的动漫头像的质量较差,图像失真严重;二是模型生成的动漫头像多样性不足,风格单一化。针对上述问题,本文以生成对抗网络为基础,对现有动漫头像生成模型进行了详细的分析与改进,主要的研究内容如下:（1）介绍了本文课题的研究背景与意义,对图像生成模型以及生成对抗网络的发展现状进行了阐述。并且对本文所涉及模型的重要组成部分和理论基础进行了详细解读,为后续的研究改进打好基础。（2）针对深度卷积生成对抗网络（DCGAN）模型在动漫头像生成中存在的训练模型崩塌问题,引入Wasserstein距离替代网络中的JS散度作为衡量分布之间的标准,并对网络模型结构进行改进,提出了新的改进模型。在实现动漫头像生成的同时也在Celeb A人脸数据集对改进后的新模型进行了实验。实验结果表明,改进后的模型性能得到了提升,具有较好地泛化性,生成的动漫头像更加清晰。（3）针对边界均衡生成对抗网络模型（BEGAN）其在生成动漫头像质量不高的缺点,利用U-net网络结构在图像重构的优势,将U-net网络结构融入到判别器网络中,引入超参数对生成动漫头像的质量与多样性进行平衡。通过对模型的多次实验,探究了各个参数对模型生成结果质量的影响,证实了新模型的有效性。
任奕囡[4]（2021）在《中国数字货币的法律规制研究》文中研究表明
陈小静[5]（2021）在《纸币红外特征鉴伪算法的研究》文中进行了进一步梳理纸币在市场流通中,不可避免会遇到假币混杂其中,且假币种的数量少且不均衡。这种小样本不均衡分类学习是目前人工智能领域重点突破方向。广泛用于图像识别的深度学习,对这种纸币数据分类也容易出现过拟合。针对这种情形,研究具有解决小样本学习的智能预测鉴伪算法很有必要。本文的研究是基于已有假币样本少且不均衡的问题展开理论研究。设计算法对样本做倾斜校正、滤波去噪以及切割的预处理操作。提出新的红外纸币鉴伪模型,并且针对提出的模型做了优化改进。通过研究证明,该模型一定程度上解决了样本不均衡以及小样本的红外纸币图像识别问题,也为这一类型的图像识别提供参考方向。本文主要的工作及创新点如下:（1）深入研究红外图像噪声处理,提出小波变换与Gabor结合的算法对图像进行去噪,将图像经过小波变换后的高频细节子图用Gabor滤波去噪融合,再经过小波变换重构,得到去噪后的图像。该方法做到去噪的同时保留了纸币的细节信息,便于后续纸币识别。（2）深入研究生成对抗网络理论,提出基于辅助分类深度生成对抗网络新的红外纸币鉴伪模型,完成纸币特征提取与识别。模型中利用生成器和鉴别器博弈,将标签和随机噪声级联生成具有我们样本特征的图片,用生成的的数据进一步优化鉴别器,扩充我们的样本数量。纸币特征抽取后形成的鉴别器既可以判断图像真假也能对纸币分类,加入分类后鉴别器生成器能力也有所提高,在动态优化中实现理想的分类识别。用扩充后的样本进一步优化鉴别器,从而实现用少量标签样本就可以利用生成器和鉴别器的博弈提高模型特征提取能力,优化网络参数,平衡样本数量,继续优化分类,完成纸币识别。（3）深入研究注意力机制基本原理,对上述提出的模型做出改进。将注意力引入生成对抗网络的鉴别器中,给鉴别器卷积通道加一个权重预测分支,期望自动学习通道特征的重要程度。通过对输入来的特征图进行全局平均池化,然后接一个Sigmoid函数,得到通道特征的权重向量,然后和通道中原特征图做乘法加权,达到自动关注含信息量大的通道的目的。基于改进的辅助分类深度生成对抗网络算法实现纸币识别,一定条件下正确率得到了提升,但训练初期正确率没有明显变化。
胡今朝[6]（2020）在《基于深度学习的图像描述算法研究》文中研究说明图像描述任务致力于赋予计算机“看图说话”的能力,即在给定输入图片的条件下自动生成符合自然语言表达习惯且真实反应图像内容的文字序列。该任务通常会采用图像识别模型或物体检测模型作为特征提取器或实体检测器来获取供描述模型进一步使用的图像特征。然而,现存的图像描述算法并不能很好地利用上游任务的输出,这往往是由于模型在解决序列到序列生成任务中的长距依赖问题时引入了注意力机制,从而引发“过关注”问题,最终导致模型忽略图像中不显着的内容,造成描述模型生成的语句缺失部分图像细节。此外,通过最小化交叉熵目标函数优化模型参数时会引入曝光偏差和标签偏差:曝光偏差是指模型在训练阶段总是输入参考语句中的单词而在测试阶段使用的是生成语句的单词,这会导致误差积累,标签偏差是指测试阶段总是生成训练阶段图像中出现的高频场景或参考语句中出现的高频词汇。同时,交叉熵损失函数也会导致描述语句缺乏多样性和过矫正问题。虽然在图像描述任务中引入强化学习算法能够部分解决曝光偏差和标签偏差的问题,但这类算法通常采用“自动评价指标”（如Bleu、Meteor、CIDEr和Rouge）作为奖励值;由于这些指标并不完全与人类专家的评价标准成正相关,进而造成模型虽然强化了指标但并没有提升描述语句质量的现象。本文提出一种带有混合注意力机制的对抗逆强化学习图像描述框架,该框架通过两种设计:混合注意力机制和对抗逆强化学习方法提升模型表现,主要贡献包括:（1）混合注意力机制由视觉自注意力机制和软注意力机制组成,前者用于关注图像中的主要对象,后者用于表征所有被检测出来的目标之间的相互关系,这种设计避免了注意力机制对某个主要对象的过度关注问题,最后将两种注意力机制的输出拼接作为后续模块的输入。（2）在对抗逆强化学习框架中模型自学习的奖励同时由图像特征和语句特征映射得到,“评价指标”类奖励仅由语句自身的n-gram匹配度决定,前者能确保语句与图像的对应。（3）在训练阶段,文章将生成语句和参考语句均映射为玻尔兹曼分布,再通过对抗生成网络训练生成器,用以解决曝光偏差、标签偏差及过矫正问题,同时增加语句的多样性。最后,在Microsoft COCO数据集上进行的实验结果表明,本文提出的算法在定性和定量上较当前一些算法有一定的优势。
周林勇[7]（2020）在《基于生成对抗网络的图像分类研究及其在脉冲星候选体识别中的应用》文中研究指明脉冲星是高度磁化的旋转中子星,具有体积小、密度大等特点。脉冲星的发现在物理和天文学领域都有着重大的意义。随着人工智能技术的发展,基于深度学习的图像识别方法被越来越多地用于脉冲星候选的识别。然而,脉冲星候选体数据集具有极端不平衡以及正类样本匮乏等特征,导致传统识别方法表现出模型偏移、效果不佳等现象;另外,这类方法需要大量的标签样本,这对脉冲星候选体数据集来说也是难以实现的。基于此,本文从生成对抗网络（GANs）的角度出发,探索非平衡数据集以及小规模数据集的图像识别与半监督学习问题。论文的主要工作与创新包含以下四个方面:（1）提出一种基于辅助分类器生成对抗网络（ACGAN）的图像识别模型CP-ACGAN。ACGAN是基于GANs提出的一种样本可控性生成模型,同时它也能预测样本的标签。但当把该模型用于图像分类时,却表现出收敛速度慢、识别效果差等现象。经分析认为这是由判别器的输出层网络结构以及模型损失函数导致的。因此,通过改进网络结构,重构损失函数以及引入样本生成与样本分类之间的权重因子,提出了一种新的图像识别模型CP-ACGAN。该模型能有效地利用生成样本补充训练样本的多样性,从而提高图像识别效果。同时,对权重因子的分析表明,CP-ACGAN模型是ACGAN、DCGAN以及CNN模型的统一表达形式。最后,通过在SVHN和CIFAR10上的分类实验表明:与传统识别方法相比,CP-ACGAN模型具有更好的图像识别效果;此外,对模型中的权重因子也进行了实验分析。（2）提出一种半监督学习模型SSL-ATJD。基于GANs的样本生成能力,提出一种半监督学习模型SSL-ATJD。该模型由一个生成器、一个分类器和三个判别器构成,同时模型中还包含了样本与标签之间的四类联合分布进行对抗训练。理论分析表明模型有唯一的最优解,且生成器生成的样本能有效补充标签样本的多样性。当模型达到平衡时,四类联合分布相等,相应的条件分布和边缘分布也相等。因此,模型不仅可以预测样本标签,同时还能可控地生成样本。最后,分别在MNIST、CIFAR10和SVHN上进行半监督实验,结果表明:SSL-ATJD模型具有当前最好的半监督分类与半监督生成效果。同时,在MNIST上的进一步实验还表明,该模型对半监督学习中标签样本的数量表现出极强的鲁棒性。（3）提出一种基于对抗训练的图像识别模型ICAT。进一步改进SSL-ATJD模型,得到一种基于对抗训练的图像识别模型ICAT。它由一个生成器、一个分类器和两个判别器构成。训练中,生成器与分类器相互监督、相互协作,最终共同达到最优。理论分析表明模型有唯一的最优解。当模型达到平衡时,分类器刚好是生成器的推理网络,即条件生成样本通过分类器后得到的预测标签与生成该样本的输入标签相同。因此,生成器生成的样本有效地增加了训练样本的多样性。ICAT模型不仅对小规模数据集和非平衡数据集具有出色的识别能力,而且可以生成类别可控的样本。最后,分别在MNIST和SVHN上进行小样本实验。结果表明ICAT模型不仅比CNN具有更好的分类效果,而且它的可控性也明显强于CGAN和ACGAN模型。（4）将模型应用于脉冲星候选体数据集FAST和HTRU。将提出的图像识别模型CP-ACGAN和ICAT分别应用到脉冲星候选体数据集FAST和HTRU上,以解决传统基于深度学习的识别方法面临的模型偏移和效果不佳等问题。实验结果表明:提出的模型不仅提高了识别效果,同时还降低了漏报率。相比之下,ICAT模型的识别效果更好,因此,也更适合用于脉冲星候选体识别。最后,还将SSL-ATJD模型应用到HTRU上,探索非平衡数据集上的半监督学习。结果表明,只需要对少量样本进行标记,该模型便可达到与全监督CNN模型相同的识别效果。因此,它不仅可以降低因样本标记带来的人力、物力等成本,同时对标签样本稀缺的数据集也有显着作用。
李筱筱[8]（2020）在《我国法定数字货币发行的法律问题研究》文中认为很多国家正试着研发由中央银行以国家信用为担保负债发行的数字化支付和结算工具——法定数字货币（CBDC）。CBDC与虚拟货币、电子货币并不相同,它在技术上采用了与私人数字货币相似的区块链技术,还有分布式记账、智能合约等先进科技,可脱离银行账户实现点对点离线交易,另外不同于私人数字货币,CBDC的交易信息和用户数据等匿名程度可控（可控匿名）。一些国家在是否发行CBDC、发行CBDC的动机以及发行何种CBDC等问题上存在理论争议。国际上,委内瑞拉率先发行了石油币,其他国家也正积极实验,为日后发行CBDC做出准备,如英国的RS Coin项目、加拿大的Jasper项目、新加坡的Ubin项目以及瑞典和乌拉圭的本国货币数字化行动。在这些实践/实验中各国对CBDC的问题研究主要集中在经济领域,暴露出对CBDC法律问题研究的忽视。法律是个人和单位所能触碰的最低限度。为了CBDC稳定有序的发展,必须对它面临的法律问题和潜在风险加以防范。我国正在研发的CBDC是一种数字货币和电子支付工具,称为DC/EP。它主要面临以下两类法律问题:第一,现实问题。它缺乏一定法律依据,货币法偿性和所有权转移生效要件等问题还未得到立法明确,现行法定货币的假币认定标准和销毁程序也不适用于CBDC。第二,潜在的法律风险。基于它所采用的新技术,可能面临洗钱问题和数据隐私泄露风险。对此,我国应在以下方面做好准备:第一,明确CBDC的法律地位,包括明确CBDC的法定货币地位、无限法偿性以及所有权转移的生效要件等内容;第二,完善有关货币犯罪的法律规定,统一CBDC认定标准,制定CBDC假币销毁程序,完善反洗钱法律法规;第三,完善用户数据信息保护机制,明确受保护的信息和数据的具体内容,应用支付标志化技术,发展自主可控的数据隐私保护模式;第四,创新应用监管科技,将法律与科技相结合,采取科技的方法来增强监管,减少法律实施成本。第五,积极推动国际交流与合作。
王锡攀[9]（2019）在《法定数字货币的发行技术选择与法律问题分析》文中研究说明以比特币为代表的数字货币的出现,正在挑战着传统概念对于货币的定义,同时比特币的行情走势也正不断刷新着大家对于数字货币价值的认知。应该说,从比特币奇高的市场价值表现上,我们不难认同数字货币正在以全新的一种姿态逐步跻身于世界流通货币的舞台。国家金融与发展实验室发布权威观点:目前国内有关部门正在通过专项研究的方式,针对以数字加密货币、区块链技术等底层数字货币技术进行调查研究。调研显示,如果运用区块链作为底层技术来发行数字货币,可以大幅度地提升金融便利与覆盖性,从而实现效率提升,金融业务运行成本有望大幅度降低。区块链技术作为比特币底层技术实现,确保了数字货币的透明性、开放性、不可篡改性和去中心化的几个特点。以上几个特点对于未来国家发行法定数字货币来说,有的能够直接降低货币发行、流通的交易成本,有的也可能给资金的流动监管带来新的挑战。在不远的将来央行将代表政府正式发行法定数字,可以预见数字货币必将对现有的法律制度产生诸多挑战。无论是在民法领域、金融法领域、经济法领域都将面对很多新问题。譬如:货币所有权转移的认定问题、个人信息保护问题、网络支付问题、数字货币是否属于物权客体、法院无法强制执行的问题、数字货币保管责任的认定、隐私保护问题、货币发行依据问题、货币法偿性的问题、反假币问题、数字货币的反洗钱问题、银行挤兑问题、账户体系问题、财务会计科目问题、财税结构问题、存款收益问题、数字货币如何征税等。因此,在真正开始发行法定数字货币前,一方面我们需要处理好底层技术选择与技术实现的问题,另一方面我们需要对法律制度上还存在缺陷的部分尽快进行完善修补,明确数字货币地位等关键性问题。或是通过系统化的修法、立法为数字货币发行、流通提供一系列制度与法律保障。
卢丹丹[10]（2019）在《基于深度学习的行人重识别技术》文中提出社会的迅猛发展,使得人们对社会公共的安全问题越来越关注。很多大型公共场合都正在逐步大范围多角度的安装监控摄像头,形成监控网络。但面对监控视频的急剧增加所带来的海量数据,怎样使监控视频的分析和使用更加高效和智能化是一个有待解决的问题。基于行人重识别的智能视频分析方法成为了计算机视觉领域的热点。行人重识别（Person Re-Identification,ReID）技术是判断在不同监控摄像头下出现的行人图像是否属于同一行人的技术。将深度学习应用到行人重识别中已成为当前的研究热点,和人工提取特征的方法相比较,深度卷积神经网络采用自动学习的方法,从数据中得到表征图像的特征,并对图像进行分类,具有实际意义。论文首先总结了行人重识别常用的算法、特征以及深度学习网络框架,详细分析了深度卷积神经网络的架构,进一步研究了图像分类中被广泛采用的ResNet残差网络。其次,论文仔细分析了训练集扩容所需的学习模型并详细探讨了生成对抗网络,通过生成对抗网络对数据集进行有效扩容。然后,论文选用深度残差网络（ResNet-50）作为实验的基础模型,并在此基础上进行了改进,对行人进行特征提取和分析,有效地提高了特定行人识别率。同时,在PyTorch框架下,对改进的深度网络模型进行微调训练,达到最佳识别效果。最后,论文分析需求并设计和实现了基于深度学习的行人检测重识别系统,通过简单的待查询行人图像的输入,可直观的反馈出行人重识别结果。实验结果表明,本文所改进的方法训练出的模型能够学习到具有较高鲁棒性的特征,有效提高了行人重识别的识别率。
二、当前假币流行的特点和识别方法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、当前假币流行的特点和识别方法（论文提纲范文）
（1）基于图像光谱特征的纸币新旧识别关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 纸币业务需求层面 |
| 1.1.2 国家标准和规范层面 |
| 1.1.3 技术难点层面 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外技术路线分析 |
| 1.3 论文研究内容安排 |
| 第2章 纸币数字图像处理平台架构的实现 |
| 2.1 纸币数字图像处理平台架构 |
| 2.1.1 纸币图像采集系统整体框架 |
| 2.1.2 系统内部模块设计 |
| 2.2 CIS图像采集校正算法 |
| 2.2.1 CIS图像传感器物理特性 |
| 2.2.2 CIS图像传感器像素校正 |
| 2.2.3 CIS图像传感器漂移校正 |
| 2.2.4 实验与分析 |
| 2.3 纸币图像预处理算法 |
| 2.3.1 纸币图像边缘检测 |
| 2.3.2 纸币图像仿射变换 |
| 2.3.3 实验与分析 |
| 2.4 纸币面值面向识别算法 |
| 2.4.1 纸币特征提取 |
| 2.4.2 构建纸币图像模板 |
| 2.4.3 模板匹配识别纸币面值面向 |
| 2.4.4 实验与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于GLCM的纸币图像光谱分析及纹理特征提取 |
| 3.1 相关研究 |
| 3.2 纸币图像数据准备 |
| 3.3 基于灰度共生矩阵的纸币图像纹理特征提取 |
| 3.3.1 数字图像处理 |
| 3.3.2 纸币图像纹理特征提取 |
| 3.3.3 纸币图像纹理特征时间复杂性分析 |
| 3.3.4 纸币图像纹理特征数据集 |
| 3.4 纸币图像纹理特征分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于图像纹理特征的WOA-MLSVMs纸币新旧识别方法 |
| 4.1 相关研究 |
| 4.2 基于纸币图像纹理特征的MLSVMs脏污度识别 |
| 4.2.1 支持向量机 |
| 4.2.2 基于纸币图像纹理特征的MLSVMs脏污度识别 |
| 4.3 本质维数估计及高维特征数据降维 |
| 4.3.1 本质维数估计 |
| 4.3.2 高维特征数据降维 |
| 4.4 基于鲸鱼优化算法的纸币脏污度MLSVMs识别方法 |
| 4.4.1 鲸鱼优化算法 |
| 4.4.2 纸币脏污度WOA-MLSVMs识别方法 |
| 4.5 实验与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于卷积神经网的多光谱纸币新旧识别算法 |
| 5.1 相关研究 |
| 5.2 卷积神经网算法 |
| 5.2.1 神经元模型介绍 |
| 5.2.2 卷积神经网络基本结构 |
| 5.2.3 卷积神经网络的训练过程 |
| 5.3 纸币新旧识别卷积神经网 |
| 5.3.1 构建卷积神经网 |
| 5.3.2 训练卷积神经网络 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于高斯置信度的多光谱纸币脏污检测算法 |
| 6.1 相关研究 |
| 6.2 纸币脏污特征提取方法 |
| 6.2.1 高斯置信度算法介绍 |
| 6.2.2 特征图像建模 |
| 6.2.3 实验与分析 |
| 6.3 纸币脏污轮廓检测方法 |
| 6.3.1 边界跟踪的图像拓扑结构分析算法 |
| 6.3.2 实验与分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结束语 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）法定数字货币法经济逻辑与制度规则研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究意义和研究背景 |
| 第二节 核心名词辨析和界定 |
| 一、研究对象的界定 |
| 二、相关概念的界定 |
| 三、诸“货币”形态关系 |
| 第三节 国内外相关研究综述 |
| 一、法定数字货币的内涵 |
| 二、法定数字货币的影响 |
| 三、法定数字货币的发行 |
| 四、法定数字货币的规制 |
| 五、国内外相关研究述评 |
| 第四节 研究方法和内容框架 |
| 一、研究方法 |
| 二、内容框架 |
| 三、主要创新 |
| 第二章 货币本质和货币形态演进基本规律 |
| 第一节 货币的本质与主要理论 |
| 一、货币的内涵和本质理论 |
| 二、货币的职能和理论发展 |
| 三、货币的社会和法律属性 |
| 第二节 货币形态演进及其规律 |
| 一、货币形态演化进程和经济特征 |
| 二、货币形态演化的经济科技基础 |
| 三、货币形态演化的法经济学规律 |
| 第三节 新科技与数字货币发展 |
| 一、数字货币产生的经济科技基础 |
| 二、货币数字化和数字货币的产生 |
| 三、数字货币基本特征和价值改进 |
| 第三章 法定数字货币基本理论和逻辑基础 |
| 第一节 法定数字货币及其基本理论 |
| 一、法定数字货币的法经济内涵 |
| 二、法定数字货币的法经济属性 |
| 三、法定数字货币的法经济特征 |
| 四、法定数字货币的理论新挑战 |
| 第二节 数字形式“货币”的差异比较 |
| 一、法定数字货币与电子货币 |
| 二、法定数字货币与虚拟货币 |
| 三、法定数字货币与私人数字货币 |
| 第三节 法定数字货币的绩效和价值 |
| 一、货币竞争模式及其基本特点 |
| 二、现行货币竞争的绩效与不足 |
| 三、法定数字货币价值功能改进 |
| 第四章 国内外法定数字货币的研究与开发 |
| 第一节 国外法定数字货币的政策推进 |
| 一、私人数字货币的政策和监管 |
| 二、法定数字货币的政策和取向 |
| 三、法定数字货币的研究和实践 |
| 第二节 国际组织法定数字货币的研究 |
| 一、私人数字货币的取向和监管 |
| 二、法定数字货币的政策和取向 |
| 三、法定数字货币的研究和观点 |
| 第三节 我国法定数字货币的研究开发 |
| 一、法定数字货币理论和政策取向 |
| 二、法定数字货币研究和开发实践 |
| 三、法定数字货币科技和金融路径 |
| 第五章 法定数字货币对金融机制的影响和效益 |
| 第一节 法定数字货币对货币机制的影响 |
| 一、法定数字货币对货币供应的变化 |
| 二、法定数字货币对货币需求的变化 |
| 三、法定数字货币对货币控制的提升 |
| 第二节 法定数字货币对货币政策的影响 |
| 一、货币政策调控模式理论及其实践 |
| 二、法定数字货币对调控机制的优化 |
| 三、法定数字货币对传导机制的改进 |
| 第三节 法定数字货币对支付体系的影响 |
| 一、我国现行支付体系及其运营模式 |
| 二、我国支付体系存在的问题和缺陷 |
| 三、法定数字货币对支付体系的完善 |
| 第六章 我国法定数字货币制度供给与需求 |
| 第一节 法定数字货币制度需求和供给 |
| 一、现行法定货币的制度规则及评析 |
| 二、法定数字货币的制度需求和创新 |
| 第二节 法定数字货币制度供给和架构 |
| 一、法定数字货币的制度供给思路 |
| 二、法定数字货币的立法模式选择 |
| 第七章 我国法定数字货币发行和运行制度构建 |
| 第一节 法定数字货币发行的制度架构 |
| 一、法定数字货币发行的经济目标 |
| 二、法定数字货币发行的基本原则 |
| 三、法定数字货币发行的管理机制 |
| 第二节 法定数字货币运行与流通管理 |
| 一、法定数字货币运行体系和基础 |
| 二、法定数字货币运行与流通机制 |
| 三、法定数字货币流通的配套制度 |
| 第三节 法定数字货币权责义务及配置 |
| 一、法定数字货币的主要法律关系 |
| 二、法定数字货币发行的权责配置 |
| 三、法定数字货币运行的权责分配 |
| 第八章 总结与展望 |
| 一、全文总结 |
| 二、未来展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）基于生成对抗网络的动漫头像生成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 图像生成模型研究现状 |
| 1.2.2 生成对抗网络研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容以及章节安排 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 相关理论介绍 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.1.1 卷积层 |
| 2.1.2 局部感受野与权值共享 |
| 2.1.3 池化层 |
| 2.1.4 激活函数 |
| 2.1.5 Dropout层 |
| 2.1.6 全连接层 |
| 2.2 生成对抗网络 |
| 2.3 优化算法 |
| 2.4 图像评价指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于改进DCGAN模型的动漫头像生成 |
| 3.1 转置卷积 |
| 3.2 批归一化 |
| 3.3 基于改进深度卷积生成对抗网络的模型设计 |
| 3.3.1 深度卷积生成对抗网络的优缺点 |
| 3.3.2 生成器模型设计 |
| 3.3.3 判别器模型设计 |
| 3.3.4 损失函数的改进 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 实验数据 |
| 3.4.2 实验配置 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 融合U-Net网络的动漫头像生成模型 |
| 4.1 边界均衡生成对抗网络 |
| 4.1.1 自编码器 |
| 4.1.2 BEGAN网络模型结构 |
| 4.2 U-net网络模型 |
| 4.3 融合U-net网络的模型设计 |
| 4.3.1 生成器模型设计 |
| 4.3.2 判别器模型设计 |
| 4.3.3 损失函数设计 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 数据集及预处理 |
| 4.4.2 相关参数设置 |
| 4.4.3 实验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读期间的研究成果 |
（5）纸币红外特征鉴伪算法的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 红外纸币特征鉴伪 |
| 1.3.1 清分机概述 |
| 1.3.2 红外图像鉴伪过程 |
| 1.4 研究内容及各章节安排 |
| 1.4.1 研究内容及创新点 |
| 1.4.2 各章节安排 |
| 2.图像预处理 |
| 2.1 红外纸币图像预处理目标 |
| 2.2 红外纸币图像去噪 |
| 2.2.1 图像中常见噪声 |
| 2.2.2 中值滤波法 |
| 2.2.3 小波变换和Gabor结合去噪 |
| 2.3 红外纸币图像倾斜分割与校正 |
| 2.4 本章小结 |
| 3.基于生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪 |
| 3.1 生成对抗网络基本原理 |
| 3.1.1 GAN原理 |
| 3.1.2 DCGAN原理 |
| 3.1.3 CGAN原理 |
| 3.1.4 SGAN原理 |
| 3.1.5 ACGAN原理 |
| 3.2 基于生成对抗网络算法的纸币红外特征提取与识别 |
| 3.2.1 生成对抗网络模型设计 |
| 3.2.2 纸币红外特征提取与识别 |
| 3.3 本章小结 |
| 4.基于生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪模型改进 |
| 4.1 注意力机制 |
| 4.1.1 注意力机制基本原理 |
| 4.1.2 注意力机制类型 |
| 4.2 引入注意力机制改进的红外特征鉴伪原理 |
| 4.3 基于改进的生成对抗网络的纸币红外特征鉴伪 |
| 4.4 本章小结 |
| 5.实验结果与分析 |
| 5.1 实验环境与过程 |
| 5.1.1 实验环境 |
| 5.1.2 性能评价指标 |
| 5.1.3 实验过程 |
| 5.2 实验结果 |
| 5.3 实验分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6.总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）基于深度学习的图像描述算法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 计算机视觉简介 |
| 1.2.1 概述 |
| 1.2.2 典型任务 |
| 1.3 自然语言处理简介 |
| 1.3.1 概述 |
| 1.3.2 典型任务 |
| 1.4 图像描述发展概况 |
| 1.4.0 概述 |
| 1.4.1 基于模版的方法 |
| 1.4.2 基于深度学习的方法 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 1.6 论文的组织架构和安排 |
| 第二章 图像描述算法的理论基础 |
| 2.1 图像识别 |
| 2.1.1 图像识别网络的基本模块 |
| 2.1.2 图像识别常见的典型网络 |
| 2.2 目标检测算法 |
| 2.2.1 传统目标检测算法 |
| 2.2.2 深度学习目标检测算法 |
| 2.3 对抗生成网络 |
| 2.4 逆强化学习 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 混合注意力机制下的图像特征表示 |
| 3.1 编码器-解码器 |
| 3.2 基础注意力机制 |
| 3.3 基础注意力机制的变种 |
| 3.4 自注意力机制 |
| 3.5 混合注意力机制提取图像特征 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 对抗逆强化学习模式下的模型优化 |
| 4.1 图像描述任务中交叉熵损失函数的缺陷 |
| 4.2 基于策略梯度的模型训练方法 |
| 4.3 基于强化学习框架的图像描述模型 |
| 4.4 基于对抗生成网络的图像描述模型 |
| 4.5 基于对抗逆强化学习的图像描述模型 |
| 4.5.1 概述 |
| 4.5.2 生成器 |
| 4.5.3 奖励模型 |
| 4.5.4 玻尔兹曼分布 |
| 4.5.5 判别器 |
| 4.5.6 数据集与评价标准 |
| 4.5.7 实验结果定性分析 |
| 4.5.8 实验结果定量分析 |
| 4.5.9 reward模型分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（7）基于生成对抗网络的图像分类研究及其在脉冲星候选体识别中的应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 生成对抗网络 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.1.1 人工神经网络 |
| 2.1.2 卷积神经网络 |
| 2.2 生成对抗网络及其改进模型 |
| 第三章 基于辅助分类器生成对抗网络的图像识别 |
| 3.1 ACGAN模型分析 |
| 3.2 图像识别模型CP-ACGAN |
| 3.2.1 模型构造 |
| 3.2.2 损失函数 |
| 3.3 CP-ACGAN模型实验与结果分析 |
| 3.3.1 实验数据与参数设置 |
| 3.3.2 图像识别 |
| 3.3.3 超参数分析 |
| 第四章 基于生成对抗网络的半监督学习 |
| 4.1 背景介绍 |
| 4.2 半监督学习模型SSL-ATJD |
| 4.2.1 模型提出 |
| 4.2.2 模型收敛性分析 |
| 4.2.3 模型训练 |
| 4.3 SSL-ATJD模型实验与结果分析 |
| 4.3.1 实验数据与实验平台 |
| 4.3.2 网络层结构与超参数 |
| 4.3.3 半监督分类 |
| 4.3.4 半监督生成 |
| 4.4 基于对抗训练的图像识别模型ICAT |
| 4.4.1 模型构造 |
| 4.4.2 理论分析 |
| 4.4.3 模型训练 |
| 4.5 ICAT模型实验与结果分析 |
| 4.5.1 网络层结构与超参数 |
| 4.5.2 图像分类 |
| 4.5.3 生成样本可控性分析 |
| 第五章 脉冲星候选体识别 |
| 5.1 脉冲星信号的搜索与判别 |
| 5.1.1 脉冲星信号的搜索 |
| 5.1.2 脉冲星候选体判别 |
| 5.2 脉冲星候选体数据集与评价指标 |
| 5.2.1 脉冲星候选体数据集 |
| 5.2.2 评价指标 |
| 5.3 基于CP-ACGAN、ICAT的脉冲星候选体识别 |
| 5.3.1 模型结构与超参数 |
| 5.3.2 HTRU上的实验结果分析 |
| 5.3.3 FAST上的实验结果分析 |
| 5.4 基于SSL-ATJD的脉冲星候选体识别 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间主要研究成果 |
（8）我国法定数字货币发行的法律问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 绪论 |
| 一 研究背景与选题意义 |
| 二 文献综述 |
| 三 研究思路与创新点 |
| 第一章 法定数字货币的特殊性 |
| 第一节 法定数字货币的概念比较 |
| 一 法定数字货币的含义 |
| 二 法定数字货币的相关概念厘清 |
| 第二节 法定数字货币的主要特点分析 |
| 一 法定数字货币的法偿性特点 |
| 二 法定数字货币的技术特点 |
| 三 法定数字货币的转移特点 |
| 四 法定数字货币的可控匿名特点 |
| 第二章 法定数字货币发行的国际考察 |
| 第一节 发行法定数字货币的理论争议 |
| 一 关于是否发行CBDC |
| 二 关于为何发行CBDC |
| 三 关于发行何种CBDC |
| 第二节 法定数字货币的实践探索 |
| 一 委内瑞拉发行石油币的失败教训 |
| 二 英国RS Coin项目试点经验 |
| 三 其他国家研发经验 |
| 第三节 对国际考察的总结 |
| 第三章 我国法定数字货币发行面临的主要法律问题 |
| 第一节 法律依据缺失的现实问题 |
| 一 货币法偿性问题 |
| 二 货币所有权问题 |
| 三 假币问题 |
| 第二节 数字技术下的潜在法律风险 |
| 一 洗钱问题 |
| 二 数据隐私保护问题 |
| 第四章 我国法定数字货币发行的法律建议 |
| 第一节 明确法定数字货币的法律地位 |
| 一 明确法定数字货币的法定货币地位 |
| 二 明确法定数字货币的无限法偿性 |
| 三 明确货币所有权转移的生效要件 |
| 第二节 完善有关货币犯罪的法律规定 |
| 一 统一法定数字货币认定标准 |
| 二 制定法定数字货币假币销毁程序 |
| 三 完善反洗钱法律法规 |
| 第三节 完善用户数据信息保护机制 |
| 一 明确保护信息和数据的具体内容 |
| 二 应用支付标志化技术 |
| 三 发展自主可控的数据隐私保护模式 |
| 第四节 创新应用监管科技 |
| 第五节 积极参与国际交流与合作 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）法定数字货币的发行技术选择与法律问题分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导言 |
| 一、问题的提出 |
| 二、研究价值及意义 |
| 三、文献综述 |
| 四、主要研究方法 |
| 五、论文结构 |
| 第一章 数字货币的理论基础 |
| 一、数字货币的基本理论 |
| 二、数字货币与传统货币的区别与联系 |
| 第二章 法定数字货币发行技术的选择 |
| 一、区块链技术在数字货币中的运用 |
| 二、国内外对于数字货币发行方案的选择 |
| (一)发行法定数字货币面临的技术问题 |
| (二)可选的技术方案 |
| 三、选择区块链作为发行技术与产生的法律问题之间的关系 |
| 四、探讨我国法定数字货币发行的优选方案 |
| 第三章 发行数字货币所将面临的挑战与分析 |
| 一、法定数字货币的法律地位 |
| (一)数字货币的发行依据 |
| (二)数字货币是否为物权客体 |
| (三)数字货币的法偿性 |
| 二、法定数字货币发行中的相关问题 |
| (一)数字货币的所有权转移认定 |
| (二)数字货币司法中的强制执行力 |
| (三)数字货币的反洗钱工作 |
| (四)数字货币的反假币工作 |
| 三、法定数字货币流通中的相关问题 |
| (一)个人信息与隐私保护问题 |
| (二)数字货币的保管责任认定 |
| (三)数字货币的网络支付与银行挤兑 |
| 第四章 完善制度与解决问题的建议 |
| 一、确认法定数字货币的法律地位 |
| 二、加强顶层设计与监管手段的多样化 |
| 三、重视法定数字货币应用环节中的细节问题 |
| 四、保障法定数字货币发行技术研究的资源投入 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 后记 |
（10）基于深度学习的行人重识别技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 专用术语注释表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 行人重识别研究现状 |
| 1.2.2 深度学习研究现状 |
| 1.3 论文组织结构 |
| 第二章 相关技术综述 |
| 2.1 卷积神经网络 |
| 2.1.1 人工神经元简介 |
| 2.1.2 LeNet-5 网络简介 |
| 2.1.3 ResNet残差网络 |
| 2.2 GAN生成式对抗网络 |
| 2.2.1 生成对抗网络原理 |
| 2.2.2 深度卷积生成对抗网络 |
| 2.3 行人检测和重识别常用特征 |
| 2.3.1 行人检测常用特征 |
| 2.3.2 行人重识别常用特征 |
| 2.4 深度学习框架PyTorch |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于DCGAN的行人图像特征提取 |
| 3.1 训练集扩容 |
| 3.1.1 DCGNN介绍 |
| 3.1.2 数据扩容训练 |
| 3.2 特征提取 |
| 3.2.1 卷积层 |
| 3.2.2 池化层 |
| 3.2.3 全连接层 |
| 3.2.4 损失函数和激活函数 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于改进ResNet-50 的行人重识别研究 |
| 4.1 改进的ResNet-50 网络 |
| 4.2 距离度量方法 |
| 4.3 基于改进ResNet-50 网络的行人重识别训练与测试 |
| 4.3.1 训练阶段 |
| 4.3.2 测试阶段 |
| 4.4 标准数据集与性能评价标准 |
| 4.4.1 行人重识别标准数据集 |
| 4.4.2 性能评价指标 |
| 4.5 实验结果及分析 |
| 第五章 行人重识别系统的设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.2 功能分析 |
| 5.3 系统的设计与实现 |
| 5.3.1 神经网络训练 |
| 5.3.2 行人重识别模块与模型评估 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
四、当前假币流行的特点和识别方法（论文参考文献）
- [1]基于图像光谱特征的纸币新旧识别关键技术研究[D]. 孙伟忠. 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所), 2021(01)
- [2]法定数字货币法经济逻辑与制度规则研究[D]. 余雪扬. 江西财经大学, 2021(09)
- [3]基于生成对抗网络的动漫头像生成研究[D]. 王杨. 江西理工大学, 2021(01)
- [4]中国数字货币的法律规制研究[D]. 任奕囡. 南京师范大学, 2021
- [5]纸币红外特征鉴伪算法的研究[D]. 陈小静. 辽宁科技大学, 2021
- [6]基于深度学习的图像描述算法研究[D]. 胡今朝. 合肥工业大学, 2020(02)
- [7]基于生成对抗网络的图像分类研究及其在脉冲星候选体识别中的应用[D]. 周林勇. 贵州师范大学, 2020(12)
- [8]我国法定数字货币发行的法律问题研究[D]. 李筱筱. 上海师范大学, 2020(07)
- [9]法定数字货币的发行技术选择与法律问题分析[D]. 王锡攀. 华东政法大学, 2019(03)
- [10]基于深度学习的行人重识别技术[D]. 卢丹丹. 南京邮电大学, 2019(02)