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[发明专利]一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法-CN202211724435.1在审
发明人：王帅;张晨晨;王文一 -专利权人：电子科技大学长三角研究院（衢州）
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对人脸识别卷积神经网络的局部背景对抗攻击方法，在训练阶段，不断迭代降低目标人脸与误识别人脸间的损失函数，获得迭代梯度反向传播的微小扰动，每次只保留图片背景有限区域的扰动，经过若干次的迭代之后产生专门针对目标人脸的对抗扰动块，将其直接添加到图片的背景区域使人脸识别器产生错误的识别结果，通过灰度化、均值化等处理手段将对抗扰动块映射到电子屏幕上，并放置于前景人脸之后，实时保护前景人物在在线会议或直播过程中的人脸隐私安全。本发明的方法通过在物理域添加背景对抗扰动块，实现对抗非授权人脸识别的同时保持所有原始面部特征，杜绝人脸图片被恶意截取用作各种人脸识别器训练集的情况。
一种针对识别卷积神经网络局部背景对抗攻击方法

[发明专利]针对图像识别模型的增强训练方法及装置-CN202011054451.5有效
发明人：徐文浩 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-09-29 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种针对图像识别模型的增强训练方法，从第一样本集中随机选择预定数量或预定比例的样本作为种子样本，进行扩展，得到若干扩展样本。其中扩展样本在原有图像的基础上添加扰动，而标注结果不变。样本扩展过程中，扰动值以基准像素为参考，向四周呈预定分布，从而可以很好地模拟真实扰动。由于扩展样本在添加扰动后标注结果不变，经过扩展样本训练的图像识别模型可以很好地识别本来的图像的目标识别结果，从而提高图像识别模型的鲁棒性。
针对图像识别模型增强训练方法装置

[发明专利]一种配电网系统电能质量扰动定位与识别方法-CN201710152582.9有效
发明人：易灵芝;桂庆忠;李青平 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2017-07-11 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于提升小波和改进BP神经网络的电能质量扰动定位与识别方法。它包括以下步骤：用Euclidean分解算法得到db4小波提升方案；对扰动信号进行提升小波分解；结合模极大值对扰动突变点峰值进行定位检测；利用自适应学习率和增加动量项相结合的方法对BP神经网络改进并进行扰动识别本发明能更好地获取扰动时刻信息，定位快速且精度高，能有效地克服传统BP神经网络易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点，对配电网系统电能质量扰动识别率高。
一种配电网系统电能质量扰动定位识别方法

[发明专利]一种多光谱掌纹识别方法、系统、电子设备及介质-CN202310020809.X有效
发明人：朱旗;周宇泽;林熙翔;王明明;李超君;张道强 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2023-01-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/12 文献下载
摘要：本发明提供一种多光谱掌纹识别方法、系统、电子设备及介质，属于生物识别领域，方法包括：获取包括多组掌纹样本图像的多光谱掌纹样本集；针对任一组掌纹样本图像，采用深度典型相关性分析算法提取样本图像间的公共相关性信息，采用基础迭代攻击方法生成各样本图像的第一扰动，以破坏公共相关性信息，将该组掌纹样本图像投影到差异子空间中，确定样本图像间的差异判别信息，基于对抗性区域确定算法生成各样本图像的第二扰动，以破坏差异判别信息；将第一扰动及第二扰动添加至对应的样本图像中，得到多张扰动样本图像；采用扰动样本图像对深度神经网络进行对抗训练，得到多光谱掌纹识别模型进行掌纹识别。本发明提高了多光谱掌纹识别的鲁棒性。
一种光谱掌纹识别方法系统电子设备介质

[发明专利]一种基于S变换和改进SVM算法的暂态电能扰动识别方法-CN201510741245.4在审
发明人：李春来;门洪;刘佳;张晋宝 -专利权人：国家电网公司;国网青海省电力公司;国网青海省电力公司电力科学研究院;东北电力大学
申请日： 2015-11-05 - 公布日： 2016-03-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于S变换和改进SVM算法的暂态电能扰动识别方法，包括如下步骤：1)通过改进S变换对扰动信号进行处理；2)扰动信号特征提取；3)设计基于半监督学习算法的SVM分类器对样本进行分类。与以往的电能质量扰动分类方法相比，在保证了SVM算法识别准确率的基础上，在SVM算法可信度较低的样本中，引入改进的半监督学习算法，能够进一步提高扰动信号的识别准确率，具有科学合理，适应性强，推广价值高等优点
一种基于变换改进 svm 算法电能扰动识别方法

[发明专利]一种基于BUD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别方法-CN201210174343.0有效
发明人：刘志刚;陈刚;张巧革 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2012-05-31 - 公布日： 2012-10-24 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明为一种基于BUD谱峭度的暂态电能质量扰动分类识别方法。该方法该算法采用BUD谱峭度方法计算暂态脉冲和暂态振荡两类扰动信号的谱峭度，选取谱峭度的最大值、最小值和均值作为特征量，输入PSO优化参数的SVM进行训练测试。结果表明，基于BUD谱峭度方法能够有效提取扰动特征量，且具有良好的抗噪性能；利用SVM分类器在小样本和叠加有其他扰动时，有效识别两类扰动，识别率较高。
一种基于 bud 谱峭度电能质量扰动分类识别方法

[发明专利]一种采用特征选择的电能质量扰动识别方法-CN202310183233.9在审
发明人：徐越飞;王丽群;雍继磊;顾承天;陈世喆 -专利权人：杭州电力设备制造有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用特征选择的电能质量扰动识别方法，针对在目前的多数电能质量扰动识别方法中，有关频域的特征分析方法采用较多，时频分析方法有时需经过多重分析计算，会导致在进行特征提取时速度下降，无法快速提取电能质量扰动信号的特征的情况提出采用特征得分以及遗传算法相结合的方法，提取最优子集，减少运行速度，并采用基于动态权重的自适应IPSO‑BP算法，进一步优化分类效率，最终经过实验可知，本发明所提出的基于特征筛选的IPSO‑BP电能质量扰动识别方法，能够较现有方法更快速，更准确的识别电能质量复合扰动。
一种采用特征选择电能质量扰动识别方法

[发明专利]广域测量系统的扰动识别功能的测试系统及方法-CN201410663064.X在审
发明人：王长瑞;刘军娜;张雯;杨琨;熊健;王丰;李烜;刘苗;吴涛;曹天植;王媛;郭鑫;刘珅 -专利权人：国家电网公司;华北电力科学研究院有限责任公司
申请日： 2014-11-19 - 公布日： 2016-06-15 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种广域测量系统的扰动识别功能的测试系统及方法，其中，该系统包括：实时数字仿真装置，用于模拟电力系统在预设扰动事件下的运行状态；广域测量系统的模拟装置，包括：同步相量测量装置，与实时数字仿真装置连接，用于采集模拟的电力系统中各厂站的动态相量数据；广域测量系统的模拟主站，与同步相量测量装置连接，用于接收同步相量测量装置发送的动态相量数据，并分析动态相量数据来识别电力系统的扰动事件，广域测量系统的模拟主站对动态相量数据的分析结果用于与预设扰动事件核对，来确定广域测量系统的扰动识别功能的性能。该方案实现了对广域测量系统的扰动识别功能进行性能测试。
广域测量系统扰动识别功能测试方法

[发明专利]一种特殊运行工况下电信号扰动识别方法及装置-CN201710088895.2在审
发明人：马建;肖露欣;陈克绪;王琼;俞林刚;朱亮 -专利权人：国网江西省电力公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2017-02-20 - 公布日： 2017-06-30 - 主分类号： G01R23/16 文献下载
摘要：一种特殊运行工况下电信号扰动识别方法及装置，所述方法包括以下步骤（1）通过采集设备对某特殊负荷现场的实际电信号进行采集，得到离散信号；（2）电信号扰动的特征提取；（3）电信号扰动的识别。所述装置包括采集设备、特征提取模块和扰动识别模块。本发明克服了原有基于小波变换、HHT变换等方法提取特征后需要再进行人工选择适合分类特征的局限性。本发明方法通过建立一个电信号扰动特征数据库，对现场实际特殊运行工况下的电信号扰动进行分类识别，分类效果好，具有实际的工程实用价值。
一种特殊运行工况电信号扰动识别方法装置

[发明专利]一种SRC框架下判别字典学习的电能质量扰动识别方法-CN201510337506.6有效
发明人：刘国海;张瀚文;刘慧;沈跃;陈兆岭 -专利权人：江苏大学
申请日： 2015-06-17 - 公布日： 2019-06-28 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种SRC框架下判别字典学习的电能质量扰动识别方法，首先对大量不同类型的电能质量数据进行特征降维，保证数据的不相关性和类型的完备性，其次在稀疏表示下构造最优基，更新优化稀疏表示矩阵同时建立不同类型的电能质量扰动的冗余子字典，并将其级联成判别字典，然后获取需被识别的电能质量扰动信号的稀疏表示矩阵，最后利用不同类型的电能质量扰动的冗余子字典依次重构信号，分别计算其与原信号的冗余误差，由冗余误差最小值确定目标归属类。本发明所述方法在SRC框架下通过训练普适最优的判别字典并采用压缩感知重构算法，实现多分类扰动识别、无需组合二分类器实现多分类器的电能质量扰动识别模型。
一种 src 框架判别字典学习电能质量扰动识别方法

[发明专利]一种电力系统扰动分类方法-CN202011132259.3在审
发明人：刘有志;蒋雨辰;张扬;李子康;刘灏;毕天姝 -专利权人：广东电网有限责任公司广州供电局;华北电力大学
申请日： 2020-10-21 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种电力系统扰动分类方法，基于堆叠去噪自编码器的特征提取方法能够捕获扰动数据中对丢失数据鲁棒的特征表达，在此基础上，利用随机森林分类器，实现对电力系统扰动的识别。该方法能够快速、准确地对PMU扰动数据进行分类，并且对于包含丢失数据的PMU扰动数据仍然具有很高的识别准确率，抗噪性能好。相较于现有扰动分类方法，能够快速、准确地对包含丢失数据的PMU扰动数据进行分类，实现电力系统动态行为的实时监测。
一种电力系统扰动分类方法

[发明专利]一种模型鲁棒性评测方法、相关装置、系统及存储介质-CN202310538240.6在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：北京瑞莱智慧科技有限公司
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：方法包括：从图像采集装置获取待识别图像，待识别图像是图像采集装置对第二用户进行拍摄得到的，第二用户佩戴具有柔性屏的可穿戴设备，柔性屏上显示第一用户的目标扰动图案，目标扰动图案与目标位置序列对应，目标位置序列用于指示目标扰动图案在柔性屏上的显示区域；根据待识别图像，对图像识别模型进行鲁棒性评测。本申请中可以不受打印速度的影响，快速或实时获取第一用户的目标扰动图案，将其显示在柔性屏上。同时避免打印机无法将数字世界的扰动图案完全还原到物理世界，而对攻击成功率造成的影响，结合两方面提升对图像识别模型鲁棒性的评测效率。
一种模型鲁棒性评测方法相关装置系统存储介质

[发明专利]一种基于同步相量测量的无监督电力系统扰动识别方法-CN202310491917.5在审
发明人：毕天姝;陈徵粼;刘灏 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于同步相量测量的无监督电力系统扰动识别方法，首先获取待处理电力系统的同步相量测量数据，包括频率、电压幅值和电压相角，并对频率、电压幅值和电压相角进行归一化处理，作为后续模型的输入；构建长短时时间序列生成对抗网络LST‑TimeGAN模型，使用所构建的模型进行长时、短时、超短时时间窗的非事件特征提取；依据模型的输出，结合事件的电气量和时间窗特征进行扰动预分类；使用LightGBM算法对预分类的事件大类进行聚类再识别，实现扰动的识别分类。上述方法可用于无标签或少标签情形的扰动识别，能对电力系统扰动进行准确识别，从而监控电力系统的电能质量问题，并对潜在配网故障进行预警。
一种基于同步测量监督电力系统扰动识别方法

[发明专利]建立扰动类型识别模型、识别接入设备类型的方法和装置-CN201611001567.6有效
发明人：黄毕尧;刘森;李建岐;刘伟麟;储广斌;万凯;刘国军;赵勇 -专利权人：全球能源互联网研究院有限公司;国网河北省电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2016-11-10 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种建立扰动类型识别模型、识别接入设备类型的方法和装置，建立模型方法包括：分别获取配电网中至少一种类型的电力扰动的电力参量；对每种电力扰动对应的电力参量进行划分，其中将频率小于预设频率的电力参量划分为第一频率数据，将频率大于或等于预设频率的电力参量划分为第二频率数据；分别提取每种电力扰动所对应的第一频率数据和第二频率数据的特征向量；根据特征向量生成电力扰动类型识别模型。该方案拓展了配电网电力参量识别的带宽，为在未来配电网的高频电力参量愈加复杂的情况下，能够更加全面地甄别配电网多种暂态电力信息，进一步反映配电网上的各种接入行为提供了更加精确可靠的识别方案。
建立扰动类型识别模型接入设备方法装置

[发明专利]多样本对抗扰动生成方法、装置、存储介质和计算设备-CN202010884302.5有效
发明人：萧子豪;朱军;田天 -专利权人：北京智源人工智能研究院
申请日： 2020-08-28 - 公布日： 2020-12-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种多样本对抗扰动生成方法、装置、存储介质和计算设备，该方法包括获取多个样本图像和对抗扰动；根据所述多个样本图像和对抗扰动生成对应的多个对抗样本；将所述多个对抗样本输入预设的判别模型，得到所述多个对抗样本的识别结果；根据所述多个对抗样本的识别结果以及所述多个对抗样本对应的样本图像的标签得到所述多个对抗样本的识别置信度；按照由大到小的顺序根据所述识别置信度为所述多个对抗样本排序；选取排序在前的预设比例的多个对抗样本；根据第一损失函数基于选取到的多个对抗样本获取在判别模型下的损失；根据所述损失优化所述对抗扰动。从而生成的对抗扰动能够与更广泛的样本图像配合成功攻击图像识别模型。
多样对抗扰动生成方法装置存储介质计算设备