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对抗鲁棒性评估的指标体系及其完备性
1
作者
石育澄
韩亚洪
《软件学报》
北大核心
2025年第3期1304-1326,共23页
对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的...
对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的分析与比较,忽视了攻击成功率和不同范数对鲁棒性评估指标体系完备性的影响以及对攻防方法设计的限制.从范数选择和度量指标两个维度展开对抗鲁棒性评价指标体系的讨论,分别从评价指标定义域的包含关系、鲁棒性描述粒度以及鲁棒性评估序关系3个方面对鲁棒性评估指标体系完备性进行理论分析,并得出以下结论:使用均值等噪声统计量比使用攻击成功率等评价指标定义域更大且更全面,同时能够保证任意两个对抗样本集合都能够进行比较;使用L_(2)范数比使用其他范数在鲁棒性评估的描述上更具完备性.在6个数据集上对23种模型及20种对抗攻击方法的大量实验验证了这些结论.
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关键词
对抗机器学习
对抗鲁棒性
对抗样本
对抗攻击
对抗扰动
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职称材料
融合图像方法的半实时轴承故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
王鹏志
张满囤
+2 位作者
韩亚洪
赵旭
王征
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期895-903,共9页
轴承在高负荷的环境下长时间运转经常会发生故障,造成巨大损失.若能在故障发生前期进行准确感知,则可以在很大程度上减少损失.通过分析轴承故障问题的特点,提出一种半实时的高准确率诊断方法,使用双路宽卷积核深度卷积网络(deep convolu...
轴承在高负荷的环境下长时间运转经常会发生故障,造成巨大损失.若能在故障发生前期进行准确感知,则可以在很大程度上减少损失.通过分析轴承故障问题的特点,提出一种半实时的高准确率诊断方法,使用双路宽卷积核深度卷积网络(deep convolutional neural networks with double paths and wider kernels,DWDCNN)作为实时诊断算法,在结果出现异常或轴承处于高噪声环境下的时候对轴承的振动数据使用短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT),将其转换为图像,再使用轻型多尺度胶囊网络(smaller inception capsule net,SICN)进行二次诊断.使用该算法与现有其他算法在凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)数据集和添加不同强度噪声后的CWRU数据集上进行实验,对准确性和计算效率进行对比.结果显示DWDCNN模型使用0.12 ms即可完成一次预测,且在SNR=−4 dB的条件下达到80.07%的准确率,而SICN模型虽然计算时间较长,但是可以在SNR=−4 dB的条件下达到95.00%的准确率.
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关键词
轴承
故障诊断
振动信号
卷积神经网络
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职称材料
题名
对抗鲁棒性评估的指标体系及其完备性
1
作者
石育澄
韩亚洪
机构
天津
大学智能与计算学部
天津市机器学习重点实验室
(
天津
大学)
出处
《软件学报》
北大核心
2025年第3期1304-1326,共23页
基金
国家自然科学基金(62376186,61932009)。
文摘
对抗鲁棒性评估需要结合对抗样本攻击能力与噪声幅度形成对深度学习模型噪声抵御能力的完整、准确的评测.然而,对抗鲁棒性评估评价指标缺乏完备性是现有对抗攻防方法的一个关键问题.现有的对抗鲁棒性评估相关工作缺少对评价指标体系的分析与比较,忽视了攻击成功率和不同范数对鲁棒性评估指标体系完备性的影响以及对攻防方法设计的限制.从范数选择和度量指标两个维度展开对抗鲁棒性评价指标体系的讨论,分别从评价指标定义域的包含关系、鲁棒性描述粒度以及鲁棒性评估序关系3个方面对鲁棒性评估指标体系完备性进行理论分析,并得出以下结论:使用均值等噪声统计量比使用攻击成功率等评价指标定义域更大且更全面,同时能够保证任意两个对抗样本集合都能够进行比较;使用L_(2)范数比使用其他范数在鲁棒性评估的描述上更具完备性.在6个数据集上对23种模型及20种对抗攻击方法的大量实验验证了这些结论.
关键词
对抗机器学习
对抗鲁棒性
对抗样本
对抗攻击
对抗扰动
Keywords
adversarial machine learning
adversarial robustness
adversarial sample
adversarial attack
adversarial perturbation
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
融合图像方法的半实时轴承故障诊断方法
被引量：
1
2
作者
王鹏志
张满囤
韩亚洪
赵旭
王征
机构
天津
大学智能与计算学部
天津市机器学习重点实验室
河北工业大学人工智能与数据科学学院
天津市
虚拟现实与可视计算国际联合中心
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第6期895-903,共9页
基金
国家重点研发计划(2019YFC1520600)
国家自然科学基金(61573356)
河北省自然科学基金(F2019202054).
文摘
轴承在高负荷的环境下长时间运转经常会发生故障,造成巨大损失.若能在故障发生前期进行准确感知,则可以在很大程度上减少损失.通过分析轴承故障问题的特点,提出一种半实时的高准确率诊断方法,使用双路宽卷积核深度卷积网络(deep convolutional neural networks with double paths and wider kernels,DWDCNN)作为实时诊断算法,在结果出现异常或轴承处于高噪声环境下的时候对轴承的振动数据使用短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT),将其转换为图像,再使用轻型多尺度胶囊网络(smaller inception capsule net,SICN)进行二次诊断.使用该算法与现有其他算法在凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)数据集和添加不同强度噪声后的CWRU数据集上进行实验,对准确性和计算效率进行对比.结果显示DWDCNN模型使用0.12 ms即可完成一次预测,且在SNR=−4 dB的条件下达到80.07%的准确率,而SICN模型虽然计算时间较长,但是可以在SNR=−4 dB的条件下达到95.00%的准确率.
关键词
轴承
故障诊断
振动信号
卷积神经网络
Keywords
rolling bear
fault diagnosis
vibration signal
convolutional neural networks
分类号
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
对抗鲁棒性评估的指标体系及其完备性
石育澄
韩亚洪
《软件学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
融合图像方法的半实时轴承故障诊断方法
王鹏志
张满囤
韩亚洪
赵旭
王征
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
1
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职称材料
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