鲁棒性分析

摘要： 在大数据时代下,深度学习理论和技术取得的突破性进展,为人工智能提供了数据和算法层面的强有力支撑,同时促进了深度学习的规模化和产业化发展.然而,尽管深度学习模型在现实应用中有着出色的表现,但其本身仍然面临着诸多的安全威胁.为了构建安全可靠的深度学习系统,消除深度学习模型在实际部署应用中的潜在安全风险,深度学习模型鲁棒性分析问题吸引了学术界和工业界的广泛关注,一大批学者分别从精确和近似的角度对深度学习模型鲁棒性问题进行了深入的研究,并且提出了一系列的模型鲁棒性量化分析方法.在本综述中,我们回顾了深度学习模型鲁棒性分析问题当前所面临的挑战,并对现有的研究工作进行了系统的总结和科学的归纳,同时明确了当前研究的优势和不足,最后探讨了深度学习模型鲁棒性研究以及未来潜在的研究方向.

摘要： 针对某款带有双质量飞轮(dual-mass flywheel,DMF)的混合动力汽车增程器轴系,进行了扭振特性多目标多参数优化与鲁棒性分析。首先在系统仿真软件Amesim中搭建了其扭转动力学模型,通过对比仿真与实测的增程器轴系自由端转速波动验证了模型,发现模型能较好地与试验结果吻合。选取轴系各段转动惯量、扭转刚度及阻尼等14个主要设计参数作为待优化参数,并以轴系强度、刚度与低阶固有特性等要求为约束条件,采用第二代非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA—Ⅱ)对轴系总惯量、典型稳态工况下关键节点角加速度与节点间传递扭矩之和等6个扭振特性指标进行了多目标优化。最后分析了单参数扰动情况下的轴系扭振系统鲁棒性。结果表明:双质量飞轮弹簧疲劳强度及轴系低阶固有特性等达到了约束条件要求,且大部分评价指标有所改善;减振皮带轮与主飞轮角加速度指标鲁棒性较好;在给定扰动条件下,2 阶模态阻尼比有一定概率不满足设计约束,部分设计参数的扰动超出许用范围。

摘要： 有效的实时用户日负荷曲线分类可为电网系统规划、负荷建模、负荷预测及需求侧管理等方面提供依据,同时为电网工作人员实现对负荷模型的判别提供帮助。为此提出一种基于改进PSO进化算法优化K-means的日负荷曲线用户行业分类方法。首先利用牛顿插值法对缺失数据进行填补,然后运用定值线性函数对数据归一化,最后采用权重线性递减及同步学习因子改进PSO解决算法易陷入局部最优解的问题,以优化K-means分类结果准确性。算例分析表明,PSO-Kmeans算法迭代能力强,具有全局寻优能力,且具有一定的鲁棒性,相较于传统K-means分类准确率高。

摘要： 针对采用传统智能优化算法挖掘分类规则时易出现分类精度不理想、噪声容忍度差等情况,提出一种基于双链量子遗传优化分类规则挖掘算法.采用双链量子位对分类规则进行实数编码,通过解空间变换将量子位概率幅映射到相应实数集,根据目标函数梯度变化确定量子旋转门转角,并利用量子非门进行个体变异.选取UCI数据库中9组分类数据集对所提出算法分类性能进行测试,结果表明,所提出算法具有较好的分类精度和噪声容忍度.

摘要： 本文介绍了一种改进的用于保护数字图像作品的数字水印算法,通过各种常见的攻击实验,验证了新算法的鲁棒性;和传统算法进行实验比较,新算法明显优于传统算法。

摘要： 针对多通道自适应陷波车内噪声主动控制系统存在的次级通路鲁棒性问题,首先,建立了系统的数学模型,定义评价系统降噪性能的收敛率和稳态误差增益;其次,结合理论推导、数值仿真和试验验证方法对系统次级通路鲁棒性问题进行深入分析,并推导了系统次级通路完全失配的边界条件,发现次级通路改变对系统稳态误差无影响,对系统收敛性的影响有正效应也有负效应;最后,对系统次级通路鲁棒性进行优化,通过次级通路优化大幅提升系统收敛速度,提出并分析了次级通路反馈和泄露算法对多通道自适应陷波车内噪声主动控制系统次级通路鲁棒性的抑制效果.该文研究在实际应用中具有较好的指导意义.

摘要： 面向已有的图神经网络的攻击与防御方法,较全面地综述了图神经网络对抗攻防技术与鲁棒性分析。首先,综述了图神经网络在不同任务下的对抗攻击与基于不同策略的防御方法,并全面介绍了鲁棒性分析技术;随后,介绍了常用的基准数据集与评价指标;最后,提出了未来可能的研究方向和发展趋势。

摘要： 面向已有的图神经网络的攻击与防御方法,较全面地综述了图神经网络对抗攻防技术与鲁棒性分析.首先,综述了图神经网络在不同任务下的对抗攻击与基于不同策略的防御方法,并全面介绍了鲁棒性分析技术;随后,介绍了常用的基准数据集与评价指标;最后,提出了未来可能的研究方向和发展趋势.

摘要： 智能配电网态势感知(SASDN)是配电网稳定运行和精准调度的基础,具有广阔的应用前景.然而,SASDN面临通信延时、科学计算耗时、不同子站系统响应时长不一等引起的一系列时滞不确定性问题,无法满足智能配电网精准调度的要求,限制了其应用范围.为此,从技术层面对SASDN的时滞不确定问题进行了分析和阐述.首先,阐述了配电网态势感知以及时滞电力系统的不确定性研究方法;其次,分析了SASDN时滞不确定性产生的机理和影响;最后,构建了SASDN时滞不确定性研究的总体架构,以期为后续研究工作提供借鉴.

摘要： 智能配电网态势感知(SASDN)是配电网稳定运行和精准调度的基础,具有广阔的应用前景。然而,SASDN面临通信延时、科学计算耗时、不同子站系统响应时长不一等引起的一系列时滞不确定性问题,无法满足智能配电网精准调度的要求,限制了其应用范围。为此,从技术层面对SASDN的时滞不确定问题进行了分析和阐述。首先,阐述了配电网态势感知以及时滞电力系统的不确定性研究方法;其次,分析了SASDN时滞不确定性产生的机理和影响;最后,构建了SASDN时滞不确定性研究的总体架构,以期为后续研究工作提供借鉴。

摘要： 在有限元分析软件ANSYS 中建立汽车动力总成悬置系统的参数化有限元模型和模态分析,应用能量解耦法对悬置系统进行解耦分析.在ANSYS 优化模块中对悬置系统模态和解耦度进行优化设计,应用蒙特卡罗法对悬置系统的解耦度进行鲁棒性分析,检验悬置元件刚度的变化对悬置系统解耦度稳健性的影响.通过优化及分析结果表明,悬置系统的模态和解耦度及其鲁棒特性均得到有效优化.

摘要： 针对客户等创新主体随机或蓄意中断与企业的协同关系等因素造成的客户协同产品创新系统结构崩溃、效率下降等问题,提出基于复杂网络理论的客户协同产品创新系统鲁棒性分析和优化方法.分析了客户协同产品创新系统的复杂系统特性,建立了客户协同产品创新系统的鲁棒性分析与优化过程模型;考虑客户协同产品创新系统鲁棒性的影响因素和方式,定义了结构鲁棒性、性能鲁棒性及其度量指标,并建立了随机失效和选择性攻击下的系统鲁棒性分析方案;基于逾渗理论和最优化方法,建立了成本约束下的客户协同产品创新系统鲁棒性最优化模型和策略.以某手机制造企业为背景,通过应用案例验证了上述模型和方案的可行性和有效性.

摘要： 研究变权重下的城市轨道交通复杂网络优化问题,由于城市轨道交通网络属于复杂网络,网络节点数目庞大,并且受实际地理位置因素的影响,每个节点所肩负的交通传输负荷也各异.传统的城市轨道交通网络鲁棒性分析模型对所有的节点进行相同的加权,即所有节点的交通传输负荷相同,并且不考虑节点与节点之间实际距离的影响,将任意相连两个节点间的距离近似等效为单位距离,与实际城市网络中不同节点肩负着不同交通传输负荷不相符合.为解决上述问题,提出一种变权重的城市轨道交通复杂网络的鲁棒性分析模型,对网络中不同的节点,根据与市中心所处的地理位置关系进行不同的加权,并且采用节点间的实际距离作为节点间距分析网络的性能,上述改进模型更符合实际网络特性.以北京市最新的轨道交通网络为例进行实验分析,结果表明,采用改进模型能更精确的优化城市网络的鲁棒性.

摘要： 本文首先介绍显模型构型控制律的基本原理,以及在直升机控制律设计中的应用现状.之后将蒙特卡洛方法应用于直升机控制系统的鲁棒性分析.在直升机控制律设计中引入随机气动拉偏的方法用于模拟直升机建模的不准确性,并使用大样本测试集来完成对直升机闭环性能的鲁棒性测试,最后通过频域和时域两方面对其进行了验证和评定.

摘要： 对1阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究,首先建立了系统数学模型,在控制点附近进行降阶和线性化处理,并且利用鲁棒控制理论设计出确定参数,以小车位移为外环、摆角为内环、采用双闭环控制策略设计了控制器,使摆杆尽快地达到一个平衡位置,并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度.使摆杆到达期望的位置后,系统能克服随机扰动而保持稳定.最后通过Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真试验研究,结果证明基于鲁棒性控制的1阶直线倒立摆双闭环PID控制方案是可行的,同时也展示了它们的控制品质和特性.

摘要： 对1阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究,首先建立了系统数学模型,在控制点附近进行降阶和线性化处理,并且利用鲁棒控制理论设计出确定参数,以小车位移为外环、摆角为内环、采用双闭环控制策略设计了控制器,使摆杆尽快地达到一个平衡位置,并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度.使摆杆到达期望的位置后,系统能克服随机扰动而保持稳定.最后通过Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真试验研究,结果证明基于鲁棒性控制的1阶直线倒立摆双闭环PID控制方案是可行的,同时也展示了它们的控制品质和特性.

摘要： 对1阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究,首先建立了系统数学模型,在控制点附近进行降阶和线性化处理,并且利用鲁棒控制理论设计出确定参数,以小车位移为外环、摆角为内环、采用双闭环控制策略设计了控制器,使摆杆尽快地达到一个平衡位置,并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度.使摆杆到达期望的位置后,系统能克服随机扰动而保持稳定.最后通过Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真试验研究,结果证明基于鲁棒性控制的1阶直线倒立摆双闭环PID控制方案是可行的,同时也展示了它们的控制品质和特性.

摘要： 对1阶倒立摆系统的平衡控制问题进行了控制策略研究,首先建立了系统数学模型,在控制点附近进行降阶和线性化处理,并且利用鲁棒控制理论设计出确定参数,以小车位移为外环、摆角为内环、采用双闭环控制策略设计了控制器,使摆杆尽快地达到一个平衡位置,并且使之没有大的振荡和过大的角度和速度.使摆杆到达期望的位置后,系统能克服随机扰动而保持稳定.最后通过Matlab/Simulink对控制系统进行了仿真试验研究,结果证明基于鲁棒性控制的1阶直线倒立摆双闭环PID控制方案是可行的,同时也展示了它们的控制品质和特性.

摘要： 为了研究结构抗竖向连续倒塌鲁棒性,本文结合竖向连续倒塌过程中框架结构内力特征,针对性地提出了构件易损性系数,并对已有的一种结构鲁棒性计算方法进行了改进,通过对钢筋混凝土(Reinforced concrete,RC)框架结构有限元模型分析进行验证.研究表明:结构鲁棒性强弱是一个相对概念,降低重要竖向承重构件的易损性系数能够增强结构抗连续倒塌的鲁棒性;在同样荷载作用下,框架柱易损性系数按照大小排序依次为中柱、边柱和角柱,而重要性系数按照大小排序则依次为角柱、边柱和中柱,降低构件重要性系数或易损性系数均可提高结构抗竖向连续倒塌的鲁棒性,对易损性系数和重要性系数均较大的构件设置可靠保护或增加荷载传递路径都能够提高整体结构抗连续倒塌的鲁棒性.

摘要： 为了研究结构抗竖向连续倒塌鲁棒性,本文结合竖向连续倒塌过程中框架结构内力特征,针对性地提出了构件易损性系数,并对已有的一种结构鲁棒性计算方法进行了改进,通过对钢筋混凝土(Reinforced concrete,RC)框架结构有限元模型分析进行验证.研究表明:结构鲁棒性强弱是一个相对概念,降低重要竖向承重构件的易损性系数能够增强结构抗连续倒塌的鲁棒性;在同样荷载作用下,框架柱易损性系数按照大小排序依次为中柱、边柱和角柱,而重要性系数按照大小排序则依次为角柱、边柱和中柱,降低构件重要性系数或易损性系数均可提高结构抗竖向连续倒塌的鲁棒性,对易损性系数和重要性系数均较大的构件设置可靠保护或增加荷载传递路径都能够提高整体结构抗连续倒塌的鲁棒性.

摘要： 本发明涉及一种鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器，该方法包括：压缩器采用IP标识随机行为方式处理包流的前若干个数据包，并根据该前若干个数据包确定IP标识行为方式；压缩器根据确定后的IP标识行为方式处理所述包流的后续数据包。鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器可以避免无线资源浪费，提高无线资源利用率。

摘要： 本发明公开了一种非饱和土边坡稳定鲁棒性可靠度分析方法，该方法首先采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟方法生成大量服从模型参数后验分布的随机样本，然后将随机样本作为输入信息进行确定性分析计算边坡安全系数和相应的条件失效概率，最后根据全概率理论计算边坡失效概率的加权平均值。本发明允许非饱和土边坡稳定可靠度分析中合理地考虑SWCC模型参数不确定性和模型选择不确定性，克服了现有技术中SWCC不确定性被低估的局限，能够更合理地反映非饱和土边坡稳定可靠性，进一步丰富了非饱和土边坡稳定可靠度分析方法。本发明概念清晰、科学严谨、合理可行，为非饱和土边坡可靠度评估提供了一种新方案。

摘要： 本发明公开了一种基于通道加权鲁棒性主成分分析的三维脉波影像去噪方法，用于有效对三维脉波影像进行降噪，该方法包括：获取三维脉波影像数据其中，m为三维脉波影像的帧数，n为采集三维脉波影像的矩阵式传感器的通道总个数,Xraw(t,j)则表示第j个通道在第t帧测量到的压力值；判断每个压力值的信号质量，并根据判断结果为每个压力值分配权重，得到被加权的数据矩阵X＝XrawWc；对X＝XrawWc分解得到一个低秩矩阵L和一个稀疏噪声矩阵S，即X＝L+S；对低秩矩阵进行逆向消除，得到低秩矩阵根据低秩矩阵并结合双调和样条插值规则建立三维脉波影像的曲面信息。

摘要： 本发明涉及一种鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器，该方法包括：压缩器采用IP标识随机行为方式处理包流的前若干个数据包，并根据该前若干个数据包确定IP标识行为方式；压缩器根据确定后的IP标识行为方式处理所述包流的后续数据包。鲁棒性头压缩处理方法和鲁棒性头压缩器可以避免无线资源浪费，提高无线资源利用率。

摘要： 本发明涉及一种基于鲁棒性主成分分析的小波声音降噪方法及系统，方法包括：获取含噪声音信号；采用鲁棒性主成分分析方法对所述含噪声音信号进行分离，得到分离后的含噪声音信号；对所述分离后的含噪声音信号利用小波阈值去噪算法进行滤波，得到滤波后的含噪声音信号；对所述滤波后的含噪声音信号进行低通滤波，得到降噪后的声音信号。本发明能够提高声音信号的质量。

摘要： 本发明公开了一种面向压缩感知技术的智能图像分类系统鲁棒性量化分析方法，属于人工智能领域。包括步骤1：采集原始图像数据并修改标签；步骤2：利用原始图像训练集和修改标签后的对抗图像训练集对待测试的智能图像分类系统进行训练；所述的智能图像分类系统包括发射端、基于压缩感知算法的接收端和图像分类端；步骤3：利用原始图像测试集对训练好的原始智能图像分类系统和对抗智能图像分类系统进行测试，分别统计对抗类别图像误分类率，计算智能图像分类系统鲁棒性分数，分数越高，系统鲁棒性越高。本发明旨在为压缩感知技术在智能图像分类系统中的安全应用提供指导。

摘要： 本发明提供了一种区块链共识算法的鲁棒性分析方法及区块链系统，包括以下步骤：将区块链系统的节点作为点，区块状态作为线，区块链性能作为面；定义区块链中共识算法的鲁棒性参数；分类并分析区块链中共识算法的鲁棒性参数；建立鲁棒性分析模型。本发明通过节点、区块状态和区块链性能方面的区块链参数，分析共识算法的鲁棒性，可以更广泛地应用于区块链项目，评估出实现共识的最优方法，验证算法的可用性、活跃性、容错性等特点。

摘要： 本发明公开了一种航空发动机控制系统的鲁棒性分析方法，所述方法包括：根据马尔可夫链蒙特卡洛方法随机产生航空发动机控制系统的不确定性参数摄动，并利用切比雪夫大数定理和切比雪夫限方法，得到多种不确定性参数摄动组合；将所述多种不确定性参数摄动组合输入至航空发动机控制系统的仿真模型，得到航空发动机控制系统的关键性能指标在所述不确定性参数摄动组合下引起的无量纲性能偏差；根据所述获取的无量纲性能偏差，构建所述关键性能指标的鲁棒性评价函数。通过本发明，能够科学而准确地对航空发动机控制系统的鲁棒性进行分析和优化。

摘要： 本发明涉及一种电力线路鲁棒性分析方法及装置，通过电力系统的随机负荷、综合负荷和故障先验概率等可预先获得数据信息，基于对目标电力线路的拓扑和有功方向，确定目标电力线路的优先级、综合负载率和故障发生的相对概率等目标电力线路的验证信息。同时，通过主动开断目标电力线路，获得电力系统的负载变化，最后根据相对概率与负载变化的乘积获得目标电力线路的鲁棒性分析结果。基于此，无需大范围测试目标电力线路，根据电力系统的现有数据即可分析出目标电力线路的鲁棒性，为电力线路检修提供参考，有效地降低了检修的工作量。

摘要： 本发明提供了一种基于鲁棒性分析的声品质建模方法与装置。其中基于鲁棒性分析的声品质建模方法包括：采集空调器的声音信号；获取声音信号的主观评价结果并选定声音信号的客观参数；根据主观评价结果和客观参数建立声品质模型；以及对声品质模型进行鲁棒性分析，以验证声品质模型的稳健性并找到最优模型。本发明的方案，能够提供一种基于鲁棒性分析的声品质建模方法，从而得到具有稳健性的声品质模型。