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分组函数的代数性质与序和
1
作者
张廷海
覃锋
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019年第3期480-486,共7页
考虑分组函数的幂等性、严格单调性、阿基米德性等基本代数性质的相互关系,通过类似半群序和的结构给出一簇分组函数的序和还是分组函数的性质,并纠正了已有文献在刻画重叠函数上述性质时的几处错误.
关键词
分组函数
幂等元
极限条件
阿基米德性
序和
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职称材料
重叠和分组函数的分配性方程求解
被引量:
1
2
作者
吴涛
赵彬
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2020年第1期54-64,共11页
运用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,结合乘法生成元对生成的重叠和分组函数,在边界条件下给出方程I(G(x,y),z)=O(I(x,z),I(y,z))和I(x,O1(y,z))=O2(I(x,y),I(x,z))的解,并讨论重叠和分组函...
运用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,结合乘法生成元对生成的重叠和分组函数,在边界条件下给出方程I(G(x,y),z)=O(I(x,z),I(y,z))和I(x,O1(y,z))=O2(I(x,y),I(x,z))的解,并讨论重叠和分组函数的相关性质.
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关键词
模糊蕴涵
重叠
函数
分组函数
分配性
函数
方程
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职称材料
区间值模糊集中蕴涵算子基于重叠和分组函数的分配性
3
作者
吴涛
赵彬
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019年第5期1014-1022,共9页
用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,在边界条件下给出以下4种方程及类似方程的解:I(x,O1(y,z))=O2(I(x,y),I(x,z));I(Ox,y,z)=G(I(x,z),I(y,z));I(G(x,y),z)=OI(x,z),I(y,z);I(x,G1(y,z))=G2(...
用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,在边界条件下给出以下4种方程及类似方程的解:I(x,O1(y,z))=O2(I(x,y),I(x,z));I(Ox,y,z)=G(I(x,z),I(y,z));I(G(x,y),z)=OI(x,z),I(y,z);I(x,G1(y,z))=G2(I(x,y),I(x,z)).并说明t-可表示的连续Archimedean三角模(三角余模)分配性方程的解类似于上述结果.
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关键词
区间值模糊集
模糊蕴涵
分配性
重叠
函数
分组函数
函数
方程
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职称材料
基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法
4
作者
丁伟杰
郑文浩
+2 位作者
方怡
王琦晖
李小薪
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第9期935-944,共10页
针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身...
针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身的鲁棒性,本文重点研究免疫防御方法。现有的免疫防御方法主要基于鲁棒优化策略来提升DNN的鲁棒性,为DNN构建鲁棒模块的工作较少。本文在DNN中引入了2个新的鲁棒单元:基于特征压缩和精度注入的沙漏状数据处理单元,用以减小对抗性扰动的干扰;分组径向基函数单元,用于增强DNN的非线性和适应类内变化的能力。在优化过程中使用标签平滑、退火策略和权值衰减来进一步提高鲁棒性。在2个数据集(MNIST和CIFAR-10)以及2个流行的DNN模型(LeNet5和VGG16)上的实验表明,将所提出的鲁棒单元集成到DNN中可以大幅提高其对对抗性攻击的免疫能力,同时保持其在干净样本上的识别性能。
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关键词
免疫防御
精度注入
分组
径向基
函数
(RBF)
权重衰减
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职称材料
分组mask引导的单幅图像去除雨滴
被引量:
2
5
作者
胡明娣
宋尧
+1 位作者
郑甜
范九伦
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期581-589,共9页
恢复被雨滴损毁图像是提高自动驾驶或视频监控等机器视觉在自然场景中识别性能的必要预处理任务。该任务的核心技术是对雨图中雨滴的定位和恢复被雨滴覆盖的背景信息。现有基于数据驱动的解决方案是基于雨滴定位采取固定阈值下硬掩码(ha...
恢复被雨滴损毁图像是提高自动驾驶或视频监控等机器视觉在自然场景中识别性能的必要预处理任务。该任务的核心技术是对雨图中雨滴的定位和恢复被雨滴覆盖的背景信息。现有基于数据驱动的解决方案是基于雨滴定位采取固定阈值下硬掩码(hard mask)或软掩码(soft mask)引导的深度神经网络去除雨滴。考虑到雨滴形状的多样性、对背景损毁程度的模糊性,该文提出基于分组函数的自适应阈值分割算法(称为分组掩码)引导的雨滴去除算法。首先,分组掩码根据雨滴大小的多样性和雨滴对背景模糊程度的不同自适应提取雨滴信息;然后,将雨滴损毁图像和分组掩码级联作为输入,用对抗损失训练生成对抗网络(GAN)去除雨滴,输出恢复的干净背景图。综合实验可见,文中提出的图像去雨滴算法比现有的算法更具有优越性。
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关键词
分组函数
分组
mask
生成对抗网络(GAN)
雨滴去除
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职称材料
题名
分组函数的代数性质与序和
1
作者
张廷海
覃锋
机构
江西师范大学数学与信息科学学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019年第3期480-486,共7页
基金
国家自然科学基金(批准号:61563020)
江西省自然科学重点项目基金(批准号:20171ACB20010)
江西省教育厅科技项目(批准号:60296)
文摘
考虑分组函数的幂等性、严格单调性、阿基米德性等基本代数性质的相互关系,通过类似半群序和的结构给出一簇分组函数的序和还是分组函数的性质,并纠正了已有文献在刻画重叠函数上述性质时的几处错误.
关键词
分组函数
幂等元
极限条件
阿基米德性
序和
Keywords
grouping function
idempotent element
limit condition
Archimedean
ordinal sum
分类号
O159 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
重叠和分组函数的分配性方程求解
被引量:
1
2
作者
吴涛
赵彬
机构
陕西师范大学数学与信息科学学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2020年第1期54-64,共11页
基金
国家自然科学基金(批准号:11531009
11971286)
文摘
运用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,结合乘法生成元对生成的重叠和分组函数,在边界条件下给出方程I(G(x,y),z)=O(I(x,z),I(y,z))和I(x,O1(y,z))=O2(I(x,y),I(x,z))的解,并讨论重叠和分组函数的相关性质.
关键词
模糊蕴涵
重叠
函数
分组函数
分配性
函数
方程
Keywords
fuzzy implication
overlap function
grouping function
distributivity
functional equation
分类号
O153.1 [理学—基础数学]
O159.1 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
区间值模糊集中蕴涵算子基于重叠和分组函数的分配性
3
作者
吴涛
赵彬
机构
陕西师范大学数学与信息科学学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019年第5期1014-1022,共9页
基金
国家自然科学基金(批准号:11531009
11971286)
文摘
用区间值模糊集的方法和原理,通过引入可表示的区间值重叠函数和分组函数的概念,在边界条件下给出以下4种方程及类似方程的解:I(x,O1(y,z))=O2(I(x,y),I(x,z));I(Ox,y,z)=G(I(x,z),I(y,z));I(G(x,y),z)=OI(x,z),I(y,z);I(x,G1(y,z))=G2(I(x,y),I(x,z)).并说明t-可表示的连续Archimedean三角模(三角余模)分配性方程的解类似于上述结果.
关键词
区间值模糊集
模糊蕴涵
分配性
重叠
函数
分组函数
函数
方程
Keywords
interval-valued fuzzy set
fuzzy implication
distributivity
overlap function
grouping function
functional equation
分类号
O159.1 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法
4
作者
丁伟杰
郑文浩
方怡
王琦晖
李小薪
机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
浙江警察学院计算机与信息安全系
浙江省可视媒体智能处理技术研究重点实验室
杭州师范大学钱江学院
出处
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024年第9期935-944,共10页
基金
国家自然科学基金(62271448)
浙江省自然科学基金(LGF22F020027)
+2 种基金
公安部理论及软科学计划(2022LL18)
公安部科技强警基础工作专项(2020GABJC35)
教育部人文社会科学研究项目(22YJA840004)资助。
文摘
针对深度神经网络(DNN)容易受到对抗样本攻击的问题,研究人员提出了许多防御方法,可分为外部防御方法(EDM)和免疫防御方法(IDM)。外部防御方法试图在将对抗性样本输入DNN之前去除其中存在的对抗干扰,而免疫防御方法则致力于提升DNN本身的鲁棒性,本文重点研究免疫防御方法。现有的免疫防御方法主要基于鲁棒优化策略来提升DNN的鲁棒性,为DNN构建鲁棒模块的工作较少。本文在DNN中引入了2个新的鲁棒单元:基于特征压缩和精度注入的沙漏状数据处理单元,用以减小对抗性扰动的干扰;分组径向基函数单元,用于增强DNN的非线性和适应类内变化的能力。在优化过程中使用标签平滑、退火策略和权值衰减来进一步提高鲁棒性。在2个数据集(MNIST和CIFAR-10)以及2个流行的DNN模型(LeNet5和VGG16)上的实验表明,将所提出的鲁棒单元集成到DNN中可以大幅提高其对对抗性攻击的免疫能力,同时保持其在干净样本上的识别性能。
关键词
免疫防御
精度注入
分组
径向基
函数
(RBF)
权重衰减
Keywords
immune defense
precision injection
group radial basis function(RBF)
weight decay
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
分组mask引导的单幅图像去除雨滴
被引量:
2
5
作者
胡明娣
宋尧
郑甜
范九伦
机构
西安邮电大学通信与信息工程学院
陕西汉江机床有限公司
出处
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期581-589,共9页
基金
国家自然科学基金(62071378)
陕西省国际科技合作计划项目(2022KW-04)
西安市科技局计划项目(21XJZZ0072)。
文摘
恢复被雨滴损毁图像是提高自动驾驶或视频监控等机器视觉在自然场景中识别性能的必要预处理任务。该任务的核心技术是对雨图中雨滴的定位和恢复被雨滴覆盖的背景信息。现有基于数据驱动的解决方案是基于雨滴定位采取固定阈值下硬掩码(hard mask)或软掩码(soft mask)引导的深度神经网络去除雨滴。考虑到雨滴形状的多样性、对背景损毁程度的模糊性,该文提出基于分组函数的自适应阈值分割算法(称为分组掩码)引导的雨滴去除算法。首先,分组掩码根据雨滴大小的多样性和雨滴对背景模糊程度的不同自适应提取雨滴信息;然后,将雨滴损毁图像和分组掩码级联作为输入,用对抗损失训练生成对抗网络(GAN)去除雨滴,输出恢复的干净背景图。综合实验可见,文中提出的图像去雨滴算法比现有的算法更具有优越性。
关键词
分组函数
分组
mask
生成对抗网络(GAN)
雨滴去除
Keywords
group function
group mask
generative adversarial network
removing raindrop
分类号
TP391.7 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分组函数的代数性质与序和
张廷海
覃锋
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019
0
在线阅读
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职称材料
2
重叠和分组函数的分配性方程求解
吴涛
赵彬
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
区间值模糊集中蕴涵算子基于重叠和分组函数的分配性
吴涛
赵彬
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2019
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
基于沙漏状数据处理单元和分组RBF单元的对抗性免疫防御方法
丁伟杰
郑文浩
方怡
王琦晖
李小薪
《高技术通讯》
CAS
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
分组mask引导的单幅图像去除雨滴
胡明娣
宋尧
郑甜
范九伦
《西北大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
2
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职称材料
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