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大语言模型安全性:分类、评估、归因、缓解、展望 被引量:6
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作者 黄河燕 李思霖 +7 位作者 兰天伟 邱昱力 柳泽明 姚嘉树 曾理 单赢宇 施晓明 郭宇航 《智能系统学报》 北大核心 2025年第1期2-32,共31页
大语言模型能够在多个领域及任务上给出与人类水平相当的解答,并且在未经训练的领域和任务上展现了丰富的涌现能力。然而,目前基于大语言模型的人工智能系统存在许多安全性隐患,例如大语言模型系统容易受到难以被察觉的攻击,模型生成的... 大语言模型能够在多个领域及任务上给出与人类水平相当的解答,并且在未经训练的领域和任务上展现了丰富的涌现能力。然而,目前基于大语言模型的人工智能系统存在许多安全性隐患,例如大语言模型系统容易受到难以被察觉的攻击,模型生成的内容存在违法、泄密、仇恨、偏见、错误等问题。并且在实际应用中,大语言模型可能被滥用,生成的内容可能引起国家、人群和领域等多个层面的困扰。本文旨在深入探讨大语言模型面临的安全性风险并进行分类,回顾现有的评估方法,研究安全性风险背后的因果机制,并总结现有的解决措施。具体而言,本文明确了大语言模型面临的10种安全性风险,并将其归类为模型自身安全性风险与生成内容的安全性风险两个方面,并对每种风险进行了详细的分析和讲解。此外,本文还从生命周期和危害程度两个角度对大语言模型的安全风险进行了系统化的分析,并介绍了现有的大语言模型安全风险评估方法、大语言模型安全风险的出现原因以及相应的缓解措施。大语言模型的安全风险是亟待解决的重要问题。 展开更多
关键词 大语言模型 模型自身安全 生成内容安全 安全性分类 安全性风险评估 安全性风险归因 安全性风险缓解措施 安全性研究展望
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安全风险“三道防线”系统防控模型研究——基于安全管理体系的视角 被引量:1
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作者 江田汉 姜传胜 +7 位作者 高东风 曾明荣 郑丽君 张玉冰 刘志强 郑博艺 郭焘 周福宝 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第5期28-35,共8页
为建立完善中国特色的安全生产管理体系,以其背后的安全理论模型为研究对象,基于系统思维,在阐述安全管理体系本质的基础上,分析国内外相关理论或模型的研究与实践情况,研究构建大安全大应急框架内的安全风险“三道防线”系统防控模型... 为建立完善中国特色的安全生产管理体系,以其背后的安全理论模型为研究对象,基于系统思维,在阐述安全管理体系本质的基础上,分析国内外相关理论或模型的研究与实践情况,研究构建大安全大应急框架内的安全风险“三道防线”系统防控模型。该模型基于系统理论的事故模型,以损失最小化为目标,以安全风险管控、隐患排查治理、应急处置与救援三道防线为主干,以人员管理和生产管理为安全管理重点,以信息沟通作为系统的重要支撑,是1种新颖的系统防控模型。研究结果表明:该模型适用于我国安全生产管理体系建立、实施、保持和持续改进,可为安全生产管理体系和能力现代化建设提供基础理论支持。 展开更多
关键词 安全 安全风险 安全管理 安全管理体系 系统防控模型 三道防线
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多模态大语言模型的安全性研究综述 被引量:3
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作者 陈晋音 席昌坤 +2 位作者 郑海斌 高铭 张甜馨 《计算机科学》 北大核心 2025年第7期315-341,共27页
随着大型语言模型的快速发展,多模态大语言模型因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。其不仅在日常工作中成为用户的得力助手,还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域。与传统的大型语言模型相比,多模态大语言模... 随着大型语言模型的快速发展,多模态大语言模型因其在语言、图像等多种模态上的卓越表现而备受瞩目。其不仅在日常工作中成为用户的得力助手,还逐渐渗透到自动驾驶、医学诊断等各大应用领域。与传统的大型语言模型相比,多模态大语言模型由于更接近于多资源的现实世界应用以及多模态处理的复杂性而具有巨大的潜力和挑战。然而,多模态大语言模型的脆弱性研究相对较少,这些模型在实际应用中面临着诸多安全性挑战。为此,对多模态大语言模型尤其是大型视觉-语言模型的安全性进行了全面调查。首先,概述了多模态大语言模型的基本结构和发展历程;其次,讨论了多模态大语言模型在使用全周期的安全风险成因,分析了模型结构与安全风险之间的关联性;再次,系统总结了当前在多模态大语言模型图像和文本安全性的评估方面所做的工作,包括模型幻觉、隐私安全、偏见和鲁棒性4个方面,并将针对多模态大语言模型的攻击分为越狱攻击、对抗攻击、后门攻击和中毒攻击;然后,综合概述了一系列针对多模态大语言模型幻觉、隐私泄露和偏见等威胁的可信增强方法以及针对模型恶意攻击的防御措施;最后,讨论了多模态大语言模型安全性研究的主要机遇与挑战,为研究人员在多模态大语言模型的复杂应用和研究领域提供了指导建议。 展开更多
关键词 模态大语言模型 安全 幻觉 对抗 越狱 防御
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基于可解释机器学习的混凝土重力坝变形安全监控模型 被引量:2
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作者 程琳 袁喜娜 +2 位作者 马春辉 贾冬焱 徐笑颜 《水利水电科技进展》 北大核心 2025年第3期77-85,共9页
针对目前基于机器学习的大坝安全监控模型无法给出模型预测解释的问题,引入SHAP值理论,并结合LightGBM模型,建立了一种具备可解释性的混凝土重力坝变形安全监控模型,且该模型可以量化每个影响因子的具体贡献。工程实例验证结果表明,该... 针对目前基于机器学习的大坝安全监控模型无法给出模型预测解释的问题,引入SHAP值理论,并结合LightGBM模型,建立了一种具备可解释性的混凝土重力坝变形安全监控模型,且该模型可以量化每个影响因子的具体贡献。工程实例验证结果表明,该模型考虑了变形与环境量之间复杂的非线性关系,更接近真实情况,不仅具有良好的拟合精度和预测精度,还能对模型进行全局和局部的解释。 展开更多
关键词 混凝土重力坝 变形安全监控 可解释机器学习 SHAP值理论 LightGBM模型
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人工智能侦查大模型的架构、范式与安全应用 被引量:3
5
作者 聂江波 《中国人民公安大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第1期86-94,共9页
新一代人工智能是新质生产力的重要标志,人工智能侦查大模型为公安机关新质战斗力生成提供重要技术支撑。人工智能侦查大模型不是基于数据分析的“假设—验证”模型,而是新一代基于算法算力的“预测—导侦”模型。未来人工智能侦查大模... 新一代人工智能是新质生产力的重要标志,人工智能侦查大模型为公安机关新质战斗力生成提供重要技术支撑。人工智能侦查大模型不是基于数据分析的“假设—验证”模型,而是新一代基于算法算力的“预测—导侦”模型。未来人工智能侦查大模型的设计与运行,要匹配智能算法和超级算力,融合数据驱动与技术指引,弥合逻辑谬误与训练缺陷,创设人机协同智能侦查的应用场景,形成智能导侦的新范式,同时要警惕和防范技术赋能的各种异化风险,促进人工智能侦查大模型的安全应用。 展开更多
关键词 人工智能 侦查大模型 智能范式 安全应用
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大语言模型安全的技术治理:对抗测试与评估审计 被引量:4
6
作者 周辉 郭烘佑 《西安交通大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第2期78-88,共11页
人工智能大语言模型在提供跨任务和跨领域泛化性能的同时,由于数据驱动和技术复杂等原因产生了多重风险,增加了企业和个人面临的安全威胁,并带来了伦理和法律问题。以对抗测试和评估审计为核心的技术治理能够有效辨识和缓解安全漏洞及风... 人工智能大语言模型在提供跨任务和跨领域泛化性能的同时,由于数据驱动和技术复杂等原因产生了多重风险,增加了企业和个人面临的安全威胁,并带来了伦理和法律问题。以对抗测试和评估审计为核心的技术治理能够有效辨识和缓解安全漏洞及风险,为大语言模型的安全应用提供了关键保障。但是,目前缺少充足的算力保障、技术治理流程和标准缺乏统一性、平台技术治理易受商业利益影响等困境影响了技术治理方案的稳步实施。从优化技术治理框架、鼓励安全治理技术创新、明确流程与标准、构建多方参与的监督机制等方面提出完善安全技术治理机制的建议,以确保大语言模型的稳定与安全运行。 展开更多
关键词 人工智能 大语言模型 安全风险 技术治理 对抗测试 评估审计
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改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险耦合分析中的应用 被引量:3
7
作者 杨文安 徐碧琴 言雨欣 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2092-2103,共12页
为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次... 为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次,运用决策试验与评估实验法(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)与熵权法计算主客观权重,基于博弈论组合赋权计算指标综合权重,并以权重替代传统耦合模型中的概率;最后,运用工程实例论证改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险因素耦合分析中的适用性及可靠性。结果表明,人员安全意识、现场施工安全管理水平及人员不规范行为是关键安全风险因素,人员因素与管理因素对风险耦合影响较大且五重风险因素的耦合值最大,应重点管控关键安全风险因素,避免多因素风险耦合。 展开更多
关键词 安全工程 装配式建筑 改进N-K模型 博弈论 风险耦合
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融合大语言模型的情报智库政策内容问答服务研究——以粮食安全政策为例 被引量:1
8
作者 刘彦辉 张海涛 +1 位作者 周红磊 庞宇飞 《图书与情报》 北大核心 2025年第1期9-20,共12页
2025年初,我国发布的DeepSeek-R1推理模型,促进了普惠化AI时代的到来,如何将智能技术有效融入情报智库以提升其服务响应能力,并基于特定领域数据进行服务场景的验证,实现理论到实践的有效衔接,已成为情报智库实践中亟待解决的关键问题... 2025年初,我国发布的DeepSeek-R1推理模型,促进了普惠化AI时代的到来,如何将智能技术有效融入情报智库以提升其服务响应能力,并基于特定领域数据进行服务场景的验证,实现理论到实践的有效衔接,已成为情报智库实践中亟待解决的关键问题。文章聚焦于以大语言模型赋能情报智库政策内容问答服务,首先分析了情报智库的政策内容问答服务任务,探讨了大语言模型在该场景下的可行性;其次设计了融合大语言模型的情报智库粮食安全政策内容问答服务方案;最后以粮食安全政策文本为核心数据源,对方案进行了实证研究。通过从政策文本提取要素与要素关系构建数据集,采用LoRA方法微调DeepSeek模型,将其接入LangChain框架,同时挂载本地知识库,形成完整的服务方案。结果表明,该方案具有较高的可行性和专业性,为情报智库在特定领域实现政策内容问答的场景服务提供了重要的理论依据与实践支持。 展开更多
关键词 大语言模型 粮食安全 政策内容问答 情报智库服务 知识库
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面向模型量化的安全性研究综述
9
作者 陈晋音 曹志骐 +1 位作者 郑海斌 郑雅羽 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第6期1473-1490,共18页
随着边缘智能设备的飞速发展,为了在资源受限的边缘端设备上部署参数和存储需求巨大的深度模型,模型压缩技术显得至关重要.现有的模型压缩主要包含剪枝、量化、知识蒸馏和低秩分解4类,量化凭借推理快、功耗低、存储少的优势,使它成为了... 随着边缘智能设备的飞速发展,为了在资源受限的边缘端设备上部署参数和存储需求巨大的深度模型,模型压缩技术显得至关重要.现有的模型压缩主要包含剪枝、量化、知识蒸馏和低秩分解4类,量化凭借推理快、功耗低、存储少的优势,使它成为了边缘端部署的常用技术.然而,已有的量化方法主要关注的是模型量化后的模型精度损失和内存占用情况,而忽略模型量化可能面临的安全性威胁.因此,针对模型量化的安全性研究显得尤为重要.本文首次针对模型量化的安全性问题展开分析,首先定义了模型量化的攻防理论,其次按照模型量化前和模型量化过程中两个阶段对量化攻击方法和量化防御方法进行分析归纳,整理了针对不同攻击任务进行的通用基准数据集与主要评价指标,最后探讨了模型量化的安全性研究及其应用,以及未来潜在研究方向,进一步推动模型量化的安全性研究发展和应用. 展开更多
关键词 模型量化 模型安全 对抗攻击 后门攻击 隐私窃取 公平性 模型防御
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基于CLIP微调的扩散模型安全化
10
作者 吴平 林欣 《华东师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期138-150,共13页
扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署... 扩散模型变革了文本–图像生成领域,使终端用户可以基于简单的自然语言提示生成高质量、多样化的图像艺术作品.然而,由于训练数据集庞大且未经过滤,文本–图像生成模型具有生成色情内容与暴力内容等不适当内容的能力.为更加安全地部署此类模型,提出了一种基于CLIP (contrastive languageimage pre-training)方向性损失的微调(directional CLIP loss based fine-tuning, CLIF)算法,使用方向性的CLIP损失来微调模型,以抑制其生成不适当内容的能力. CLIF消耗的计算资源很少,并且具有强制生效的特点.为评估其抑制效果,提出了CTP (categorized toxic prompts)用于评估文本–图像生成模型的不适当内容生成能力.在CTP与COCO (common objects in context)上的实验结果表明, CLIF能够在抑制文本–图像扩散模型生成不安全内容的同时不影响其一般性生成能力. 展开更多
关键词 文本–图像生成模型 安全 数据集 扩散模型
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基于工作要求-资源模型的高校实验室安全管理
11
作者 阳富强 李皓腾 +1 位作者 高云 安百钢 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第7期240-244,250,共6页
为探究高校大学生心理因素对实验室本质安全的影响及个人不安全行为诱发机制,以工作要求-资源模型(JD-R)为理论框架,提出包含中介效应的研究假设路径,构建完整的JD-R模型。通过对某高校192名在校学生的问卷调查数据,运用SPSS、AMOS数据... 为探究高校大学生心理因素对实验室本质安全的影响及个人不安全行为诱发机制,以工作要求-资源模型(JD-R)为理论框架,提出包含中介效应的研究假设路径,构建完整的JD-R模型。通过对某高校192名在校学生的问卷调查数据,运用SPSS、AMOS数据分析软件进行分析,验证了模型的有效性及合理性。研究结果表明,学业需求作为损耗因素负向影响实验室安全管理,学习资源作为激励因素正向影响实验室安全管理。基于此,提出了“降损增激”双过程提升策略,以提高实验室安全管理水平。 展开更多
关键词 高校实验室 安全行为 工作要求-资源模型 损耗因素 激励因素 安全管理
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建筑施工安全领域大语言模型构建思路与方法研究
12
作者 赵磊 武彦清 +1 位作者 周大伟 潘鹏 《土木工程学报》 北大核心 2025年第10期144-152,共9页
建筑施工安全是建筑业高质量发展的重要保障,直接关系到人民群众的生命和财产安全,是实现我国国民经济可持续发展、促进社会和谐稳定的基础。大语言模型技术的迅猛发展,不断推动新质生产力的形成和提升,其强大的泛化性、通用性、推理能... 建筑施工安全是建筑业高质量发展的重要保障,直接关系到人民群众的生命和财产安全,是实现我国国民经济可持续发展、促进社会和谐稳定的基础。大语言模型技术的迅猛发展,不断推动新质生产力的形成和提升,其强大的泛化性、通用性、推理能力和涌现特性为提升施工安全管理提供了前所未有的机遇。针对建筑施工安全行业的数字化转型需求,文章深入分析了大语言模型技术在该领域应用时所面临的独特挑战,并提出了建设性的解决方案。同时,文章还探讨了建筑施工安全大模型的具体应用场景,以期为行业深化数字化转型和智能化升级提供思路和技术参考。 展开更多
关键词 人工智能 施工安全 建筑施工安全大语言模型 安全隐患智能预警
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DPSIR模型在成都市生态安全评价中的应用 被引量:1
13
作者 李小玲 刘凡菲 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期357-363,共7页
成都市生态安全评价对协调西部地区城市生态环境保护与社会经济发展具有重要意义。运用驱动力-压力-状态-影响-响应(Driving Force-Pressure-State-Impact-Response,DPSIR)模型,建立成都市2010—2022年的生态安全评价指标体系,并探讨多... 成都市生态安全评价对协调西部地区城市生态环境保护与社会经济发展具有重要意义。运用驱动力-压力-状态-影响-响应(Driving Force-Pressure-State-Impact-Response,DPSIR)模型,建立成都市2010—2022年的生态安全评价指标体系,并探讨多因子的交互作用机制。结果显示,成都市生态安全状况整体呈现从中度预警状态转变为安全状态,生态安全指数由0.267上升至0.724。其中,驱动力指数由0.057上升至0.102,压力指数由0.044上升至0.117,状态指数由0.029上升至0.089,影响指数由0.103上升至0.228,响应指数由0.034上升至0.187。城市扩张、工农业污染、公共政策与公民素质是影响成都市生态安全的关键性因素。在此基础上,研究从城市规划、产业发展、能源体系、交通体系、农业结构5个角度提出了维护该区域生态安全的对策。 展开更多
关键词 环境工程学 生态安全 驱动力-压力-状态-影响-响应模型 成都市
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改进熵权法-灰云模型在桥机起升机构安全评价中的应用
14
作者 王全伟 徐坤 +2 位作者 陈泽伟 刘义林 文豪 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2104-2115,共12页
为解决桥式起重机起升机构在安全状态评价过程中出现的指标信息不确定与等级归属复杂的问题,从桥式起重机起升机构的组成结构及事故失效原因出发,对风险因素进行识别,构建了起升机构安全状态评价指标体系;结合模糊层次分析法(Fuzzy Anal... 为解决桥式起重机起升机构在安全状态评价过程中出现的指标信息不确定与等级归属复杂的问题,从桥式起重机起升机构的组成结构及事故失效原因出发,对风险因素进行识别,构建了起升机构安全状态评价指标体系;结合模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)与改进熵权法计算指标的主、客观权重并采用博弈论法对权重进行组合赋权,将灰色理论与云模型相结合,以某型号桥式起重机起升机构为例进行安全状态评价,得到该起升机构灰云聚类系数为(0, 0, 0.2770, 0.4943, 0.2356),确定该起升机构安全等级为“轻度危险”等级。最后,将该方法与模糊综合评价方法进行相同案例的比较。结果表明,两种方法所得到的结果一致,但所提出的组合赋权法-灰云模型较模糊综合评价方法可以更客观准确地反映起升机构及部件的实际安全状态。 展开更多
关键词 安全工程 桥式起重机 起升机构 安全评价 组合赋权 灰云模型
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安全生产视域下安全评价模型的演绎与解析
15
作者 谢宏 于悦 谢剑飞 《中国安全科学学报》 北大核心 2025年第S1期9-13,共5页
为建构安全系统概念模型,提高人们对安全系统的认识,通过分析具象化的瓦斯抽采达标评判的实际需求,归纳瓦斯抽采达标评判模型的要素和结构,抽象出单灾种安全评价模型和多灾种耦合安全评价模型,继而概括形成具有普遍意义的“二元结构三... 为建构安全系统概念模型,提高人们对安全系统的认识,通过分析具象化的瓦斯抽采达标评判的实际需求,归纳瓦斯抽采达标评判模型的要素和结构,抽象出单灾种安全评价模型和多灾种耦合安全评价模型,继而概括形成具有普遍意义的“二元结构三元体系安全模型”(简称二三模型);结合二三模型演绎过程进行解析,提出基于二三模型的安全系统体系公理、预测公理和映像公理。结果表明:二三模型和基于二三模型的安全系统公理,清晰界定了安全系统的三元构成,明确了各要素作用机制,揭示了相关规律特点,提供了模型转化路径。 展开更多
关键词 安全生产 安全评价 二三模型 安全系统 公理 瓦斯抽采达标评判
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基于DPSIR模型的湖北省长江干流城市群水生态安全评估及未来趋势预测
16
作者 张晓晴 廖星月 +2 位作者 李果 任大军 张淑琴 《生态环境学报》 北大核心 2025年第10期1618-1632,共15页
湖北省是长江干流流经里程超千里的唯一省份,长江干流城市水生态安全直接影响该区域高质量发展。基于DPSIR模型,评估湖北省长江干流8个城市群在2008-2022年期间,水生态安全影响因素及其时空演化特征,并采用灰色预测模型预测未来5年的发... 湖北省是长江干流流经里程超千里的唯一省份,长江干流城市水生态安全直接影响该区域高质量发展。基于DPSIR模型,评估湖北省长江干流8个城市群在2008-2022年期间,水生态安全影响因素及其时空演化特征,并采用灰色预测模型预测未来5年的发展趋势。结果表明,1)湖北省长江流域干流城市水生态安全受驱动力、影响、状态三大子系统的影响。生态环境用水量、污水处理总量为主要影响因子,人均GDP、农林牧渔总产值、人均水资源量、地表水资源量和大中型水库年末蓄水量为次要影响因子。2)在子系统得分中,武汉市驱动力、影响子系统得分最高,恩施州压力、状态、响应子系统得分最高。3)2008-2022年间,湖北省长江干流8个地级市水生态安全都得到了一定的提升,仅鄂州市、黄石市在中度警告和重度警告间波动,处于高风险区。整体而言,湖北省长江流域水生态安全综合得分从中度预警上升至预警状态,呈向好趋势,但内部空间差异较大。4)2023-2027年,湖北省长江流域水生态安全状况将进一步改善,但仍有城市水生态安全处于中度-预警状态,需因地制宜采取措施对水资源进行保护,对水污染进行控制,并调整产业结构,以提升水生态安全水平。 展开更多
关键词 水生态安全评价 时空格局 驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)模型 熵权法 灰色预测模型
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10kV线路安全供电的典型区域模型分析
17
作者 竺炜 洪汝舟 +1 位作者 李爱元 周彦尧 《电力科学与技术学报》 北大核心 2025年第3期96-103,共8页
10 kV线路一般以树枝辐射状供电,支线末梢容易出现低电压问题,分析10kV线路安全供电的典型区域面积是研究配网扩张及规划方法的基础。分析10kV线路的沿线压降特性,获取全线压降的简化计算方法;通过对10 kV配网供电区域的分解,得到以主... 10 kV线路一般以树枝辐射状供电,支线末梢容易出现低电压问题,分析10kV线路安全供电的典型区域面积是研究配网扩张及规划方法的基础。分析10kV线路的沿线压降特性,获取全线压降的简化计算方法;通过对10 kV配网供电区域的分解,得到以主线为中轴、支线承载的负荷均衡分布的矩形、菱形及前、后三角形等4类10kV线路典型供电区域模型;对典型供电区域进行边界压降分析,得到线路总负荷、线型与区域边界压降的关系,进而得到边界电压安全约束下的各类典型供电区域的最大面积。10kV线路典型供电区域及安全供电面积分析,可为新区配网的变电站布点、网架布局及线型选择提供理论依据,具有理论意义及工程价值。 展开更多
关键词 10KV线路 压降约束 安全供电典型区域模型 最大面积
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基于数据分解和多模型切换的网络安全态势预测
18
作者 王娜 张鑫海 常娅明 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第7期1958-1968,共11页
准确的网络安全态势预测,能够给网络安全管理者提供决策依据,以便及时做好应对措施,对于维护网络安全稳定具有重要意义。网络安全态势序列通常具有复杂性和非平稳性的特点,单一模型预测存在预测精度低、泛化性差等问题。针对上述问题,... 准确的网络安全态势预测,能够给网络安全管理者提供决策依据,以便及时做好应对措施,对于维护网络安全稳定具有重要意义。网络安全态势序列通常具有复杂性和非平稳性的特点,单一模型预测存在预测精度低、泛化性差等问题。针对上述问题,提出一种基于数据分解和多模型切换的态势预测方法。引入变分模态分解方法,并与互信息熵结合,对原始态势数据集进行分解和重构,形成新的训练数据集和测试数据集,以降低数据的非平稳性,提高后续模型预测的精度。提出一种多模型切换策略,利用皮尔逊相关系数对初始模型集进行差异性分析,找到差异性大且预测效果好的模型构成候选模型集。基于距离测度,在训练数据集中找到测试数据的最近邻数据,采用投票机制找到最适合测试样本的预测模型,弥补了单一模型预测泛化性不足的缺陷。最后利用该策略获得测试数据集的态势预测结果。通过在网络入侵检测数据集NSL-KDD和国家互联网应急中心数据集上进行仿真,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 网络安全 态势预测 变分模态分解 互信息熵 模型切换
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模型和数据联合驱动的ARIMA-IDSSA-LSSVM建筑安全事故预测
19
作者 曹红梅 陈元 《自然灾害学报》 北大核心 2025年第2期129-139,共11页
针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improv... 针对传统单一模型在解决建筑安全事故预测问题存在精度低等问题,考虑模型和数据联合驱动方式,提出一种结合差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型和改进的自适应樽海鞘优化最小二乘支持向量机(improved adaptive salp swarm algorithm optimized least squares support vector machine,IDSSA-LSSVM)的组合预测模型。首先利用ARIMA模型获得时序数据中线性部分,利用IDSSA-LSSVM模型分析ARIMA模型获得的残差,获得时序数据中非线性部分;然后通过线性部分和非线性部分相加获得最终组合预测值;最后通过2010—2020年房屋市政工程生产安全事故数据对所提算法进行验证。结果表明,所提预测模型在E_(rmse)上较其他算法分别下降73.73%、77.21%、46.09%、46.80%、78.19%,在E_(mae)上较其他算法分别下降74.20%、77.44%、48.15%、48.85%、77.50%,在E_(mape)上较其他算法分别下降84.95%、87.77%、75.97%、88.49%、80.27%。在不同规模的数据集下,文中算法在E_(rmse)指标下均最优。同时能够通过预测未来阶段事故,提供辅助决策。表明ARIMA-SSA-LSSVM组合模型能够充分挖掘建筑安全事故数据的隐藏信息,在准确性、泛化性和应用性3个角度均表现不错,优势明显。 展开更多
关键词 建筑安全 事故预测 联合驱动 差分自回归移动平均模型 支持向量机
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基于BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型研究
20
作者 赵锐 田志强 宋宇涵 《世界桥梁》 北大核心 2025年第5期97-104,共8页
为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作... 为克服传统桥梁安全风险评估过程的主观性及由于桥梁系统复杂带来的不确定性,基于桥梁检测数据,提出基于最优最劣法(BWM)+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型。首先,在现行桥梁检测评价规范基础上,以各结构部件的病害作为安全风险评估体系中的底层指标,构建安全风险评估指标体系;然后,采用BWM法和德尔菲法,利用专家经验确定病害层指标权重,结合模糊综合评判法对桥梁检测样本数据进行前处理;最后,利用BP神经网络对处理后的样本进行训练,根据训练结果,分别用遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)对BP神经网络优化后对比,构建最优评估模型。将该评估模型应用于墩那高速新疆伊犁州某段某中桥,对其进行安全风险评估,以验证其适用性。结果表明:运用BWM+BP神经网络的在役中小跨径桥梁安全风险智能评估模型在一定程度上克服了检测报告样本中评价不准确和局限问题,同时削弱了BP神经网络训练大量样本的需求;GA优化的BP神经网络模型比PSO优化精度更佳、鲁棒性更好,准确率达96.49%;相比现行规范,运用该模型进行在役中小跨径桥梁安全风险评估,能改善病害叠加评分过低的问题,评估结果更符合实际情况。 展开更多
关键词 中小跨径桥梁 最优最劣法 BP神经网络 遗传算法 粒子群算法 智能评估模型 安全风险评估
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