搜索结果: 1-15 共查到“知识库 鲁棒控制”相关记录392条 . 查询时间(3.031 秒)
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...
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...
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...
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...
基于两阶段鲁棒优化的无人机载机平台调度问题
载机平台调度 顾客需求不确定 两阶段鲁棒优化 L型算法
2022/3/15
基于“载机平台+无人机”服务模式，研究需求不确定情形下的载机平台调度问题。以调度期总成本最小为目标，建立两阶段鲁棒优化模型。第一阶段，在需求不确定的情况下提前确定载机平台的使用数量和调度路径；第二阶段，基于第一阶段的决策结果和不确定需求集，确定最差情形下的需求分配方案。模型采用L型算法求解。数值实验表明，鲁棒优化的效率优于随机规划，通过适当放松模型鲁棒性可以大幅提高决策经济性。面对不确定需求，系统...
头部旋转运动下自适应非接触鲁棒性心率检测方法
人脸视频 非接触式心率检测 头部旋转运动 自适应Kalman滤波器
2022/3/31
基于人脸视频的生理信号检测面临的主要挑战是运动伪影噪声.针对受试者头部刚性旋转运动引起的伪影噪声,本文提出利用头部运动信息构建自适应滤波器的非接触式心率检测方法.该方法利用人脸二维和三维的特征点计算受试者运动中头部的偏航和俯仰欧拉角度,并将其作为调控过程噪声协方差的信号质量指数,进而构建了自适应Kalman滤波器,实现了稳健的心率估计.实验结果表明:本文提出的方法可有效抑制头部刚性旋转运动引起的噪...
生成式不完整多视图数据聚类
视图缺失 多视图聚类 张量 生成式模型
2024/1/22
基于自表示子空间聚类的多视图聚类引起越来越多的关注.大多数现有算法假设每个样本的所有视图都可获得,然而在实际应用中,由于各种因素,可能会导致某些视图缺失.为了对视图不完整数据进行聚类,本文提出了一种在统一框架下同时执行缺失视图补全和多视图子空间聚类的方法.具体地,缺失视图是由已观测视图数据约束的隐表示生成的.此外,多秩张量应用于挖掘不同视图之间的高阶相关性.这样通过隐表示和高阶张量同时挖掘了不同视...
跨语言对话系统是当前国际研究的热点和难点.在实际的应用系统搭建中,通常需要翻译引擎作为不同语言之间对话的桥梁.然而,翻译引擎往往是基于不同训练样本构建的,无论是所在领域,还是擅长处理语言的特性,均与对话系统的实际应用需求存在较大的差异,从而导致整个对话系统的鲁棒性差、响应性能低.因此,如何增强跨语言对话系统的鲁棒性对于提升其实用性具有重要的意义.提出了一种基于多粒度对抗训练的鲁棒跨语言对话系统构建...
作为钢铁冶金制造的核心工序,高炉炼铁是典型的高能耗过程,其运行能耗约占钢铁总能耗的50%以上,其中,80%的能耗是焦炭和煤粉等燃料消耗.因此,对表征高炉燃料消耗的燃料比参数进行监测,并尽可能早地识别影响燃料比异常波动的关键因素,对于高炉炼铁过程的节能降耗具有重要意义.本文针对先验故障知识少的高炉燃料比监测与异常识别难题,提出一种基于核偏最小二乘(Kernel partial least squar...