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多推荐策略下充电网络鲁棒性分析及关键节点识别
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作者 耿鹏 柳艳 《智慧电力》 北大核心 2025年第1期62-67,106,共7页
针对电动汽车充电网络可能因局部超载或故障而形成级联失效的问题,提出了一种基于多推荐策略的电动汽车充电网络鲁棒性分析方法。其采用Space-L方法构建充电网络拓扑结构,并引入负载-容量级联失效模型,基于距离、快充桩数量、用户偏好... 针对电动汽车充电网络可能因局部超载或故障而形成级联失效的问题,提出了一种基于多推荐策略的电动汽车充电网络鲁棒性分析方法。其采用Space-L方法构建充电网络拓扑结构,并引入负载-容量级联失效模型,基于距离、快充桩数量、用户偏好、价格和总评分等推荐策略,评估了不同推荐策略下充电网络的动态响应。仿真结果表明,在特定节点失效比下,不同推荐策略均导致了最大连通子图相对大小的突变,经过识别触发突变的失效节点所对应充电站的经纬度,即可识别充电网络中的关键节点,验证了本文所提方法的正确性。 展开更多
关键词 推荐策略 充电站网络 鲁棒性 级联失效 关键节点
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考虑过载级联失效的航空-高铁相依网络鲁棒性
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作者 任新惠 袁娜 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期39-51,共13页
空铁联运是航空运输与铁路运输协作的一种联合运输方式,通过机场与高铁的无缝中转,旅客可以有效换乘,出行范围扩大。由于公共卫生事件、自然灾害带来的冲击,重点研究不同时段下航空-高铁相依网络过载级联失效的鲁棒性问题。构建线性负... 空铁联运是航空运输与铁路运输协作的一种联合运输方式,通过机场与高铁的无缝中转,旅客可以有效换乘,出行范围扩大。由于公共卫生事件、自然灾害带来的冲击,重点研究不同时段下航空-高铁相依网络过载级联失效的鲁棒性问题。构建线性负载容量模型对航空-高铁相依网络进行蓄意攻击和随机攻击下的鲁棒性分析,并结合负载容量系数β和初始负载系数α提出了中心节点负载占比p指标,分析α对网络鲁棒性的影响。研究发现:航空-高铁相依网络并非属于同配耦合和异配耦合的网络;蓄意攻击相依网络时,网络效率随β值的增大而增大,呈现一阶相变并存在临界负载容量系数;模型参数α通过指标p影响网络鲁棒性,p越大,单网越脆弱。而整体相依网络的鲁棒性,则取决于相依的两个节点中较大的p值;从不同时段下随机攻击相依网络上的节点结果来看,8:00-10:00时段是网络鲁棒性最高的时段,22:00-24:00是网络最为脆弱的时段。研究结论为构建快速高效稳定的空铁联运网络便于旅客选择空铁换乘提供理论依据。 展开更多
关键词 相依网络 鲁棒性 级联失效 综合运输 空铁联运
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改进攻击策略下的建设安全责任主体网络鲁棒性研究——基于管理缺陷视角
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作者 李国良 赵宇飞 +2 位作者 陈自强 杨家辉 黄剑 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第4期1434-1443,共10页
为识别建设工程安全事故中的管理缺陷致因机理,基于复杂网络理论构建安全责任主体网络,考虑经典耦合映像格子模型适应性,提出自适应负载分配攻击策略,验证级联效应下网络鲁棒性。首先,收集144起较大及以上建筑领域事故调查报告,以追责... 为识别建设工程安全事故中的管理缺陷致因机理,基于复杂网络理论构建安全责任主体网络,考虑经典耦合映像格子模型适应性,提出自适应负载分配攻击策略,验证级联效应下网络鲁棒性。首先,收集144起较大及以上建筑领域事故调查报告,以追责逻辑提取相关责任主体构建复杂网络,并基于组织网络结构与级联特征指标提出自适应负载分配攻击策略;其次,计算责任主体网络特征参数,分析网络拓扑特性;最后,基于鲁棒性评价指标,对比验证改进攻击策略下责任主体网络鲁棒性。研究显示,建设工程安全责任主体网络具有小世界特征和无标度特性;在经典单次攻击下,建设工程安全管理的重要责任主体一旦失职,将对网络鲁棒性造成严重影响;自适应负载分配连续靶向攻击模拟了建筑项目发生管理缺陷情况下的级联效应,刻画了跨组织、多层级的责任共担机制,揭示了管理缺陷安全事故致因机理,并为降低建设工程安全事故从组织管理视角提供了理论依据。 展开更多
关键词 安全社会工程 管理缺陷 责任主体 鲁棒性 级联效应
原文传递
滑坡灾害影响下高速公路网络鲁棒性分析
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作者 李洁 张欣宇 +2 位作者 朱全军 肖向良 周苏华 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期176-186,共11页
地质灾害的发生通常导致道路交通基础设施大面积故障,将对区域内的交通活动产生严重影响.为分析交通系统抵御灾害破坏的能力,本研究在考虑地质灾害对运输网络影响的基础上,提出了一种评估公路网络鲁棒性的方法.结合历史灾害数据,将灾害... 地质灾害的发生通常导致道路交通基础设施大面积故障,将对区域内的交通活动产生严重影响.为分析交通系统抵御灾害破坏的能力,本研究在考虑地质灾害对运输网络影响的基础上,提出了一种评估公路网络鲁棒性的方法.结合历史灾害数据,将灾害对道路交通的影响量化为网络中路段的受损概率,以路段受损概率和路段重要性指标定义了路段的脆弱性指标.运用渗流理论,通过模拟并比较网络在受到不同策略的攻击后鲁棒性指标的变化,从网络结构和性能两个方面评估了网络的鲁棒性.在结构方面,以通过网络连通子图规模找出渗流的临界阈值作为鲁棒性指标;在性能方面,以网络整体可达性评估渗流过程中网络整体性能变化.研究发现,网络在基于路段脆弱性指标的攻击下最为脆弱,结构和性能两个方面的评估结果均表明网络的主要组件占整体结构的40%~50%.同时,本研究以渗流的临界阈值和鲁棒性指标变化峰值识别出了可能的关键路段,提出通过对比不同路段对网络整体的影响,确定网络中有效关键路段的方法.本研究提出的从网络鲁棒性评估到网络关键路段识别的研究框架能够为评估和提升交通网络鲁棒性提供参考,并为交通运输网络的规划和管理提供理论支撑. 展开更多
关键词 公路规划 鲁棒性 地质灾害 渗流理论 交通可达性
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基于脆弱性感知的增强对抗训练鲁棒性方法
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作者 贾婧玥 金澎 +1 位作者 王兵 陈兴元 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期230-236,共7页
为防止脆弱样本降低对抗训练模型的鲁棒性和准确率,提出一种从决策边界角度重新加权训练数据的方法。通过迭代搜索获取决策边界附近的对抗样本,由于熵越小,样本的脆弱性越大,为避免扰动干扰和错误分类,提出使用熵评估样本的脆弱性。根... 为防止脆弱样本降低对抗训练模型的鲁棒性和准确率,提出一种从决策边界角度重新加权训练数据的方法。通过迭代搜索获取决策边界附近的对抗样本,由于熵越小,样本的脆弱性越大,为避免扰动干扰和错误分类,提出使用熵评估样本的脆弱性。根据预测分布的熵,按合适的惩罚因子调整每个对抗训练样本的损失,提升脆弱训练样本的训练强度,提升模型的鲁棒性。实验结果表明,所提算法在保持模型准确率的同时,能够显著提高模型的对抗鲁棒性。 展开更多
关键词 对抗样本 决策边界 对抗训练 鲁棒性 准确率 脆弱性 深度学习
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基于加速-鲁棒性目标级联法的柔性互联微网群分层协同优化调度方法
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作者 张楚天 熊炜 +3 位作者 陆之洋 袁旭峰 徐玉韬 苗宇 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第1期35-43,共9页
随着“双碳”目标下新型电力系统的发展,微电网规模日益增加,基于柔性互联的微电网群可实现微电网间互联互济,提高供电可靠性和经济性。针对柔性互联微电网群的优化调度问题,提出基于加速-鲁棒性目标级联法的微网群分层协同调度策略。首... 随着“双碳”目标下新型电力系统的发展,微电网规模日益增加,基于柔性互联的微电网群可实现微电网间互联互济,提高供电可靠性和经济性。针对柔性互联微电网群的优化调度问题,提出基于加速-鲁棒性目标级联法的微网群分层协同调度策略。首先,分别制定峰、平、谷不同时刻调度策略,建立微网群双层模型,上层是以微网群运营为主体的经济调度模型,下层是以子微网为主体的经济调度模型。其次,将智能软开关(soft open point,SOP)连在子微网末端的公共点,通过SOP实现子微网之间的互联,将微网与主网之间的交换功率作为耦合变量,采用加速-鲁棒性目标级联法实现上、下层模型的优化求解。最后,由算例分析表明:基于加速-鲁棒性目标级联法的优化调度方案能减少系统运行成本,实现整个微网群系统的协同优化调度。 展开更多
关键词 柔性互联微网群 优化调度 分时电价 加速-鲁棒性目标级联法 多运营主体
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原型对比学习驱动的鲁棒性关系抽取方法
7
作者 吴涛 徐敖远 +4 位作者 田侃 先兴平 袁野 张姝 曹新汶 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期17-28,共12页
关系抽取旨在识别非结构化文本中实体对之间的语义关系,现有方法无法灵活应用于开放域场景,如何在开集环境中自适应地进行关系抽取仍然是该领域的一项重要挑战。针对关系抽取场景中未知类别样本识别问题,提出了一种原型对比学习驱动的... 关系抽取旨在识别非结构化文本中实体对之间的语义关系,现有方法无法灵活应用于开放域场景,如何在开集环境中自适应地进行关系抽取仍然是该领域的一项重要挑战。针对关系抽取场景中未知类别样本识别问题,提出了一种原型对比学习驱动的鲁棒性关系抽取方法。根据高斯分布为每个类别初始化可学习的原型中心,通过改进对比学习损失函数拉近同类样本到类别原型的距离,进一步通过增加正则化项约束样本输出概率分布与异类原型的差异。与对比方法相比,所提方法在3个数据集下的开集准确率比次优的模型分别提升了2.93%,3.16%,3.18%,且在闭集上的准确率没有降低,表明了模型能够在特征空间中拉近同类样本之间距离,推开异类样本之间距离,从而在不干扰已知关系类别的情况下,有效提升关系抽取模型对开放未知关系类别样本检测的鲁棒性。 展开更多
关键词 关系抽取 开集识别 鲁棒性分类 原型学习
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数据投毒下的云API服务质量预测模型鲁棒性分析与解释
8
作者 乞文超 鲍泰宇 +2 位作者 刘钰杰 申利民 陈真 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第1期44-54,共11页
准确可靠的服务质量预测是实现服务质量感知云API服务推荐和组合成功应用的关键,而现有研究通常假设预测模型的服务质量数据是可靠的,忽略了开放网络环境下恶意用户对云API服务质量预测模型的数据投毒攻击。本文从攻击机理和可解释的视... 准确可靠的服务质量预测是实现服务质量感知云API服务推荐和组合成功应用的关键,而现有研究通常假设预测模型的服务质量数据是可靠的,忽略了开放网络环境下恶意用户对云API服务质量预测模型的数据投毒攻击。本文从攻击机理和可解释的视角提出数据投毒攻击下的云API服务质量预测模型鲁棒性分析与解释方法。首先,量化云API服务质量感知情境下的恶意用户行为,实现利用不同攻击方式对服务质量预测模型的数据投毒攻击,并在统一的框架下给出了考虑投毒攻击类别、攻击强度和攻击规模的鲁棒性分析方法。其次,定义5种服务质量数据特征作为解释因子,采用基于回归分析的建模方法,建立云API服务质量预测模型的鲁棒性解释模型。实验结果能够有效阐明面向云API服务质量预测模型的投毒攻击机理及其鲁棒性,解释并给出数据投毒下引起预测性能波动的关键数据特征,继而为数据投毒攻击防御提供支持。 展开更多
关键词 数据投毒 云API 服务质量预测 鲁棒性 可解释性
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对抗鲁棒性评估的指标体系及其完备性
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作者 石育澄 韩亚洪 《软件学报》 北大核心 2025年第3期1304-1326,共23页
对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的... 对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的分析与比较,忽视了攻击成功率和不同范数对鲁棒性评估指标体系完备性的影响以及对攻防方法设计的限制.从范数选择和度量指标两个维度展开对抗鲁棒性评价指标体系的讨论,分别从评价指标定义域的包含关系、鲁棒性描述粒度以及鲁棒性评估序关系3个方面对鲁棒性评估指标体系完备性进行理论分析,并得出以下结论:使用均值等噪声统计量比使用攻击成功率等评价指标定义域更大且更全面,同时能够保证任意两个对抗样本集合都能够进行比较;使用L_(2)范数比使用其他范数在鲁棒性评估的描述上更具完备性.在6个数据集上对23种模型及20种对抗攻击方法的大量实验验证了这些结论. 展开更多
关键词 对抗机器学习 对抗鲁棒性 对抗样本 对抗攻击 对抗扰动
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基于动态级联失效的开发者协作网络鲁棒性研究
10
作者 周琴 徐桂琼 《复杂系统与复杂性科学》 北大核心 2025年第1期33-42,共10页
开源社区关键开发者流失会造成剩余开发者心理和行为变化,引发系列级联效应。考虑跟随效应下关键开发者流失对剩余开发者工作强度和协作意愿的影响,设计负载容量变化的动态级联失效模型,并以开源设计平台AngularJS为例,探究开发者协作... 开源社区关键开发者流失会造成剩余开发者心理和行为变化,引发系列级联效应。考虑跟随效应下关键开发者流失对剩余开发者工作强度和协作意愿的影响,设计负载容量变化的动态级联失效模型,并以开源设计平台AngularJS为例,探究开发者协作网络鲁棒性。研究发现:开源社区开发者协作网络抗干扰能力阈值存在最优区间;网络鲁棒性受初始负载分布的影响极大且在最高负载节点流失方式下最弱。研究结果为开源社区的管理运营提供了理论指导和支持。 展开更多
关键词 开源社区 开发者协作网络 动态级联失效 鲁棒性
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RCGNN:图注入攻击下的图神经网络鲁棒性认证方法
11
作者 王煜恒 刘强 伍晓洁 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第3期434-447,共14页
近些年来,图神经网络GNN被广泛应用于异常检测、推荐系统和生物医药等领域。尽管GNN在特定任务中表现出优异的性能,但许多研究表明,GNN容易受到对抗性扰动的影响。为了缓解GNN面对对抗样本时暴露出的脆弱性问题,部分研究人员针对图修改... 近些年来,图神经网络GNN被广泛应用于异常检测、推荐系统和生物医药等领域。尽管GNN在特定任务中表现出优异的性能,但许多研究表明,GNN容易受到对抗性扰动的影响。为了缓解GNN面对对抗样本时暴露出的脆弱性问题,部分研究人员针对图修改攻击提出了鲁棒性认证防御技术,旨在提升GNN模型在该场景下抵御恶意扰动的能力。然而,在图注入攻击GIA场景下关于节点分类模型的鲁棒性分析仍未被广泛探索。面对上述挑战,扩展了稀疏感知随机平滑机制并设计了一种GIA场景下基于随机平滑的鲁棒性认证方法RCGNN。为了使得噪声扰动空间符合GIA攻击行为,预注入恶意节点并将扰动限制在恶意节点附近,同时对噪声扰动函数进行了改进,以提升认证比例和扩大最大认证半径。在真实数据集上的对比实验表明,RCGNN能够实现GIA场景下节点分类任务的鲁棒性认证,相较于稀疏感知随机平滑机制在认证比例和最大认证半径方面获得了更佳的认证性能。 展开更多
关键词 图神经网络 节点分类 随机平滑 图注入攻击 鲁棒性认证
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基于热传导的高鲁棒性温压一体柔性传感器敏感机理的研究
12
作者 张永豪 朴林华 孙嘉浩 《压电与声光》 北大核心 2025年第1期98-103,107,共7页
该文提出了一种基于热传导的高鲁棒性温压一体柔性传感器结构,并研究了其敏感机理。通过COMSOL建立三维模型结构,计算了敏感结构内的温度场。计算结果表明,基于热传导的高鲁棒性温压一体柔性传感器的输入压强与输出电压成反比例关系,当... 该文提出了一种基于热传导的高鲁棒性温压一体柔性传感器结构,并研究了其敏感机理。通过COMSOL建立三维模型结构,计算了敏感结构内的温度场。计算结果表明,基于热传导的高鲁棒性温压一体柔性传感器的输入压强与输出电压成反比例关系,当压强为0~500 kPa时,传感器灵敏度为-0.205 mV/kPa,非线性度为6.161%;当压强为525~740 kPa时,传感器灵敏度为-4.937 mV/kPa,非线性度为9.628%。 展开更多
关键词 温压一体柔性传感器 微机械 有限元分析 鲁棒性 敏感机理
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基于CA-WOA-BP算法的调度数据网鲁棒性预测
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作者 陈斌 李泽科 +3 位作者 余斯航 郭久煜 林碧海 刘延华 《南方电网技术》 北大核心 2025年第2期10-18,共9页
对电力网络鲁棒性进行评估与预测,有利于网络管理人员感知网络系统运行现状,及时采取措施应对可能的风险。为此提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的电力调度数据网鲁棒性预测模型。首先,构建了电力调度数据网鲁棒性指标体系,并采用字段提... 对电力网络鲁棒性进行评估与预测,有利于网络管理人员感知网络系统运行现状,及时采取措施应对可能的风险。为此提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的电力调度数据网鲁棒性预测模型。首先,构建了电力调度数据网鲁棒性指标体系,并采用字段提取及公式映射等方法,实现了面向指标体系的数据降维处理;此外,进一步研究了基于混沌映射与自适应权重的WOA-BP改进算法(CA-WOA-BP),实现了电力网络鲁棒性预测方法。实验结果表明,与WOABP算法相比,所提出的改进算法加快了预测模型的收敛速度,并克服了陷入局部最优的情况,同时将预测值误差百分比降低了5.3%,有助于用户更准确及时地感知电力调度数据网系统鲁棒性的态势。 展开更多
关键词 电力调度数据网 鲸鱼优化算法 混沌映射 自适应权重 网络鲁棒性预测
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考虑不确定性的武器多体系统快速鲁棒性设计
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作者 马远卓 李晨旭 +3 位作者 汪有钰 张智勇 丁阿乃 李洪双 《中国机械工程》 北大核心 2025年第3期398-406,共9页
考虑不确定性参数的武器多体系统鲁棒性设计存在多体系统动力学建模、分析和鲁棒性设计优化求解效率较低的难题。为此,基于概率论数理统计方法进行武器多体系统不确定性建模和表征,包括随机参数快速识别和表征以及载荷随机过程的高效模... 考虑不确定性参数的武器多体系统鲁棒性设计存在多体系统动力学建模、分析和鲁棒性设计优化求解效率较低的难题。为此,基于概率论数理统计方法进行武器多体系统不确定性建模和表征,包括随机参数快速识别和表征以及载荷随机过程的高效模拟。以某舰载火炮为例,利用多体系统传递矩阵法进行炮口振动品质的快速求解,并与ADAMS仿真结果对比。基于PCE-Kriging(PCK)代理模型、多目标子集模拟优化方法和单循环鲁棒性求解策略,将原始双循环鲁棒性设计优化问题转化为单循环优化问题并进行高效求解。基于不确定性输入、某舰炮的多体系统传递矩阵法动力学模型及相应的PCK代理模型,分别采用双循环及单循环鲁棒性设计优化方法进行该舰炮模型的鲁棒性设计,对比优化结果验证了所提快速鲁棒性设计方法的性能。 展开更多
关键词 多体系统动力学 多体系统传递矩阵法 子集模拟优化 鲁棒性设计优化
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新型巡检车辆侧向行驶稳定性的鲁棒性分析与控制
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作者 倪利伟 吴量 +1 位作者 姜宏生 邢彪 《图学学报》 北大核心 2025年第1期170-178,共9页
传统车辆在面对不确定干扰时,车辆质心侧偏角与横摆角速度易偏离理想值,导致整车侧向行驶稳定性恶化。为提高车辆在不确定干扰下的侧向行驶稳定性与鲁棒性。首先基于一体化动力学模型、序列二次规划法以及自适应滑膜控制算法(ASMC)搭建... 传统车辆在面对不确定干扰时,车辆质心侧偏角与横摆角速度易偏离理想值,导致整车侧向行驶稳定性恶化。为提高车辆在不确定干扰下的侧向行驶稳定性与鲁棒性。首先基于一体化动力学模型、序列二次规划法以及自适应滑膜控制算法(ASMC)搭建了整车行驶稳定性分层协同控制策略(HCC)。其次基于线控转向、线控驱动以及线控制动设计了一款新型四轮转向-分布式驱动巡检车辆(FSDDIV)。最后基于Simulink与Carsim进行不确定干扰下的车辆侧向行驶稳定性联合仿真分析。结果表明,相比于常用的平均分配法(ADM),该HCC控制策略的控制效果表现更佳,在面对不确定行驶工况、不确定行驶车速以及系统参数不确定性时,车辆质心侧偏角与横摆角速度的最大偏离误差改善比例分别达到了75.5%与84.8%,72.8%与86.0%,71.0%与83.8%,且整体上优于同类的分层线性二次型最优控制理论(HLQR)。该控制策略对不确定干扰表现不敏感,呈现较好的鲁棒性与稳定的控制效果,能够适应多工况的巡检任务。 展开更多
关键词 巡检车辆 四轮转向-分布式驱动 侧向稳定性 分层协同控制策略 鲁棒性分析
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模块化钢结构建筑连接技术及鲁棒性研究进展与展望
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作者 陈金林 侯兆新 +3 位作者 龚超 刘兆祥 赵木子 付张鑫 《建筑钢结构进展》 北大核心 2025年第4期1-13,共13页
模块化钢结构建筑凭借标准化、集成化和工业化等优势,迅速得到了学术界和工程界的青睐。以模块间连接节点强度不足、相邻构件协同工作性能差和结构鲁棒性弱这3个问题为切入点,归纳了国内外模块化钢结构建筑中采用的半刚接和刚接节点,从... 模块化钢结构建筑凭借标准化、集成化和工业化等优势,迅速得到了学术界和工程界的青睐。以模块间连接节点强度不足、相邻构件协同工作性能差和结构鲁棒性弱这3个问题为切入点,归纳了国内外模块化钢结构建筑中采用的半刚接和刚接节点,从力学机理和施工安装两个维度论述了现有模块间连接节点的发展与不足,提出了“梁端-柱端混合式连接”的解决思路。针对模块化钢结构建筑的模块间梁-梁、柱-柱协同工作,分析其与钢-混凝土组合梁和格构柱的异同,在考虑建筑装修及施工的基础上提出了非连续连接组合梁(柱)的解决思路,然后总结了模块化钢结构建筑鲁棒性的影响规律。基于现有研究成果,建议在模块间刚性连接节点、非连续连接组合构件及体系分析方面开展更为深入的研究。 展开更多
关键词 模块化钢结构建筑 模块间连接节点 构件协同工作 鲁棒性 非连续连接组合梁(柱)
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LFDP:融合低频信息的差分隐私鲁棒性增强方法
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作者 王豪 许强 +1 位作者 张清华 李开菊 《信息安全学报》 2025年第1期47-60,共14页
机器学习模型由于其预测和分类的高精度和各种应用场景的普适性,在图像处理、自动驾驶、自然语言处理等领域得到广泛应用。但机器学习模型容易遭受对抗样本攻击,在遭受对抗样本攻击时,预测和分类的精度会大幅下降。目前,数据增强方法通... 机器学习模型由于其预测和分类的高精度和各种应用场景的普适性,在图像处理、自动驾驶、自然语言处理等领域得到广泛应用。但机器学习模型容易遭受对抗样本攻击,在遭受对抗样本攻击时,预测和分类的精度会大幅下降。目前,数据增强方法通过改变或者扰动原始图像的方式,使得机器学习模型具有更强的泛化能力,在保护隐私的同时,能够增强其抵御对抗样本攻击的鲁棒性,是当前机器学习模型鲁棒性增强的主流方法之一。但基于差分隐私的鲁棒性增强方法面临加入的高频噪声容易被滤除,导致鲁棒性增强效果下降的问题。针对这一问题,结合信号处理的知识,本文从频域角度阐述差分隐私能够增强机器学习模型鲁棒性的原理,从理论上证明其有效性。设计了一种高频噪声滤波器HFNF,能够将差分隐私加入的高频高斯噪声滤除,使得差分隐私的鲁棒性增强效果下降,从理论上分析差分隐私鲁棒性增强方法存在缺陷的原因。提出了一种普适的融合低频信息的差分隐私鲁棒性增强算法LFDP,通过对图像不同频域部分加入生成的高低频噪声,即使存在高频噪声滤波攻击,仍然能够保证模型的鲁棒性,弥补了差分隐私原有高频高斯噪声的不足。从理论上分析并给出所提出方案的鲁棒性和误差边界,并在实际的数据集中进行测试。实验结果表明,与直接加入高频噪声的差分隐私鲁棒性增强方法相比,LFDP在不增大噪声尺度的同时能够起到更好的鲁棒性增强效果。 展开更多
关键词 机器学习 鲁棒性 差分隐私 低频噪声
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一种高鲁棒性低漏电亚谐波注入锁定环形振荡器电路设计
18
作者 盛旭阳 林敏 《工业控制计算机》 2025年第1期146-148,共3页
由于工作在射频频段的环形振荡器(Ring Oscillator,RO)存在漏电大和相噪性能差的问题,使其难以应用于高性能低功耗的片上电子系统中,提出了一种低漏电的射频环形振荡器电路架构,并利用亚谐波注入锁定(Subharmonic Injection Locking,SIL... 由于工作在射频频段的环形振荡器(Ring Oscillator,RO)存在漏电大和相噪性能差的问题,使其难以应用于高性能低功耗的片上电子系统中,提出了一种低漏电的射频环形振荡器电路架构,并利用亚谐波注入锁定(Subharmonic Injection Locking,SIL)技术提升其相噪性能。仿真结果表明,所提出的电路设计能确保环形振荡器在任意PVT变化下频率覆盖6.5~9 GHz,且亚谐波注入锁定后的相噪可降低至理论下限,最大漏电流与基准漏电流分为13μA与2.1μA,验证了所提电路架构的高性能与鲁棒性。 展开更多
关键词 环形振荡器 亚谐波注入锁定 低漏电 鲁棒性
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基于聚类的个性化联邦学习鲁棒性研究
19
作者 张明晗 张国梁 《科技创新与应用》 2025年第10期66-70,共5页
个性化联邦学习(Personalized Federated Learning,PFL)允许每个客户端根据本地数据特性定制个性化模型,从而提高子模型对本地数据的适应性和预测精度。该研究探讨PFL在抵御数据攻击方面的潜力,并结合聚类算法和联邦学习算法的方法,提... 个性化联邦学习(Personalized Federated Learning,PFL)允许每个客户端根据本地数据特性定制个性化模型,从而提高子模型对本地数据的适应性和预测精度。该研究探讨PFL在抵御数据攻击方面的潜力,并结合聚类算法和联邦学习算法的方法,提高模型的准确率和对投毒数据检测的鲁棒性。通过在联邦学习框架中引入聚类算法,能够有效地识别和处理数据中的异常值或有毒数据,从而增强模型的鲁棒性。该方法在MNIST以及P-MNIST数据集进行评估,结果表明,添加聚类的个性化联邦学习算法模型的准确率和收敛速度提高,对投毒数据的防御能力增强,证明算法的有效性和鲁棒性。 展开更多
关键词 联邦学习 个性化联邦学习 聚类算法 模型鲁棒性 数据隐私
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基于改进自适应算法的小麦病虫害检测鲁棒性研究
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作者 杨绍清 李冰 《传感器世界》 2025年第1期15-21,共7页
小麦生长中,病虫害特征受环境、作物状态影响导致病虫害特征出现差异,进而加大检测难度。文章提出基于改进自适应算法的小麦病虫害检测鲁棒性研究,采用CDCNNv2模型学习小麦图像特征,捕捉病虫害在不同光照、时间下的细微变化,通过异常检... 小麦生长中,病虫害特征受环境、作物状态影响导致病虫害特征出现差异,进而加大检测难度。文章提出基于改进自适应算法的小麦病虫害检测鲁棒性研究,采用CDCNNv2模型学习小麦图像特征,捕捉病虫害在不同光照、时间下的细微变化,通过异常检测技术评估病虫害特征显著度,初步识别其类型和严重程度,引入自适应算法,计算平均检测精度,动态调整检测阈值和参数,结合收敛曲线和错误覆盖率确定最佳检测频次,实现检测效率最大化。实验结果显示,该方法在强光和弱光环境下均能保持高检测精度和低错误率,抗干扰性指数达0.9以上,证明了该方法的卓越性能和鲁棒性。 展开更多
关键词 小麦病虫害 异常检测 自适应算法 卷积深度神经网络模型 检测鲁棒性
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