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二阶混杂多智能体系统的安全二分一致性
被引量：
1
1
作者
吴佳慧
朱韵茹
+1 位作者
郑元世
王怀柱
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1821-1830,共10页
本文在合作–竞争网络下针对一类由二阶连续时间个体和离散时间个体构成的混杂多智能体系统,研究了系统中存在恶意个体情况下的安全二分一致性问题.首先,在假设智能体的恶意邻居数量上限已知的情况下,基于删除邻居信息中极端值的思想,...
本文在合作–竞争网络下针对一类由二阶连续时间个体和离散时间个体构成的混杂多智能体系统,研究了系统中存在恶意个体情况下的安全二分一致性问题.首先,在假设智能体的恶意邻居数量上限已知的情况下,基于删除邻居信息中极端值的思想,设计了一种安全二分一致性容错算法.其次,基于鲁棒图性质进行系统转换,运用图论、矩阵论等分析工具得到了系统实现安全二分一致性的图条件.最后,通过仿真实例验证了所得结果的有效性.
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关键词
混杂多智能体系统
恶意个体
安全二分一致性
容错算法
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职称材料
基于挤压激励的轻量化注意力机制模块
被引量：
8
2
作者
吕振虎
许新征
张芳艳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2353-2360,共8页
针对向卷积神经网络(CNN)中嵌入注意力机制模块以提高模型应用精度导致参数和计算量增加的问题,提出基于挤压激励的轻量化高度维度挤压激励(HD-SE)模块和宽度维度挤压激励(WD-SE)模块。为了充分利用特征图中潜在的信息,HD-SE对卷积层输...
针对向卷积神经网络(CNN)中嵌入注意力机制模块以提高模型应用精度导致参数和计算量增加的问题,提出基于挤压激励的轻量化高度维度挤压激励(HD-SE)模块和宽度维度挤压激励(WD-SE)模块。为了充分利用特征图中潜在的信息,HD-SE对卷积层输出的特征图在高度维度上进行挤压激励操作,获得高度维度上的权重信息;而WD-SE在宽度维度上进行挤压激励操作,以得到特征图宽度维度上的权重信息;然后,将得到的权重信息分别应用于对应维度的特征图张量,以提高模型的应用精度。将HD-SE与WD-SE分别嵌入VGG16、ResNet56、MobileNetV1和MobileNetV2模型中,在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行的实验结果表明,与挤压激励(SE)模块、协调注意力(CA)模块、卷积块注意力模块(CBAM)和高效通道注意力(ECA)模块等先进的注意力机制模块相比,HD-SE与WDSE在向网络模型中增加的参数和计算量更少的同时得到的精度相似或者更高。
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关键词
卷积神经网络
挤压激励
轻量化
多维度
注意力机制模块
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职称材料
题名
二阶混杂多智能体系统的安全二分一致性
被引量：
1
1
作者
吴佳慧
朱韵茹
郑元世
王怀柱
机构
西安电子科技
大学
机电
工程
学院
宁夏大学智能工程与技术学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1821-1830,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61962049,61773303)
陕西省自然科学基础研究计划项目(2022JC–46,2022JM–343)资助。
文摘
本文在合作–竞争网络下针对一类由二阶连续时间个体和离散时间个体构成的混杂多智能体系统,研究了系统中存在恶意个体情况下的安全二分一致性问题.首先,在假设智能体的恶意邻居数量上限已知的情况下,基于删除邻居信息中极端值的思想,设计了一种安全二分一致性容错算法.其次,基于鲁棒图性质进行系统转换,运用图论、矩阵论等分析工具得到了系统实现安全二分一致性的图条件.最后,通过仿真实例验证了所得结果的有效性.
关键词
混杂多智能体系统
恶意个体
安全二分一致性
容错算法
Keywords
hybrid multi-agent systems
malicious agents
secure bipartite consensus
fault-tolerant algorithm
分类号
TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于挤压激励的轻量化注意力机制模块
被引量：
8
2
作者
吕振虎
许新征
张芳艳
机构
中国矿业
大学
计算机科学
与技术
学院
光电
技术
与
智能
控制教育部重点实验室(兰州交通
大学
)
宁夏大学智能工程与技术学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022年第8期2353-2360,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61976217)
光电技术与智能控制教育部重点实验室(兰州交通大学)开放课题(KFKT2020-03)。
文摘
针对向卷积神经网络(CNN)中嵌入注意力机制模块以提高模型应用精度导致参数和计算量增加的问题,提出基于挤压激励的轻量化高度维度挤压激励(HD-SE)模块和宽度维度挤压激励(WD-SE)模块。为了充分利用特征图中潜在的信息,HD-SE对卷积层输出的特征图在高度维度上进行挤压激励操作,获得高度维度上的权重信息;而WD-SE在宽度维度上进行挤压激励操作,以得到特征图宽度维度上的权重信息;然后,将得到的权重信息分别应用于对应维度的特征图张量,以提高模型的应用精度。将HD-SE与WD-SE分别嵌入VGG16、ResNet56、MobileNetV1和MobileNetV2模型中,在CIFAR10和CIFAR100数据集上进行的实验结果表明,与挤压激励(SE)模块、协调注意力(CA)模块、卷积块注意力模块(CBAM)和高效通道注意力(ECA)模块等先进的注意力机制模块相比,HD-SE与WDSE在向网络模型中增加的参数和计算量更少的同时得到的精度相似或者更高。
关键词
卷积神经网络
挤压激励
轻量化
多维度
注意力机制模块
Keywords
Convolutional Neural Network(CNN)
squeeze and excitation
lightweight
multi-dimension
attention mechanism module
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
二阶混杂多智能体系统的安全二分一致性
吴佳慧
朱韵茹
郑元世
王怀柱
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于挤压激励的轻量化注意力机制模块
吕振虎
许新征
张芳艳
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2022
8
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