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[发明专利]一种高效电能质量扰动图像特征提取与识别新方法-CN201910416221.X有效
发明人：林琳;王影;刘麒;陈玲玲;高兴泉;韩光信;孙明革;张慧颖;李鑫;吴雪莉;郑立军;于波;李佳;邢雪 -专利权人：吉林化工学院
申请日： 2019-05-20 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开是一种高效电能质量扰动图像特征提取与识别新方法，该方法包括：将电能质量信号转换为灰度图像，使用伽马校正、边缘检测与峰谷检测3种方法增强扰动特征后得到二值图像，提取面积、欧拉数、角二阶矩、对比度、相关性、均值、方差、逆差矩和熵9种特征构建原始特征集；以特征基尼重要度为依据进行排序，确定对分类影响最大的特征；综合考虑分类精度和效率，确定随机森林中树的个数，使用最优特征子集构建随机森林分类器对电能质量扰动信号进行识别本公开能够实现不同噪声环境下电压暂降、电压暂升、电压中断、闪变、暂态振荡、谐波、电压切痕、电压尖峰8类常见电能质量扰动信号的高效、准确识别，并提高了扰动信号特征提取效率。
一种高效电能质量扰动图像特征提取识别新方法

[发明专利]一种编解码抗扰动神经网络的交通标志识别系统及方法-CN202310522076.X在审
发明人：孟博;麻斌豪;王德军;王俊 -专利权人：中南民族大学;武汉空天软件技术有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明提出了一种编解码抗扰动神经网络的交通标志识别系统及方法。本发明交通标志收集系统采集交通标志图像和正确标签。构建基于编码器‑解码器抗扰动的交通标志识别神经网络，将每幅交通标志图像，以及标签通过网络计算，输出预测标签与真实标签的损失，构建损失函数模型，优化后网络将提升抗扰动性，得到一个高鲁棒性的交通标志图像识别系统本发明利用编码器‑解码器网络将一些干扰图像的语义嵌入至难以识别的交通标志图像中，经过这些图像训练过后的网络能识别因交通标志磨损、污渍污染，雾气遮挡的交通标志，提升了交通标志识别抗干扰性。
一种解码扰动神经网络交通标志识别系统方法

[发明专利]一种基于对抗样本防御的图像安全识别方法-CN202010206429.1在审
发明人：汪昕;金鑫;黄横;时超;陈力;蒋尚秀 -专利权人：上海金桥信息股份有限公司
申请日： 2020-03-23 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出一种基于对抗样本防御的图像安全识别方法，包括如下步骤：步骤1、首先收集图像数据集；步骤2、使用一个像素攻击法生成对抗样本；该攻击法利用差分进化算法，对测试集图像的每个像素迭代修改生成子图像，然后测试每个子图像的攻击效果，将攻击效果最好的子图像作为为对抗样本；步骤3、使用生成通用扰动方法生成对抗样本；步骤4、基于对抗样本生成对抗测试集；步骤5、将训练集图像数据作为训练数据，对原始预训练好的模型进行微调；步骤6、在测试集上进行图像识别，检验图像识别效果。本发明对一个像素生成对抗扰动有很好的防御能力，对通用扰动生成的对抗样本有极为优秀的防御能力，通用扰动无法对生成的图像识别模型产生任何影响，可以用于电子卷宗的识别分类等。
一种基于对抗样本防御图像安全识别方法

[发明专利]基于深度神经网络的扰动识别方法及装置、介质及终端-CN202211354395.6在审
发明人：陶杨 -专利权人：吉林大学
申请日： 2022-11-01 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种基于深度神经网络的扰动识别方法及装置、计算机可读存储介质及终端，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取输入数据，输入数据包括多个数据点；基于预训练的目标深度神经网络模型，确定数据点位于流形管道的概率，流形管道为决策边界区域；基于概率对输入数据进行扰动识别。根据本申请实施例的技术方案，能够通过流形管道的决策边界区域，至少能够在一定程度上提高扰动识别的准确率。
基于深度神经网络扰动识别方法装置介质终端

[发明专利]基于元学习的语音声纹识别通用对抗扰动构建方法及系统-CN202111420677.7有效
发明人：陈艳姣;徐文渊;邓江毅 -专利权人：杭州涿溪脑与智能研究所
申请日： 2021-11-26 - 公布日： 2022-08-23 - 主分类号： G10L15/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于元学习的语音声纹识别通用对抗扰动构建方法及系统，所述方法包括：将训练集和测试集与不同结构的声纹识别模型划分成多个训练任务；基于元学习的方法在所述训练任务上完成初始输入的学习，构建初始输入样本；将所述初始输入样本输入黑盒模型，通过梯度上升优化更新得到通用对抗扰动。利用元学习的思想解决查询成本高的问题，针对黑盒模型高效构建通用对抗扰动，能够辅助声纹识别模型的安全隐患分析与修补。
基于学习语音声纹识别通用对抗扰动构建方法系统

[发明专利]黑盒智能语音识别系统对抗样本生成方法及相关装置-CN202310187328.8在审
发明人：沈超;吴星辉;蔺琛皓;王骞;李琦 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明属于深度学习领域，公开了一种黑盒智能语音识别系统对抗样本生成方法及相关装置，包括根据语音对抗扰动得到语音对抗样本；对目标指令音频文件和语音对抗样本均进行MFCC特征提取，得到目标语音特征矩阵和对抗语音特征矩阵，计算目标语音特征矩阵和对抗语音特征矩阵之间的L2距离作为声学特征损失函数值，计算语音对抗扰动的L2范数作为扰动损失函数值；根据声学特征损失函数值和扰动损失函数值构建对抗扰动优化损失函数，以同时最小化声学特征损失函数值和扰动损失函数值为目标更新语音对抗扰动不需要具备关于目标语音识别系统的任何先验知识，攻击成功率高且可迁移性强。
黑盒智能语音识别系统对抗样本生成方法相关装置

[发明专利]一种电压源型换流器故障诊断方法及装置-CN202210333539.3在审
发明人：迟永宁;李琰;王志冰;范译文;樊肖杰;王聪;戚洪昌;江炳蔚;肖宇;李翔宇 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网江苏省电力有限公司
申请日： 2022-03-30 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G01R31/54 文献下载
摘要：本发明涉及直流系统运行技术领域，具体提供了一种电压源型换流器故障诊断方法及装置，包括：基于电压源型换流器直流侧电压波形确定电压源型换流器发生的扰动类型；将电压源型换流器直流侧电压波形输入至所述扰动类型对应的神经网络模型，获取所述扰动类型对应的神经网络模型输出的电压源型换流器故障类型；其中，所述扰动类型包括：大扰动和小扰动。本发明提供的技术方案，对正常和各种的故障状态进行分析，得到表征故障类型的特征，在此基础上选择合适的参量，通过两级串联辨识的方法，在区分大小扰动的前提下，引入人工神经网络等模式识别方法来实现对电压源型换流器系统故障的识别诊断
一种电压换流故障诊断方法装置

[发明专利]基于拟合提升小波和均值分析的电能质量扰动识别方法-CN201710191171.0有效
发明人：阳子婧;曹军威;高立新 -专利权人：北京印刷学院
申请日： 2017-03-28 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于拟合提升小波和均值分析的电能质量扰动识别方法，首先，选用基于拟合提升算法构造的三种具有不同特性的小波对监测信号进行冗余分解；其次，对分解所得的三组高频细节信号分别求取归一化l^p范数,取范数值小的两组高频细节信号作为最优分解结果并求取模极大值；然后，结合电源电压正弦波的特点，向前求取与扰动开始时刻对应的整周期时刻，取未出现模极大值的两个时刻的电压值求均值，并与扰动开始时刻的电压值求取比值，根据比值结果判定扰动的类型以及严重程度。本发明提出了基于拟合提升小波和均值分析的电能质量扰动识别方法，可提高对扰动定位的准确度，同时实现对扰动类型和严重程度的判断。
基于拟合提升均值分析电能质量扰动识别方法

[发明专利]一种基于改进深度学习算法的电能质量扰动识别方法-CN201910542843.7在审
发明人：潘爱强;刘哲;冯倩;杨秀;王知芳;张美霞 -专利权人：国网上海市电力公司;华东电力试验研究院有限公司;上海电力学院
申请日： 2019-09-02 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进深度学习算法的电能质量扰动识别方法，包括步骤：1)获取电压暂升信号、电压暂降信号、电压中断信号、谐波信号、电压尖峰信号、电压切痕信号、闪变信号、振荡暂态信号和脉冲暂态信号的九种单一扰动信号及复合电能质量扰动信号2)结合迁移学习与深度学习，确定预训练深度卷积神经网络模型AlexNet的最佳特征层，冻结参数，进行模型迁移；3)采用SVM代替迁移后的模型的Softmax分类器，获取模型中新的全连接层；4)利用单一扰动信号和复合电能质量扰动信号对最新模型的参数进行微调，完成模型的训练和电能质量扰动信号识别。
电能质量扰动扰动信号学习算法迁移电压尖峰信号电压中断信号卷积神经网络复合分类准确率电压暂降脉冲暂态谐波信号信号丢失信号识别训练效率振荡暂态分类器连接层特征层切痕闪变微调改进冻结学习

[发明专利]群智能单像素生成扰动与攻击方法-CN202111059213.8在审
发明人：李千目;王鹏川;练智超;侯君 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-09-10 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种群智能单像素生成扰动与攻击方法，属于图像识别及恶意攻击领域。首先输入图像进行矢量表示；生成对抗性扰动编码；利用飞蛾优化方法对扰动编码的优化，迭代得到最优扰动编码；进行目标类别错误标签的概率检测并保存输出最优扰动编码组。本发明利用飞蛾优化方法无需梯度信息进行优化的固有属性，进而提升扰动编码对目标类别的错误标签率，达到对原始图像和深度学习网络的低维攻击效果。本发明将飞蛾群智能优化算法应用到图像识别单像素攻击领域，给单像素攻击方法提供另一种参考，说明群智能方法在对抗机器学习领域中可应用性，能够针对神经网络生成低成本的对抗性攻击工具。
智能像素生成扰动攻击方法

[发明专利]基于改进深度学习算法的井下电能质量扰动识别系统-CN202110117257.5在审
发明人：胡理嘉;王蔚;陈晔辉 -专利权人：无锡军工智能电气股份有限公司
申请日： 2021-01-28 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于改进深度学习算法的井下电能质量扰动识别系统，步骤如下：S1、通过互感器收集数据并采用采样板卡获取九种单一扰动信号以及复合电能质量扰动信号，采集板卡通过工业标准的RS‑485通讯接口将数据上传上位机，确定预训练深度卷积神经网络模型Alex Net的最佳特征层，冻结参数，进行模型迁移；S3、模型迁移后，采用SVM代替迁移后的模型的Softmax分类器，获取模型中新的全连接层；S4、SVM后利用单一扰动信号和复合电能质量扰动信号对最新模型的参数进行微调，完成模型的训练和电能质量扰动信号识别，具有避免部分信号丢失，提高训练效率、提高分类准确率等优点。
基于改进深度学习算法井下电能质量扰动识别系统

[发明专利]一种基于交流伺服系统惯量识别的控制方法-CN202111590193.7在审
发明人：宋吉来;陈祥;刘世昌;邹风山;栾显晔;宛月 -专利权人：山东新松工业软件研究院股份有限公司
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H02P21/13 文献下载
摘要：本发明属于伺服系统领域，具体的，为一种基于交流伺服系统惯量识别的控制方法。涉及系统响应状态识别、自动选取任意两端时间区间、获取转矩信息、通过扰动转矩观测器获取扰动转矩以及迭代计算系统转动惯量五个步骤，其中在扰动转矩观测器取得扰动转矩阶段，获取交流伺服系统的原始电流，经过滤波处理得到扰动电流，和转子位置信号的共同作用下，得到扰动转矩，从而得到交流伺服系统的修正转矩，在求取实时电磁转矩和修正转矩的差值，并对取得的时间区间n等份离散化处理后，采用伺服系统运动学平衡方程，并对离散方程组离散化处理
一种基于交流伺服系统惯量识别控制方法

[发明专利]一种基于HHT及RVM的主动配电网电能质量扰动识别方法-CN202110175608.8在审
发明人：陈天英;李铁成;罗蓬;赵宇皓;王献志;郭少飞;严敬汝;李泽 -专利权人：国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司
申请日： 2021-02-07 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：一种基于HHT及RVM的主动配电网电能质量扰动识别方法，首先建立n种信号模型，包括正弦、电压凹陷、电压凸起、电压波动、暂态震荡、谐波、谐波暂降、谐波暂升，然后对所建立的扰动信号模型进行经验模态分解(EMD)，随后提取特征值，之后，针对这n种扰动信号模型的特征值，利用n‑1个RVM分类器对其进行训练，最后实时采集主动配电网电能信号，利用训练好的n‑1个RVM分类器对采集的信号进行分类。本发明在主动配电网电能质量扰动识别分类中使用空间大，识别速度快、分类准确率高，在电力系统故障诊断中具有广阔的应用前景。
一种基于 hht rvm 主动配电网电能质量扰动识别方法

[发明专利]一种有效储层的识别方法及装置-CN202011396394.9在审
发明人：张文旗;李勇;邓亚;刘达望;杨阳;顾斐;王宇宁;董若婧 -专利权人：中国石油天然气股份有限公司
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06T7/90 文献下载
摘要：本发明提供了一种有效储层的识别方法及装置，有效储层的识别方法包括：确定所述花斑状生物扰动碳酸盐岩的岩心中致密部分的颜色；根据所述颜色计算所述致密部分在所述岩心中的面积占比；根据所述致密部分的测井响应特征以及所述颜色标准生成有效储层的识别模型本发明通过将图像识别与测井解释相结合，填补了生物扰动非均质碳酸盐岩油气层有效储层识别与计算方法的空白，其计算结果准确、有效，为生物扰动非均质碳酸盐岩油气油气田储量计算和资产评估提供更为客观的数据。
一种有效识别方法装置

[发明专利]一种针对光纤传感振动信号识别方法与系统-CN201811416611.9在审
发明人：许海燕;张学武;赵沛然;张卓;谢迎娟;李敏 -专利权人：河海大学常州校区
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G01H9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对光纤传感振动信号识别方法，首先对光纤电缆中的光信号进行调制；采集光纤电缆中的振动信号；对振动信号进行监控，初步判断是否存在异常端点信号；若存在异常端点信号，则从异常端点信号中截取异常信号，进入下一步；否则重复执行本步骤；对截取的异常信号进行解调得到待识别分析的一维振动信号；将一维振动信号转化为传感信号听觉显著性二维图像；基于传感信号听觉显著性二维图像判断异常信号是否为扰动信号；若异常信号为扰动信号，则进入下一步；否则返回对采集的振动信号进行监控；对扰动信号发生地点进行定位。本发明实现了光纤传感振动信号的快速、准确识别，解决光纤传感扰动信号检测识别率低的技术问题。
光纤传感异常信号振动信号端点信号振动信号识别传感信号二维图像光纤电缆扰动信号一维振动显著性截取听觉采集扰动信号发生扰动信号检测信号转化重复执行识别率监控解调调制返回分析

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