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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...
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。
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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
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职称材料
基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别
2
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...
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。
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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
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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
3
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》
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,...
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。
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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
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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]
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职称材料
题名
基于BO-GRU和AKDE的船舶异常行为识别
2
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]
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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
3
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》
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]
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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
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
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
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》
2025
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职称材料
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