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基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法被引量：5: 1; 作者李志远郭嘉逸 +3 位作者张月婷黄丽佳李洁吴一戎《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第1期83-94,共12页; 在SAR散焦船舶图像中,部分船舶目标的散焦现象具有沿距离向空变的特性。针对此类散焦船舶目标,该文提出了一种基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法,该算法直接对复图像进行处理,可以实现对任意阶次相... 展开更多; 关键词合成孔径雷达船舶目标自适应动量估计优化器空变最小熵自聚焦算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

动态优化双估计器的多模型自适应混合控制被引量：4: 2; 作者史善孟王昕王振雷《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期596-604,共9页; 针对参数子集个数较多导致计算量较大和由于系统参数发生跳变造成系统暂态性能差的问题,本文提出了基于动态优化双估计器的多模型自适应混合控制方法.首先对多个参数子集进行动态优化得到最优参数子集,减少了需要计算的模型数量,提高了... 展开更多; 关键词混合控制多模型自适应控制双估计器动态优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自适应陷波器的电网频率估计方法被引量：5: 3; 作者王雅丽虞莉娟 +2 位作者张华军张清勇苏义鑫《电测与仪表》北大核心 2018年第24期121-127,共7页; 文中针对电网频率难以精确测量的问题,提出利用自适应陷波器结构的滤波功能,结合电网电压基波信号及其谐波信号的特性,以陷波器实时输出平方值作为陷波器参数的优化目标函数,根据随机优化理论推导出陷波器参数在线迭代算法,从而对与频... 展开更多; 关键词自适应陷波器信号处理频率估计随机优化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法: 4; 作者宋亚飞仇文博 +1 位作者王艺菲冯存前《空军工程大学学报》北大核心 2025年第3期119-127,共9页; 针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,... 展开更多; 关键词迁移性黑盒攻击 NadaMax优化器动量自适应学习率动态正则化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别被引量：2: 5; 作者彭耀武陈辰 +1 位作者刘敬贤王余宽《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第3期10-20,共11页; 船舶异常行为识别是海事安全科学理论研究的重要组成部分,对异常行为的识别是海事监管的主要内容,对于船舶安全以及海上交通安全具有重要意义。针对船舶异常行为的识别,提出一种基于贝叶斯优化器(BO)改进的门控循环单元(GRU)BO-GRU和自... 展开更多; 关键词船舶异常行为基于贝叶斯优化器改进的门控循环单元自适应核密度估计船舶自动识别系统数据轨迹预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法被引量：5: 1; 作者李志远郭嘉逸张月婷黄丽佳李洁吴一戎; 机构中国科学院空天信息创新研究院中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室中国科学院大学电子电气与通信工程学院; 出处《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第1期83-94,共12页; 基金国家自然科学基金(61991421)。; 文摘在SAR散焦船舶图像中,部分船舶目标的散焦现象具有沿距离向空变的特性。针对此类散焦船舶目标,该文提出了一种基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法,该算法直接对复图像进行处理,可以实现对任意阶次相位误差的补偿。在仿真数据和GF-3数据上的实验结果表明,所提算法可以有效地实现SAR图像空变散焦船舶目标自聚焦,聚焦后的船舶图像在图像熵与对比度上都有所改善,且算法聚焦速度有很大提升。; 关键词合成孔径雷达船舶目标自适应动量估计优化器空变最小熵自聚焦算法; Keywords Synthetic Aperture Radar(SAR) Ship target Adaptive momentum estimation optimizer Space-Variant Minimum Entropy(SVME) Autofocus algorithm; 分类号 TN958 [电子电信—信号与信息处理] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名动态优化双估计器的多模型自适应混合控制被引量：4: 2; 作者史善孟王昕王振雷; 机构华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室上海交通大学电工与电子技术中心; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期596-604,共9页; 基金国家重点研发计划项目(2016YFB0303403) 国家自然科学基金重大项目(61590922) +1 种基金国家自然科学基金项目(61673268)资助~~; 文摘针对参数子集个数较多导致计算量较大和由于系统参数发生跳变造成系统暂态性能差的问题,本文提出了基于动态优化双估计器的多模型自适应混合控制方法.首先对多个参数子集进行动态优化得到最优参数子集,减少了需要计算的模型数量,提高了系统收敛速度;其次对被控对象设置一个固定初值的估计器和一个可重新赋值的估计器,固定估计器用于初始时刻对参数的估计,可赋值估计器动态调整估计初值用于减小估计误差,提高系统暂态性能.最后的仿真结果表明了该方法的有效性,并给出了系统的稳定性及收敛性分析.; 关键词混合控制多模型自适应控制双估计器动态优化; Keywords mixing control multiple model adaptive control dual estimators dynamic optimization; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于自适应陷波器的电网频率估计方法被引量：5: 3; 作者王雅丽虞莉娟张华军张清勇苏义鑫; 机构武汉理工大学自动化学院; 出处《电测与仪表》北大核心 2018年第24期121-127,共7页; 基金湖北省自然科学基金资助项目(2016CFB502 2015CFB586); 文摘文中针对电网频率难以精确测量的问题,提出利用自适应陷波器结构的滤波功能,结合电网电压基波信号及其谐波信号的特性,以陷波器实时输出平方值作为陷波器参数的优化目标函数,根据随机优化理论推导出陷波器参数在线迭代算法,从而对与频率有关的陷波参数进行自适应调整,达到电网频率估计的目的。该方法结构简单,通过仿真分析和实验测试,检验了所提出的频率估计算法的响应速度和估计误差,表明基于自适应陷波器的电网频率估计方法,可以准确估计出电网频率。; 关键词自适应陷波器信号处理频率估计随机优化; Keywords adaptive notch filter signal processing frequency estimation stochastic optimization; 分类号 TM935 [电气工程—电力电子与电力传动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法: 4; 作者宋亚飞仇文博王艺菲冯存前; 机构空军工程大学防空反导学院; 出处《空军工程大学学报》北大核心 2025年第3期119-127,共9页; 基金国家自然科学基金(62402521)。; 文摘针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,并引入动态正则化增强问题凸性,优化算法稳定性和针对性。实验结果表明,NM-FGSM在不同攻击策略下优于现有方法,尤其在先进防御场景中攻击成功率提高了4%~8%。通过动态正则化的损失函数,对抗样本的跨模型迁移能力得到提升,进一步增强了黑盒攻击效果。最后,讨论了未来优化NM-FGSM算法和设计防御措施的研究方向,为深度学习模型的安全性研究提供了新的思路。; 关键词迁移性黑盒攻击 NadaMax优化器动量自适应学习率动态正则化; Keywords transferability black-box attack NadaMax optimizer momentum adaptive learning rate dynamic regularization; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别被引量：2: 5; 作者彭耀武陈辰刘敬贤王余宽; 机构武汉理工大学航运学院武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室武汉理工大学国家水运安全工程技术研究中心武汉理工大学三亚科教创新园; 出处《中国航海》 CSCD 北大核心 2024年第3期10-20,共11页; 基金国家自然科学基金(52201416)。; 文摘船舶异常行为识别是海事安全科学理论研究的重要组成部分,对异常行为的识别是海事监管的主要内容,对于船舶安全以及海上交通安全具有重要意义。针对船舶异常行为的识别,提出一种基于贝叶斯优化器(BO)改进的门控循环单元(GRU)BO-GRU和自适应核密度估计(AKDE)的船舶异常行为识别方法。利用BO-GRU对船舶经纬度、航向和速度进行点预测,并对基于该神经网络所得到的预测值跟实际值进行比较得到误差数据集,利用AKDE对误差数据集进行非参数估计,以得到不同置信度下的船舶轨迹特征数据波动区间。试验基于天津港船舶自动识别系统(AIS)数据,通过与基础GRU、长短期记忆网络(LSTM)和双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)相比较,验证BO-GRU预测精度更高;AKDE相比于其他方法估计能更好地拟合,并及时发现船舶异常行为。; 关键词船舶异常行为基于贝叶斯优化器改进的门控循环单元自适应核密度估计船舶自动识别系统数据轨迹预测; Keywords abnormal ship behavior BO-GRU AKDE AIS data trajectory prediction; 分类号 U675 [交通运输工程—船舶及航道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于自适应动量估计优化器与空变最小熵准则的SAR图像船舶目标自聚焦算法	李志远郭嘉逸张月婷黄丽佳李洁吴一戎	《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	动态优化双估计器的多模型自适应混合控制	史善孟王昕王振雷	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2019	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自适应陷波器的电网频率估计方法	王雅丽虞莉娟张华军张清勇苏义鑫	《电测与仪表》北大核心	2018	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法	宋亚飞仇文博王艺菲冯存前	《空军工程大学学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别	彭耀武陈辰刘敬贤王余宽	《中国航海》 CSCD 北大核心	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料