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动态水印攻击检测方法的鲁棒性研究
动态水印 模型不确定 失真信号功率 攻击检测
2024/1/16
针对传统动态水印(Dynamic-watermarking,DWM)检测方法无法适用模型不确定系统的攻击检测问题,首先分析模型不确定项导致的传统动态水印检测失效原因,然后考虑模型不确定项和过程噪声的统计规律,将其影响转化为对方差变化特性进行分析,提出两个具有鲁棒性的攻击检测式以及检测式中关键时变方差阈值的确定方法;其次采用系统失真信号功率定量刻画攻击信号造成系统性能损失程度,理论证明了系统失真信号...
张量主成分分析(Tensor principal component analysis,TPCA)在彩色图像低维表征领域得到广泛深入研究,采用F范数平方作为低维投影的距离度量方式,表征含离群数据和噪声图像的鲁棒性较弱.L1范数能够抑制噪声的影响,但所获的低维投影数据缺乏重构误差约束,其局部表征能力也较弱。
针对电压源型换流器VSC（voltage source converter）的超导磁储能SMES（superconducting magnetic energy storage）系统,提出了一种自抗扰控制ADRC（active disturbance rejection control）策略。首先,分别建立了SMES的交流侧VSC、直流侧斩波器数学模型;其次,基于非线性扩张状态观测器和线性误差反馈...
同义词挖掘是自然语言处理中一项重要任务.为了构建大规模训练语料,现有研究利用远程监督、点击图筛选等方式抽取同义词种子,而这几种方式都不可避免地引入了噪声标签,从而影响高质量同义词挖掘模型的训练.此外,由于大量实体词所具有的少样本特性、领域分布差异性和预训练词向量训练目标与同义词挖掘任务的不一致性,在同义词挖掘任务中,词级别的预训练词向量很难产生高质量的实体语义表示。
一种鲁棒的基于对抗结构的生物特征ROI提取方法
感兴趣区域提取 语义分割 对抗结构 生物特征
2024/1/17
感兴趣区域(Region of interest,ROI)提取在生物特征识别中,常用于减少后续处理的计算消耗,提高识别模型的准确性,是生物识别系统中预处理的关键步骤.针对生物识别数据,提出了一种鲁棒的ROI提取方法.方法使用语义分割模型作为基础,通过增加全局感知模块,与分割模型形成对抗结构,为模型提供先验知识,补充全局视觉模式信息,解决了语义分割模型的末端收敛困难问题,提高了模型的鲁棒性和泛化能力...
This paper is concerned with the adaptive consensus tracking control problem for strict-feedback nonlinear multiagent systems with parameter uncertainty under both fixed and switching topologies. When...
一种新的分段式细粒度正则化的鲁棒跟踪算法
视觉跟踪 孪生网络 细粒度正则化 组套索
2024/1/17
孪生网络跟踪算法在训练阶段多数采用L2正则化,而忽略了网络架构的层次和特点,因此跟踪的鲁棒性较差.针对该问题,提出一种分段式细粒度正则化跟踪(Segmented fine-grained regularization tracking,SFGRT)算法,将孪生网络的正则化划分为滤波器、通道和神经元三个粒度层次.创新性地建立了分段式细粒度正则化模型,分段式可针对不同层次粒度组合,利用组套索构造惩罚函...
软体机械臂水下自适应鲁棒视觉伺服
软体机器人 自适应鲁棒控制 无标定视觉伺服 水下视觉伺服
2024/1/17
水下仿生软体机器人在水底环境勘测,水下生物观测等方面具有极高的应用价值.为进一步提升仿章鱼臂软体机器人在特殊水下环境中控制效果,提出一种自适应鲁棒视觉伺服控制方法,实现其在干扰无标定环境中的高精度镇定控制.基于水底动力学模型,设计保证动力学稳定的控制器;针对柔性材料离线标定过程繁琐、成本高,提出材料参数自适应估计算法;针对水下特殊工作条件,设计自适应鲁棒视觉伺服控制器,实现折射效应的在线补偿,并通...
一种基于解耦控制的智能喷氨优化策略的应用与研究（图）
解耦控制 喷氨优化 应用与研究
2023/5/19
受取样系统、测量仪表等影响，传统喷氨控制自动投入效果难以保证，投自动后脱硝出口NOx波动大，究其原因：被控对象（脱硝装置）呈大滞后特性，且具有非线性及时变性特征，以及烟气取样分析不具有代表性。
非线性不确定系统PID控制的理论基础（郭雷）
非线性 不确定系统 PID控制 理论基础
2023/2/22
As is well-known, the classical PID control plays a dominating role in various control loops of industrial processes. However, a theory that can explain the rationale why the linear PID can successful...
Motivation: Differential network inference is a fundamental and challenging problem to reveal gene interactions and regulation relationships under different conditions. Many algorithms have been devel...
参数失配LCL型并网逆变器模型预测控制方法研究
LCL型并网逆变器 模型预测控制 鲁棒性 参数失配
2024/3/15
针对LCL型并网逆变器模型预测控制过于依赖精确的数学模型且鲁棒性能差等问题，提出一种参数失配情况下的并网逆变器模型预测控制策略。根据LCL型并网逆变器的状态量建立离散参数观测器模型，实时估计电感和电容，并在线修正预测模型中的电感和电容参数，避免因外界扰动造成的参数失配对控制器带来的不利影响，增强控制器的鲁棒性能。仿真结果表明，所提控制策略可显著提高参数失配模型预测控制的并网电流质量，相同条件下，相...