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基于条件Wasserstein生成对抗网络的说话人辨认研究
1
作者 张高峰 刘天 +1 位作者 解晓敏 马群 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第8期213-218,241,共7页
在低资源场景下,由于传统的说话人辨认方法无法提取大量有效信息来训练网络,导致模型发生过拟合现象。受GAN在图像领域成功应用的启发,提出基于条件Wasserstein生成对抗网络(C-WGAN)的说话人辨认方法。该方法将真实样本的FBANK特征作为... 在低资源场景下,由于传统的说话人辨认方法无法提取大量有效信息来训练网络,导致模型发生过拟合现象。受GAN在图像领域成功应用的启发,提出基于条件Wasserstein生成对抗网络(C-WGAN)的说话人辨认方法。该方法将真实样本的FBANK特征作为条件输入到生成器中以控制生成指定的模拟样本,并采用Wasserstein距离来衡量两个语音特征分布之间的距离,得到稳定的训练环境,避免了模式崩溃。实验结果表明,该方法的分类错误率(CER)降低至1.96%,相对基线方法x-vector和CNN分别降低了67.2%和53.9%,同时在低采样率的情况下,该方法的识别准确率表现出很强的竞争力。 展开更多
关键词 说话人辨认 生成对抗网络 wasserstein距离
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基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的数字岩心重建 被引量：1
2
作者 徐慧兵 李道伦 查文舒 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第11期1559-1563,共5页
文章针对三维Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks,WGAN)重建数字岩心的梯度不稳定问题,提出一种基于带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks with gradie... 文章针对三维Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks,WGAN)重建数字岩心的梯度不稳定问题,提出一种基于带梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络(Wasserstein generative adversarial networks with gradient penalty,WGAN-GP)三维数字岩心重建算法。首先利用卷积神经网络构建生成网络学习真实样本的分布,然后再构建判别网络以区分重建样本和真实样本。由于WGAN的权值裁剪导致权重分散不均匀,WGAN-GP增加了梯度惩罚项,使得梯度分布更加均匀并加快网络收敛速度,让训练更加稳定。实验通过孔隙度、比表面积和欧拉特性的对比表明,相比于WGAN算法,WGAN-GP三维数字岩心重建算法能更加有效地重现岩石的三维孔隙结构特征。 展开更多
关键词 数字岩心 生成对抗网络(GAN) 梯度惩罚 三维重建 卷积神经网络
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基于生成对抗网络修正的源网荷储协同优化调度 被引量：1
3
作者 谢桦 李凯 +3 位作者 郄靖彪 张沛 王珍意 路学刚 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第5期1668-1679,I0003,共13页
大规模风光可再生能源发电并网给电力系统带来强不确定性,使得系统全局优化决策面临挑战,该文提出基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)修正的源网荷储协同优化调度策略设计方法。首先,考虑新型电力系统中各类可调节... 大规模风光可再生能源发电并网给电力系统带来强不确定性,使得系统全局优化决策面临挑战,该文提出基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)修正的源网荷储协同优化调度策略设计方法。首先,考虑新型电力系统中各类可调节资源的运行特性,构建基于近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法的源网荷储协同优化调度模型;其次,引入GAN对PPO算法的优势函数进行修正,减少价值函数的方差,提高智能体探索效率;然后,GAN中的判别器结合专家策略指导生成器生成调度策略;最后,判别器与生成器不断对抗寻找纳什均衡点,得到优化调度策略。算例分析表明,设计的源网荷储协同的日内优化调度策略,采用GAN修正的PPO算法,相较于传统的PPO算法缩短了训练过程的收敛时间,在线控制提升了可再生能源消纳能力。 展开更多
关键词 源网荷储协同 生成对抗网络 近端策略优化算法 优化调度 可再生能源消纳
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基于生成对抗网络的云制造工业服务选择方法 被引量：1
4
作者 郑秀宝 李静 +1 位作者 祝铭 宁莹莹 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期54-63,共10页
随着信息技术和制造技术的深度融合,云制造工业生产已成为制造业的关键部分。云制造环境的动态性和服务资源间的相互依赖关系,使得选择最佳工业资源服务变得困难。现有的选择优化方法大多基于启发式算法,但这些算法往往缺乏对云制造环... 随着信息技术和制造技术的深度融合,云制造工业生产已成为制造业的关键部分。云制造环境的动态性和服务资源间的相互依赖关系,使得选择最佳工业资源服务变得困难。现有的选择优化方法大多基于启发式算法,但这些算法往往缺乏对云制造环境的自适应能力。因此,文中构建了一种云制造环境下的服务选择模型,提出了一种基于深度学习和生成对抗网络思想的服务选择算法,该模型能够灵活适应环境变化,利用图表示学习方法构建任务服务约束图,根据任务、服务和工业生产约束之间的内在联系学习资源服务特征,在算法改进阶段引入梯度优化和损失函数策略,选择最佳工业资源服务。实验结果表明,所提算法相较于其他对比算法表现出了更强的性能优势。 展开更多
关键词 云制造 工业生产约束 图表示学习 生成对抗网络 梯度损失函数
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面向电磁信息智能控制的生成对抗网络研究进展 被引量：1
5
作者 张兰 张彪 +1 位作者 梁天一 朱辉杰 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第3期730-744,共15页
电磁信息智能控制是现代战争中管理和利用电磁环境的关键技术,观察判断决策行动(observe-orient-decide-act,OODA)循环提供了这一过程的理论指导。生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)及其衍生模型,凭借其出色的数据生成... 电磁信息智能控制是现代战争中管理和利用电磁环境的关键技术,观察判断决策行动(observe-orient-decide-act,OODA)循环提供了这一过程的理论指导。生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)及其衍生模型,凭借其出色的数据生成和适应能力,极大增强了在电磁环境信息观察和分析方面的能力,为电磁频谱战中OODA循环的智能化提供了新动力。本文深入探讨GAN及其衍生模型在电磁频谱战OODA循环中的应用,特别是其如何在信号检测识别、辐射源识别、策略优化等关键环节中提高认知效能。同时,对于GAN在此领域应用所面临的挑战进行探讨,如数据质量和模型泛化能力,旨在推动该技术在电磁信息智能控制领域的深入研究和应用,进而促进技术创新与发展。 展开更多
关键词 电磁信息智能控制 生成对抗网络 观察判断决策行动循环 信号识别 策略优化
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基于改进生成对抗网络的高空侦察图像补全算法
6
作者 冯伟冬 王建国 +2 位作者 侯麒麟 冀慧君 蓝志豪 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第7期154-160,167,共8页
针对高空侦察图像有遮挡的问题,提出了一种基于改进的生成对抗网络的图像补全算法。通过引入多个局部判别器和正则化项来更好地补全缺失图像的信息,提高图像补全的质量和真实性;通过引入Wasserstein距离和梯度惩罚项来提高训练的稳定性... 针对高空侦察图像有遮挡的问题,提出了一种基于改进的生成对抗网络的图像补全算法。通过引入多个局部判别器和正则化项来更好地补全缺失图像的信息,提高图像补全的质量和真实性;通过引入Wasserstein距离和梯度惩罚项来提高训练的稳定性。提出的算法在有缺失的高空侦察图像的数据集上进行测试,数值结果显示了其有效性。 展开更多
关键词 深度学习 图像补全 生成对抗网络 高空侦察 wasserstein距离
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基于变分深度嵌入-带有梯度惩罚的生成对抗网络的锂离子电池老化特性建模 被引量：4
7
作者 李弈 张金龙 +2 位作者 漆汉宏 魏艳君 张迪 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期4226-4239,共14页
锂离子电池老化实验是研究电池老化性能的基本手段,但针对大量电池的老化实验一般很耗时。为了节约时间和测试成本,获得更多电池数据,该文将变分深度嵌入(VaDE)模型与带有梯度惩罚的生成对抗网络(WGANGP)相结合,组成VaDE-WGANGP架构,进... 锂离子电池老化实验是研究电池老化性能的基本手段,但针对大量电池的老化实验一般很耗时。为了节约时间和测试成本,获得更多电池数据,该文将变分深度嵌入(VaDE)模型与带有梯度惩罚的生成对抗网络(WGANGP)相结合,组成VaDE-WGANGP架构,进而基于该生成模型设计了一种电池老化特性建模与数据生成的方法。该文以一套开放的电池全寿命周期测试数据集为依据展开研究,首先,将电池放电过程中的电压、电流和放电容量这三个外特性作为模型的输入,通过VaDE的编码器将原始数据映射到隐空间,再通过优化获得符合特定规则的分布;然后,通过一定方式对该分布空间进行采样,并将采样所得的隐变量输入解码器中进行数据生成;后续数据测试表明,VaDE-WGANGP在电池外特性数据生成上具有较好的性能,可以实现对电池老化过程中基础外特性的模拟,在数据量不足时也可以为某些数据驱动算法提供有效的扩展数据资源。 展开更多
关键词 锂离子电池 老化特性 生成模型 变分深度嵌入 带有梯度惩罚的生成对抗网络
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GP-WIRGAN:梯度惩罚优化的Wasserstein图像循环生成对抗网络模型 被引量：8
8
作者 冯永 张春平 +2 位作者 强保华 张逸扬 尚家兴 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期190-205,共16页
通常情形下,现有的图像生成模型都采用单次前向传播的方式生成图像,但实际中,画家通常是反复修改后才完成一幅画作的;生成对抗模型(Generative Adversarial Networks,GAN)能生成图像,但却很难训练.在保证生成图像质量的前提下,效仿作画... 通常情形下,现有的图像生成模型都采用单次前向传播的方式生成图像,但实际中,画家通常是反复修改后才完成一幅画作的;生成对抗模型(Generative Adversarial Networks,GAN)能生成图像,但却很难训练.在保证生成图像质量的前提下,效仿作画时的不断更新迭代,以提升生成样本多样性并增强样本语义,同时引入Wasserstein距离,提出了Wasserstein图像循环生成对抗网络模型,简称WIRGAN(Wasserstein Image Recurrent Generative Adversarial Networks Model).WIRGAN定义了生成模型和判别模型,其中,生成模型是由一系列结构相同的神经网络模型组成的循环结构,用时间步骤T控制生成模型的循环次数,用于迭代式生成图像,并以最后一个循环结构的生成图像作为整个生成模型的输出;判别模型也由神经网络构建,结合权重剪枝技术,用来判别输入图像是生成的还是真实的.WIRGAN利用Wasserstein距离作为目标函数,将生成模型和判别模型进行博弈对抗训练.另外,由于模型存在难以优化的问题,本文引入了梯度惩罚来解决此类问题,进一步提出了梯度惩罚优化的Wasserstein图像循环生成对抗网络模型(Gradient Penalty Optimized Wasserstein Image Recurrent Generative Adversarial Networks Model,GP-WIRGAN).最后,WIRGAN和GP-WIRGAN在MNIST、CIFAR10、CeUN四个数据集上进行了基础学习能力、模型间GAM自比较、模型内GAM自比较、初始得分比较、图像生成可视化、时间效率比较等6组实验,采用生成对抗矩阵(Generative Adversarial Metric,GAM)和起始分数(Inception Scores)进行评估,结果表明,本文提出的WIRGAN、GP-WIRGAN具有良好的稳定性,可以生成高质量的图像. 展开更多
关键词 图像生成 生成对抗网络 wasserstein距离 深度学习 权重剪枝 梯度惩罚
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融合多维梯度反馈的生成对抗网络推荐系统
9
作者 李祥霞 陈楷锐 李彬 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2024年第6期1579-1589,共11页
互联网时代,推荐系统在日常生活中变得十分重要,生成对抗网络(GAN)与推荐算法的结合为该领域的发展提供了新契机。以往基于生成对抗网络的推荐系统中,鉴别器提供的梯度反馈是二元的,此类反馈为生成器提供的帮助不够全面,造成诸如生成器... 互联网时代,推荐系统在日常生活中变得十分重要,生成对抗网络(GAN)与推荐算法的结合为该领域的发展提供了新契机。以往基于生成对抗网络的推荐系统中,鉴别器提供的梯度反馈是二元的,此类反馈为生成器提供的帮助不够全面,造成诸如生成器性能不稳定、迭代速度慢等问题,进而影响模型的整体推荐效果。针对此问题,提出了多维梯度反馈生成对抗网络(MGFGAN),根据生成器生成的多维用户评分向量,该模型将自编码器(AutoEncoder)融入鉴别器中,达到为生成器提供多元反馈的目的,旨在让生成器生成的数据更加贴近用户偏好;此外,融合多维梯度反馈机制给模型整体带来了运算量激增的问题;因此,MGFGAN在生成器中引入了负采样模块,使得生成器同时兼顾用户感兴趣和不感兴趣的物品,从而加速生成器快速生成与真实用户分布一致的数据,提升模型的效率。提出的模型在公开数据集FilmTrust和Ciaos上展开实验仿真。实验结果表明MGFGAN的推荐性能优于其他基于生成对抗网络的推荐模型,并且在效率和稳定性方面取得改善。 展开更多
关键词 推荐系统 多维梯度反馈 生成对抗网络(GAN) 协同过滤
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基于策略梯度和生成式对抗网络的变压器油色谱案例扩充方法 被引量：16
10
作者 李雅欣 侯慧娟 +3 位作者 胥明凯 李善武 盛戈皞 江秀臣 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期211-217,共7页
油色谱数据的缺乏和不均衡会导致训练过拟合、模型缺乏代表性、测试集效果不理想等问题,从而难以对变压器的状态进行准确评价。针对该问题,将强化学习中的策略梯度算法引入生成式对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks),提出了... 油色谱数据的缺乏和不均衡会导致训练过拟合、模型缺乏代表性、测试集效果不理想等问题,从而难以对变压器的状态进行准确评价。针对该问题,将强化学习中的策略梯度算法引入生成式对抗网络GAN(Generative Adversarial Networks),提出了一种基于策略梯度和GAN的变压器油色谱案例生成方法。仿真结果表明,与传统的样本扩充算法相比,利用所提方法合成的样本质量较高。对包含9种故障状态共700组样本的变压器油色谱数据利用所提方法进行油色谱故障样本扩充,利用基于BP神经网络模型的变压器故障分类模型对将扩充后样本作为训练集训练得到的神经网络模型和仅用真实数据作为训练集训练得到的神经网络模型进行了对比,结果表明利用扩充的样本后,变压器故障分类准确率得到了提高。变压器故障诊断实例表明利用所提方法得到的结果与实际情况相符。 展开更多
关键词 变压器 油色谱 样本扩充 生成式对抗网络 强化学习 策略梯度
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基于生成对抗网络的评分可信推荐模型 被引量：4
11
作者 王永 王淞立 邓江洲 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期396-403,共8页
现有的基于深度学习的推荐模型主要致力于提升推荐系统的准确性。然而,除了推荐准确性外,模型的推荐可靠性也备受关注。该文提出一种基于生成对抗网络的评分可信推荐模型来评估预测结果的有效性,以实现推荐准确性与可靠性间的权衡。该... 现有的基于深度学习的推荐模型主要致力于提升推荐系统的准确性。然而,除了推荐准确性外,模型的推荐可靠性也备受关注。该文提出一种基于生成对抗网络的评分可信推荐模型来评估预测结果的有效性,以实现推荐准确性与可靠性间的权衡。该模型仅利用用户显式评分信息获取预测评分的可信度,并根据设定的可靠性阈值筛选出具有高可信度的预测评分,以保证推荐项目的可靠性。此外,为了提高模型的预测效果并确保训练的公平性,设计了正样本填充策略来缓解评分可靠性矩阵中的数据不均衡问题。在3个真实数据集上的实验结果表明,该模型在Recall和NDCG指标上均优于所选的对比方法,有效提高了推荐系统的性能。 展开更多
关键词 生成对抗网络 填充策略 可靠性 推荐系统
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基于改进生成对抗网络场景生成的长-短期储能优化配置 被引量：7
12
作者 王成磊 匡熠 +3 位作者 濮永现 唐岚 黄力文 束洪春 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1131-1144,I0016-I0020,共19页
占比不断提高的新能源对新型电力系统的灵活性调节能力提出了新需求。为此,提出了一种长-短期储能优化配置方法,通过短时功率与长期电量的双重调节来保障系统的多时间尺度灵活性调节能力。首先,提出了一种基于改进生成对抗网络的风光联... 占比不断提高的新能源对新型电力系统的灵活性调节能力提出了新需求。为此,提出了一种长-短期储能优化配置方法,通过短时功率与长期电量的双重调节来保障系统的多时间尺度灵活性调节能力。首先,提出了一种基于改进生成对抗网络的风光联合出力场景生成方法,通过加入月份标签信息对风光出力的边界进行准确刻画;其次,综合考虑不同类型储能的技术特点,提出一种长-短期储能的运行配合策略;最后,建立了兼顾经济性和灵活性双重目标的长-短期储能配置双层优化模型,通过对上下层模型的不断优化迭代得到最优储能配置方案。以改进的IEEE-RTS 24节点系统为例进行验证,研究结果表明所提方法可有效提升高渗透率电力系统的灵活性与经济性。 展开更多
关键词 可再生能源 不确定性 生成对抗网络 储能配置 运行策略 场景生成
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基于改进Wasserstein生成式对抗网络的电力系统不良数据辨识 被引量：15
13
作者 臧海祥 郭镜玮 +3 位作者 黄蔓云 卫志农 孙国强 赵佳伟 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期50-56,110,共8页
随着新能源并网以及大量电力电子器件的投入,电力系统的数据类型向多元复杂化的趋势发展。针对大规模电力系统中出现的不良数据辨识性能差、辨识效率低的问题,提出了一种基于改进Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP)的不良数据辨识方法... 随着新能源并网以及大量电力电子器件的投入,电力系统的数据类型向多元复杂化的趋势发展。针对大规模电力系统中出现的不良数据辨识性能差、辨识效率低的问题,提出了一种基于改进Wasserstein生成式对抗网络(WGAN-GP)的不良数据辨识方法。基于历史数据库中的状态量得到多断面正常量测数据并训练WGAN-GP模型;将含不良数据的量测信息输入训练好的WGAN-GP模型,得到对应的量测重构数据,并得到最终的量测重构误差;为了避免人为确定阈值的主观性,提出了一种基于C4.5决策树模型的不良数据阈值确定方法,将量测重构误差输入训练好的决策树模型,即可定位1组量测信息中的不良数据位置。以IEEE标准系统和某实际省网为算例进行仿真测试,结果表明相较于已有方法,所提方法具有更好的辨识性能和更高的辨识效率。 展开更多
关键词 电力系统 不良数据辨识 数据驱动 wasserstein生成式对抗网络 决策树模型
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基于条件式Wasserstein生成对抗网络的电力变压器故障样本增强技术 被引量：78
14
作者 刘云鹏 许自强 +3 位作者 和家慧 王权 高树国 赵军 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1505-1513,共9页
数据非均衡问题是制约机器学习技术在电力变压器故障诊断领域中应用效果的关键因素。为克服传统过采样方法未考虑数据整体分布信息的缺陷,提出了一种基于深度学习的故障数据增强方法,以实现样本库的类别均衡化目标。首先,建立梯度惩罚... 数据非均衡问题是制约机器学习技术在电力变压器故障诊断领域中应用效果的关键因素。为克服传统过采样方法未考虑数据整体分布信息的缺陷,提出了一种基于深度学习的故障数据增强方法,以实现样本库的类别均衡化目标。首先,建立梯度惩罚优化的条件式Wasserstein生成对抗网络模型以指导多类别故障样本的生成过程,并克服了原始生成对抗网络模型的训练不稳定问题;然后,构建以油中溶解气体无编码比值为特征参量的栈式自编码器诊断模型,并进一步提出了基于数据增强方法的设备故障诊断技术框架;最后,选用由准确率、F1度量以及G-mean组成的评价指标体系对类别均衡化前后的模型诊断效果进行评估对比。算例研究结果表明,相较于传统过采样方法,提出的故障样本增强方法能够更为有效地改善诊断模型对于多数类的分类偏好问题,提升其整体分类性能,可作为电力变压器故障诊断的重要数据预处理环节。 展开更多
关键词 变压器故障诊断 非均衡数据集 数据增强 条件式wasserstein生成对抗网络 梯度惩罚 栈式自编码器
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基于梯度指导的生成对抗网络内镜图像去模糊重建 被引量：8
15
作者 时永刚 张岳 +2 位作者 周治国 李祎 夏卓岩 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第1期70-77,共8页
胃肠镜检查是目前临床上检查和诊断消化道疾病最重要的途径,内窥镜图像的运动模糊会对医生诊断和机器辅助诊断造成干扰。现有的去模糊网络由于缺乏对结构信息的关注,在处理内窥镜图像时普遍存在着伪影和结构变形的问题。为解决这一问题... 胃肠镜检查是目前临床上检查和诊断消化道疾病最重要的途径,内窥镜图像的运动模糊会对医生诊断和机器辅助诊断造成干扰。现有的去模糊网络由于缺乏对结构信息的关注,在处理内窥镜图像时普遍存在着伪影和结构变形的问题。为解决这一问题,提高胃镜图像质量,该文提出一种基于梯度指导的生成对抗网络,网络以多尺度残差网络(Res2net)结构作为基础模块,包含图像信息支路和梯度支路两个相互交互的支路,通过梯度支路指导图像去模糊重建,从而更好地保留图像结构信息,消除伪影、缓解结构变形;设计了类轻量化预处理网络来纠正过度模糊,提高训练效率。在传统胃镜和胶囊胃镜数据集上分别进行了实验,实验结果表明,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)指标均优于对比算法,且复原后的视觉效果更佳,无明显伪影和结构变形。 展开更多
关键词 胃镜图像 去模糊 生成对抗网络 梯度指导
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基于轻量级梯度提升机和生成对抗网络的含风电电力系统频率稳定评估 被引量：13
16
作者 赵冬梅 郑亚锐 +1 位作者 谢家康 郭育村 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期3181-3190,共10页
针对目前电力系统频率稳定评估研究未考虑新能源和系统拓扑变化的问题,提出一种考虑风速特征的基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,lightGBM)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的含风电电力系统... 针对目前电力系统频率稳定评估研究未考虑新能源和系统拓扑变化的问题,提出一种考虑风速特征的基于轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,lightGBM)和生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的含风电电力系统频率稳定评估方法。首先分析风电对频率稳定的影响,其次采用lightGBM对频率变化率,暂态频率极值和准稳态频率3个指标建立预测模型,引入注意力机制对输入特征排序降维,通过预测指标综合判断系统频率稳定性。系统拓扑发生改变时,采用GAN产生大量相似样本对模型进行更新。在含风电新英格兰10机39节点系统和含风电IEEE118节点系统上的仿真结果表明,所提方法比传统机器学习方法精度更高,速度更快,泛化性能更好。且考虑风速特征后不同算法的模型精度均大大提高。 展开更多
关键词 风电 电力系统 频率稳定 轻量级梯度提升机 生成对抗网络
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基于统计信息系数和Wasserstein生成对抗网络的风火系统暂态特征选择与两阶段稳定评估 被引量：8
17
作者 赵冬梅 谢家康 +3 位作者 杜泽航 魏中庆 田世芳 徐咏盛 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期106-113,共8页
为实现含新能源电力系统暂态稳定的在线更新,降低新能源机组出力、电压等特征对评估准确率的影响,提出基于统计信息系数和Wasserstein生成对抗网络的暂态特征选择和两阶段稳定评估模型。首先,改进最大信息系数中的网格划分方法,建立基于... 为实现含新能源电力系统暂态稳定的在线更新,降低新能源机组出力、电压等特征对评估准确率的影响,提出基于统计信息系数和Wasserstein生成对抗网络的暂态特征选择和两阶段稳定评估模型。首先,改进最大信息系数中的网格划分方法,建立基于Pearson相关系数和统一信息系数的混合Markov决策模型,对风火系统暂态特征进行数据分析与特征选择。其次,以Wasserstein距离代替传统生成对抗网络中的JS散度,提出基于Wasserstein生成对抗网络的暂态稳定模型在线更新方法。同时依据一阶段暂态稳定评估置信度将样本划分为安全域样本与非安全域样本,提出一种两阶段暂态稳定评估方法。最后在改进的IEEE 39节点、IEEE 118节点系统中将所提方法与传统方法进行了对比,结果表明所提方法的暂态稳定评估准确度有所提高,且计算速度有所加快。 展开更多
关键词 暂态特征选择 wasserstein生成对抗网络 统计信息系数 Markov决策模型 两阶段暂态稳定评估
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基于生成对抗网络的联邦学习深度影子防御方案 被引量：1
18
作者 周辉 陈玉玲 +2 位作者 王学伟 张洋文 何建江 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第1期223-232,共10页
联邦学习(FL)可以使用户在不直接上传原始数据的条件下完成多方数据共享和交互,有效降低隐私泄露风险。然而,现有的研究表明敌手仍可以通过共享的梯度信息重构出原始数据。为进一步保护联邦学习隐私,基于生成对抗网络(GAN)提出一种联邦... 联邦学习(FL)可以使用户在不直接上传原始数据的条件下完成多方数据共享和交互,有效降低隐私泄露风险。然而,现有的研究表明敌手仍可以通过共享的梯度信息重构出原始数据。为进一步保护联邦学习隐私,基于生成对抗网络(GAN)提出一种联邦学习深度影子防御方案。首先,通过生成对抗网络学习原始真实数据分布特征,并生成可替代的影子数据;然后,通过影子数据训练影子模型替代原始模型,敌手无法直接获取真实数据训练过的原始模型;最后,利用影子数据在影子模型中产生的影子梯度替代真实梯度,使敌手无法获取真实梯度。在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行了实验:与添加噪声、梯度裁剪、梯度压缩、表征扰动和局部正则化稀疏化五种防御方案相比,在CIFAR10数据集上所提方案的均方误差(MSE)是对比方案的1.18~5.34倍,特征均方误差(FMSE)是对比方案的4.46~1.03×10^(7)倍,峰值信噪比(PSNR)是对比方案的49.9%~90.8%;在CIFAR100数据集上的MSE是对比方案的1.04~1.06倍,FMSE是对比方案的5.93~4.24×10^(3)倍,PSNR是对比方案的96.0%~97.6%。相较于深度影子防御方法,所提方案考虑了敌手的实际攻击能力和影子模型训练存在的问题,设计了威胁模型和影子模型生成算法,在理论分析和实验方面表现更好,而且能够在保证准确率的前提下有效降低联邦学习隐私泄露风险。 展开更多
关键词 联邦学习 生成对抗网络 梯度反演 隐私保护 防御方案
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基于生成对抗网络的差分隐私生成数据方法 被引量：6
19
作者 杨顺 郝晓燕 +2 位作者 马垚 于丹 陈永乐 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期39-46,共8页
针对生成神经网络中添加差分隐私方式复杂,以及加入差分隐私后生成数据质量下降的问题,提出一种基于生成对抗网络的差分隐私生成数据方法,通过在生成对抗网络梯度中加入噪声实现隐私保护。设计自适应剪裁、学习率下降、参数分组聚类优... 针对生成神经网络中添加差分隐私方式复杂,以及加入差分隐私后生成数据质量下降的问题,提出一种基于生成对抗网络的差分隐私生成数据方法,通过在生成对抗网络梯度中加入噪声实现隐私保护。设计自适应剪裁、学习率下降、参数分组聚类优化策略,自适应选取梯度剪裁边界,不断调整学习率以及将权重梯度和偏置梯度分组聚类之后再进行剪裁,保障模型能够收敛,减小差分隐私对生成数据的影响。实验结果表明,该方法可以在不丢失原有隐私保护水平条件下,有效提升生成数据质量。 展开更多
关键词 生成对抗网络 差分隐私 梯度 噪声 隐私保护 优化策略 收敛
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基于用户属性和生成对抗网络的推荐系统 被引量：1
20
作者 王永强 陈徐洪 +1 位作者 张壮壮 董云泉 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期275-281,共7页
为提升推荐精度,解决传统推荐算法在用户评分向量中存在的未评分项语义模糊造成的推荐精度下降问题,提出一种基于用户属性的条件生成对抗网络的推荐方法。将用户的属性特征进行提取和编码,并作为生成对抗网络的条件,通过这种明确信号指... 为提升推荐精度,解决传统推荐算法在用户评分向量中存在的未评分项语义模糊造成的推荐精度下降问题,提出一种基于用户属性的条件生成对抗网络的推荐方法。将用户的属性特征进行提取和编码,并作为生成对抗网络的条件,通过这种明确信号指导用户偏好的生成并进行推荐。在两个公开的电影评分数据集上进行实验,实验结果表明,所提方法可以有效改善推荐精度,在各评价指标上均优于现有方法,具有一定实用价值。 展开更多
关键词 推荐系统 生成对抗网络 用户属性 协同过滤 评分矩阵 特征提取 梯度学习
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