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基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究

基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究

作者：徐博文南京信息工程大学

学位级别：硕士

路径规划技术是移动机器人研究热点领域之一。当环境简单且已知时,移动机器人路径规划已经得到了较为充分的研究,然而在面对复杂和未知环境时,多数已有的移动机器人路径规划算法不能有效地探索环境,也不能做出正确的决策,导致路径规划... 详细信息

路径规划技术是移动机器人研究热点领域之一。当环境简单且已知时,移动机器人路径规划已经得到了较为充分的研究,然而在面对复杂和未知环境时,多数已有的移动机器人路径规划算法不能有效地探索环境,也不能做出正确的决策,导致路径规划效率和安全性较低。所以,复杂和未知环境下的移动机器人路径规划具有重要的理论意义与应用价值。深度强化学习算法具有较强的感知和决策能力,因此本文将其应用于复杂和未知环境下的移动机器人路径规划问题。本文首先针对激光同步定位与建图(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法进行改进,提出了自适应延迟回环检测的Cartographer算法用于移动机器人路径规划前环境建图;在此基础上,进一步提出了一种贪心采样的启发式深度Q网络算法,将其与移动机器人路径规划技术相结合,最终完成了复杂和未知环境下的移动机器人路径规划。本文主要工作如下:1)提出了自适应延迟回环检测的Cartographer算法(Adaptive Delay Loopback Detection Cartographer Algorithm,ADL-Cartographer)。针对激光 SLAM 算法中的Cartographer算法在等宽度,长距离或几何对称的环境下工作,易进行错误回环检测的问题,提出了 ADL-Cartographer算法;首先通过估计回环变换矩阵的方差与单位复数矩阵相加作为阈值,再将其与回环点转换矩阵相乘的范数进行比较,当大于阈值时,不进行回环检测;反之,则进行回环检测。最后,通过在ROS系统中仿真对比,验证了ADL-Cartographer算法改进的有效性和建图效果的优越性,因此将其作为路径规划前环境建图算法。2)提出了一种贪心采样的启发式深度Q网络算法(Greedy Sampling Heuristic Deep Q-Network Algorithm,GSHDQN)。针对深度Q网络算法收敛速度慢、规划路径不平滑以及样本利用率低的问题,本文对其进行了改进。首先,在深度Q网络算法的动作引导策略中,引入了改进的人工势场引力函数和目标引导动作函数,同时设计了一种分段奖励函数,以此提出了启发式深度Q网络算法,有效地减少了算法训练过程中的碰撞次数、提高了算法的收敛速度、使规划出来的路径更优。然后,将启发式深度Q网络算法与改进的优先级采样策略结合,提出了一种贪心采样的启发式深度Q网络算法,有效地提高了样本利用率。最后,对上述三种算法在PyTorch机器学习框架下进行了路径规划仿真,仿真结果表明,与深度Q网络算法相比,本文所提出的算法平均总迭代时间可降低28.0%,平均路径长度可减少34.7%,碰撞次数可减少43.2%。

关键词：移动机器人路径规划 Cartographer算法深度强化学习人工势场

犬尿氨酸代谢通路重编程对NAD稳态及肝缺血-再灌注的影响和机制

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犬尿氨酸代谢通路重编程对NAD稳态及肝缺血-再灌注的影响和机制

作者：徐博文山东大学

学位级别：硕士

肝脏缺血再灌注(IR)损伤是一个常见的临床问题,缺乏有效的治疗策略和药物靶点。目前肝IR损伤的病理模式包括缺血诱导的细胞损伤和再灌注诱导的炎症反应两个阶段过程。这一概念促使人们着重开发具有直接抗炎和抗凋亡特性的药物,但是在临... 详细信息

肝脏缺血再灌注(IR)损伤是一个常见的临床问题,缺乏有效的治疗策略和药物靶点。目前肝IR损伤的病理模式包括缺血诱导的细胞损伤和再灌注诱导的炎症反应两个阶段过程。这一概念促使人们着重开发具有直接抗炎和抗凋亡特性的药物,但是在临床中的效果并不令人满意。本课题中,我们使用非靶向代谢组学筛选,发现在小鼠肝脏IR后,肝脏3-羟基-2-氨基苯甲酸(3-HAA)和喹啉酸(QA)含量下降,而L-犬尿氨酸(KYN)和犬尿喹啉酸(KYNA)含量上调,犬尿氨酸氨基转移酶2(Kyat2)在犬尿氨酸通路(KP)的关键分支点发挥作用,在缺血时的肝脏细胞中显著上调,使色氨酸代谢途径从3-HAA和QA转向KYNA合成,而Kyat2表达的升高主要受p-eIF2α调控。QA合成的下调阻断了烟酰胺腺嘌呤二核苷酸(NAD)的从头生物合成,使肝细胞依赖于挽救途径来维持NAD水平和细胞的抗氧化,敲低Kyat2可以有效恢复NAD水平,降低肝脏的脂质过氧化损伤。烟酰胺磷酸核糖基转移酶(NAMPT)抑制剂FK866阻断IR后的挽救途径,可加剧肝脏氧化损伤,增强IR敏感性,脂质过氧化抑制剂Lip-1可以抑制氧化损伤,而烟酸磷酸核糖转移酶(Naprt)抑制剂2-HNA阻断IR后NAD合成的Press-Hindle途径对肝脏的急性损伤无明显作用。值得注意的是,在小鼠模型中,IR后通过给予烟酰胺单核苷酸(NMN)可有效促进生成NAD,并减轻IR诱导的氧化应激、炎症和细胞死亡。总之,我们的研究结果揭示,在肝脏IR进程中,KP的代谢重编程使NAD的从头合成受到抑制,并且证明了 NAD合成上调是挽救肝脏缺血再灌注损伤的一种有前途的治疗方法。研究目的1.通过动物实验及代谢组测定明确在IR后色氨酸代谢通路代谢物含量的变化。2.阐明代谢物含量变化的原因及分子机制。3.探讨NAD稳态对肝脏损伤的作用并找到可以有效挽救肝脏缺血损伤的小分子物质,为临床提供有效的治疗策略。研究结果1.经代谢组检测,小鼠肝脏在缺血阶段色氨酸代谢向犬尿氨酸代谢支路发生了代谢倾斜,3-HAA和喹啉酸含量减少,犬尿氨酸和犬尿喹啉酸含量增多。2.犬尿氨酸代谢支路关键酶Afmid,Kyat2在缺血阶段表达升高,通路其他基因无明显变化,肝脏切除病人样品中Kyat2同样高表达,缺血肝脏中Kyat2的mRNA水平无明显变化,其蛋白水平上调与p-Eif2α升高平行,ISRIB对p-eiF2α的抑制减弱了缺血肝脏中Kyat2的上调,说明p-eIF2α介导的翻译控制在一定程度上调了肝脏IR诱导的Kyat2的表达。***后,实验组与对照组相比NAD/NADH水平降低,靶向代谢组显示脂质过氧化相关基因表达水平升高,RNA和蛋白水平Ptgs2表达上调,EO6,MDA,4-HNE等指标IHC染色增强。小鼠体内敲低Kyat2,WB验证敲低效果,与NC组相比siKyat2组的E06,MDA,4HNE,CD45和Ly6b染色,肝酶水平,炎症因子的RNA表达都有所降低,肝脏状态变好,损伤程度减少。4.缺血并腹腔注射Nampt抑制剂FK866后,IR+FK866组小鼠生存期相比IR+Vehicle组明显降低并有剂量依赖性,NAD/NADH含量更低,再灌注24h后观察小鼠肝脏状态及测定肝酶并通过HE,CD45,E06,4HNE染色及炎症因子mRNA结果显示,IR+FK866组肝脏损伤高于IR+Vehicle组。抑制Naprt后,无明显效果。5.缺血并腹腔注射FK866+Lip-1后,与FK866+Vehilce组相比,FK866+Lip-1组小鼠生存期延长,肝脏损伤降低,肝脏状态变好,肝酶水平降低,HE,E06,4HNE,CD45染色减弱,炎症因子的表达下降。6.回补NMN后,小鼠肝脏状态好转,肝酶水平降低,NAD/NADH含量恢复,HE染色显示,肝脏坏死区域减少,IHC染色及炎症因子qPCR结果显示,小鼠氧化应激损伤降低,炎性浸润减少,NMN起到了显著的挽救作用。

关键词：肝缺血-再灌注代谢重编程犬尿氨酸代谢通路 NAD 氧化还原

基于改进蝴蝶优化算法光伏系统MPPT仿真研究

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基于改进蝴蝶优化算法光伏系统MPPT仿真研究

作者：徐博文东北农业大学

学位级别：硕士

光伏发电在智能电网和新能源领域中占有举足轻重的地位,是实现能源结构转型和应对气候变化的关键技术之一,有利于构建多元化互补的能源体系。光伏发电的发电效率受外界环境因素影响很大,其输出特性曲线随着外界条件的改变而出现明显变化... 详细信息

光伏发电在智能电网和新能源领域中占有举足轻重的地位,是实现能源结构转型和应对气候变化的关键技术之一,有利于构建多元化互补的能源体系。光伏发电的发电效率受外界环境因素影响很大,其输出特性曲线随着外界条件的改变而出现明显变化,最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking,MPPT)作为提升光伏发电系统发电效率的关键技术而被广泛研究,然而传统的最大功率点跟踪算法在面对复杂多变的环境条件时,难以保障其跟踪精度,容易陷入局部最优,导致系统无法实现最大功率输出,因此,在复杂多变的环境中快速、准确地跟踪到光伏系统的最大功率点,进一步提高光伏发电的效率和可靠性,具有十分重要的研究意义,本文的研究工作如下:(1)根据光伏电池的工作原理及其数学模型,搭建光伏电池仿真模型,分析不同外界条件如光照强度、温度对光伏电池输出特性的影响,在此基础上进一步搭建光伏阵列仿真模型,设置光照强度不同的四种工况对光伏阵列的输出特性进行研究,仿真结果表明,在复杂的光照模式下,光伏阵列输出特性呈现明显的多峰性、多膝性特征。(2)通过MATLAB/Simulink搭建仿真模型进行多种算法MPPT的性能测试,对传统算法扰动观察法及电导增量法进行局部遮阴模式测试,结果表明传统算法在局部遮阴情况下容易陷入局部最优难以跟踪到最大功率点。对经典的群体智能算法——粒子群算法进行均匀光照及局部遮阴模式仿真测试,结果表明粒子群算法能够跳出局部最优,但是在跟踪时间及跟踪精度上仍有进步空间。(3)针对上述算法在MPPT中存在的问题,本文选择将蝴蝶优化算法应用于MPPT控制,对蝴蝶优化算法的原理、设计流程及数学模型进行研究,搭建其仿真模型进行多模式仿真验证,结果表明蝴蝶优化算法在跟踪时间与跟踪精度上较上述算法具有一定的优势。(4)进一步研究蝴蝶优化算法的主要影响因素,为提升算法的收敛速度及跳出局部最优的能力,引入非线性切换概率、平衡优化器算法中的平衡状态池策略、随机游走策略,融合多种策略对蝴蝶优化算法进行改进,通过12种标准测试函数进行改进后蝴蝶优化算法的性能测试。仿真结果表明:在收敛性与稳定性方面,改进蝴蝶优化算法具有一定优势。搭建基于改进蝴蝶优化算法的MPPT仿真模型,并与粒子群算法和蝴蝶优化算法进行多种光照模式仿真对比,仿真结果表明:改进蝴蝶优化算法能更快速、准确地搜寻到全局最大功率点,并且在动态环境中有较强的适应性及鲁棒性。

关键词：光伏系统最大功率点跟踪局部遮阴蝴蝶优化算法

钛基多孔烧结材料电火花深小孔加工流场仿真及加工研究

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钛基多孔烧结材料电火花深小孔加工流场仿真及加工研究

作者：徐博文哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

烧结多孔金属材料由于兼备金属和多孔材料的优势广泛应用于航空航天、光电材料以及生物医学等各领域。由于孔隙的存在,应用传统的切削加工方式难以进行加工,切削力会使材料产生塑性变形,破坏加工表面的孔隙结构。电火花加工其非接触式... 详细信息

烧结多孔金属材料由于兼备金属和多孔材料的优势广泛应用于航空航天、光电材料以及生物医学等各领域。由于孔隙的存在,应用传统的切削加工方式难以进行加工,切削力会使材料产生塑性变形,破坏加工表面的孔隙结构。电火花加工其非接触式加工的特点不会对材料表面造成塑性变形,然而放电加工产生的熔化重铸层,也会对较小的孔隙造成封堵。此外由于多孔材料孔隙不均匀分布使得深小孔加工的间隙流场分布不均,造成排屑困难,容易产生二次放电使加工不稳定。针对以上问题,本文进行了电火花深小孔加工钛基多孔烧结材料的加工间隙流场仿真和加工研究。本文通过测定钛基多孔烧结材料的不同方向的面孔隙率,仿真拟合压降-流速曲线得到钛基多孔烧结材料的粘性、惯性阻力系数,建立了管电极加工钛基多孔烧结材料的的间隙流场以及液固耦合仿真模型,探究了电火花加工烧结多孔材料小孔与加工普通致密材料小孔的差异,分析了工作液、加工参数对其间隙流场的影响,研究了加工参数对电极偏摆的影响。基于仿真分析结果,采用信噪比分析,进行了以材料去除率、孔翻边宽度、放电间隙、孔轴线偏斜度为工艺指标的单目标参数优化实验,并通过灰关联多目标参数优化实验得出了最优组合加工参数。并进行参数影响显著性分析,此外,进行了参数影响显著性分析和一致性验证实验,研究结果表明,最重要的指标为孔轴线偏斜度。针对加工到一定深度时出现的孔径突然变大,产生“鼓型口”的现象,进行了电极损耗与孔径关联性研究。实验结果表明,孔径突然变大发生在孔深33.16mm到38.25mm范围内,超过该范围深度小孔的孔径一致性较差。同时,随着加工深度的变化,工具电极出现不均匀的偏向损耗,形成锥角。使用Kendall模型和Spearman模型分析了电极不均匀损耗产生的锥角区大小和孔径突变产生“鼓型口”入口点位置的关联性,结果表明,工具电极锥角区大小和孔内“鼓型口”入口点位置为高度相关关系,相关性系数分别达到0.815和0.930。最后,针对电火花加工钛基多孔烧结材料的电蚀产物堵塞孔壁孔隙的问题,提出钛基烧结多孔材料深小孔孔壁孔隙率的测定方式,研究了不同加工参数对无孔隙孔壁表面峰峰值的影响规律以及对以及对有孔壁表面孔隙率的影响规律,提出了具有较强的拟合能力和预测能力的响应曲面模型,得到了保证孔壁孔隙率的优化加工参数,并使用该参数进行了电火花小孔加工实验,加工出深度为20mm、直径Φ0.6mm的大深径比小孔,小孔内壁孔隙率与未加工钛基烧结材料的x面和y面的面孔隙率相差仅为2.1%和4.6%,熔化凝固层堵塞孔隙现象明显减少。熔化凝固层分布均匀,平均厚度约为8.9μm。

关键词：钛基烧结多孔材料电火花深小孔加工孔隙率电极损耗

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2022年北京冬奥会中展现的中国智慧探究

2022年北京冬奥会中展现的中国智慧探究

作者：徐博文武汉体育学院

学位级别：硕士

2022年中国面对来自国内外的压力与挑战,成功举办了一场简约、安全、精彩的冬奥盛会,展现出独特的中国智慧。北京冬奥会中展现的中国智慧既是对中华优秀传统文化的继承,也是在应对新时代国家任务中的创新,表现为中国人民面对困难时的策... 详细信息

2022年中国面对来自国内外的压力与挑战,成功举办了一场简约、安全、精彩的冬奥盛会,展现出独特的中国智慧。北京冬奥会中展现的中国智慧既是对中华优秀传统文化的继承,也是在应对新时代国家任务中的创新,表现为中国人民面对困难时的策略与能力,蕴藏促进体育和国家发展力量。运用文献资料法、逻辑推理法和逻辑归纳法等,通过梳理我国申办、筹办和举办北京冬奥会全过程中面临的现实困境和相应的解决办法,对北京奥运会中展现的中国智慧进行探究并进一步分析其所带来的经验和启示,研究发现:(1)在申办、筹办和举办2022年北京冬奥会的全过程中,我国主要面临以下困难:申办阶段面临北京申办条件的劣势、国际竞争对手的优势和洲际轮回法则的干扰;筹办阶段面临场馆与基础设施建设道阻且长、赛事组织与服务保障经验薄弱、国际交流与宣传推广效果不佳的问题;举办阶段面临简约办赛要求的多方考验、安全办赛保障落实的重重困境以及精彩办赛约定带来综合挑战。(2)在应对以上困难和挑战时,我国采取了保持大国定力,用综合实力赢得国际的广泛支持;加大科技创新,自主研发科技产品助力北京冬奥;联动多方资源,系统制定北京冬奥会备战战略;科学组织筹划,统筹安排北京冬奥赛事保障工作;创新发展路径,推动北京冬奥遗产的可持续发展的解决办法;展现出万众一心,协调一致的思想整合能力;内外平衡,整体兼顾的统筹协调能力;整体有序,高效协调的组织动员能力;履职尽责,灵活创造的贯彻执行能力;独立自主,绿色发展的科技创新能力。(3)我国成功举办2022年北京冬奥会并展现出中国智慧的经验启示为:坚持党的全面领导是成功举办北京冬奥会并展现中国智慧的先在优势;健全新型举国体制是成功举办北京冬奥会并展现中国智慧的制度保障;中华优秀传统文化是成功举办北京冬奥会并展现中国智慧的思想支撑;树立新时代群众观是成功举办北京冬奥会并展现中国智慧的重要法宝;北京冬奥精神是成功举办北京冬奥会并展现中国智慧的精神动力。

关键词： 2022年北京冬奥会 “中国智慧” 中国方案经验启示

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S市城市消防安全管理的问题与优化策略研究

S市城市消防安全管理的问题与优化策略研究

作者：徐博文苏州大学

学位级别：硕士

当今社会变得日益错综复杂,不确定性日益增加。长三角地区人口的聚集效应带动了城市产业群发展的同时,也产生了一系列城市消防安全风险。随着社会转型的不断深入,风险的演进路线与发展方向更具有了不确定性,城市消防具有突发性、公共性... 详细信息

当今社会变得日益错综复杂,不确定性日益增加。长三角地区人口的聚集效应带动了城市产业群发展的同时,也产生了一系列城市消防安全风险。随着社会转型的不断深入,风险的演进路线与发展方向更具有了不确定性,城市消防具有突发性、公共性、复杂性等共性特征。消防安全关乎城市的建设发展,关系到改革、稳定的大局,关系到广大人民群众的根本利益。S市作为向世界展示社会主义现代化的“最美窗口”,研究其消防安全管理具有十分重要的意义。论文在梳理了国内外城市消防安全管理的相关文献基础上,运用公共产品理论、危机管理4R理论和治理理论,从社会治理的视角,系统阐述了 S市城市消防安全管理的现实探索。一是高标准高效率管理下的消防治理体系,二是高目标高强度组织下的消防治理模式,三是高科技精细化措施下的消防治理策略,四是高要求专业化导向下的消防救援能力。同时,深入剖析了S市城市消防安全管理存在的问题,探讨了问题产生的原因。研究表明,以传统的政府单一监管模式难以解决现实生活中存在的消防安全问题。S市消防安全管理的困境与城市消防基础设施显露不足、多元管理主体责任意识不强、应急救援实战能力存在短板、消防安全隐患治理仍有漏洞等因素有直接的因果关系。究其原因,主要在于传统隐患与新兴问题交织叠加、城市协同治理体系尚未形成、应急救援专业化建设程度不高、消防安全管理过程中执法不严等方面。最后,借鉴国内外城市消防安全管理经验,从危机管理的缩减、预备、反应、恢复四个阶段提出优化策略。主要观点:一是统筹城市发展,提升消防安全指数。二是调动多元主体,形成消防治理合力。三是立足实战效能,打造现代应急体系。四是强化追责问效,实现管理全程闭环。

关键词：城市消防安全管理治理理论

基于深度学习的城市道路场景实例分割方法研究

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基于深度学习的城市道路场景实例分割方法研究

作者：徐博文吉林大学

学位级别：硕士

随着对深度学习技术的不断研究,越来越多的理论投入了应用,自动驾驶技术就是其中的代表。如何能够准确地感知驾驶工具周围的行驶环境,如车辆、行人以及障碍物等信息是制约当前自动驾驶技术发展的一个重要问题。感知的目的,就是向自动驾... 详细信息

随着对深度学习技术的不断研究,越来越多的理论投入了应用,自动驾驶技术就是其中的代表。如何能够准确地感知驾驶工具周围的行驶环境,如车辆、行人以及障碍物等信息是制约当前自动驾驶技术发展的一个重要问题。感知的目的,就是向自动驾驶系统传达车辆的周边环境信息,用于判断区域的可通行性。目前广泛应用的感知方法是间接感知。通过获取周围物体的距离、速度、形状等信息,构建驾驶态势图,再将其作用于驾驶系统,从而规划行驶路线。随着人工智能技术的发展,通过深度学习将传感器数据与驾驶操作行为构建映射关系,直接作用于驾驶操作系统方法,是目前主流的发展趋势之一。实例分割是一种需要预测对象实例及其各像素分割掩码的计算机视觉任务。当前主流的实例分割模型受限于目标检测器的性能或者对像素的学习处理能力,使得在面对道路场景下的出现频率较多的遮挡目标以及小尺度目标,分割效果较差。基于对以上问题的分析,本文在基于SOLOv2算法网络的基础上,提出了一种基于多尺度融合注意力机制的实例分割模型,增强了模型对多尺度特征的表达能力。该模型在道路场景的数据集Cityscapes上效果表现优秀。本文具体工作如下:(1)设计了一种多尺度融合注意力机制模块,通过对通道进行不同尺度的卷积,构建多尺度特征,这样可以有效地提取更细粒度的多尺度空间信息,同时可以建立更有效的通道依赖关系。(2)使用加权的双向特征金字塔网络,利用双向路径,分配相应的权重,强化特征层对多尺度特征的提取能力,同时删减一些不必要的节点连接,改进了特征融合方式,降低计算成本。(3)利用动态卷积,把一个参数固定的卷积核,利用注意力机制转化为能够通过输入自适应改变的卷积核,进行动态叠加。通过分组的方法在不提升太多计算成本的前提下,增强网络的表达能力。通过在数据集Cityscapes上的对比实验与消融实验,对比本文模型与部分主流的实例分割模型的精度。本文的方法在Cityscapes上的平均精度达到38.8%,与SOLOv2原模型相比提升了3.5个百分点,同时性能上也优于原模型与对比模型。因此,本文方法可以为道路场景的实例分割技术提供一定的参考。

关键词：实例分割卷积神经网络注意力机制双向特征金字塔

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基于学习优化的智能电网能量管理研究综述

控制与决策 2022年第5期37卷 1089-1101页

作者：郭方洪徐博文张文安邓瑞龙浙江工业大学信息工程学院杭州310023 浙江大学控制科学与工程学院杭州310027

受近年来人工智能浪潮的积极影响,基于学习优化的智能电网能量管理研究不断涌现,并被视为一个富有前景的研究方向.现有学习优化方法的设计思路大相径庭,了解这些思路的优势和局限性对掌握该交叉领域动态和推动其长足发展至关重要.鉴于此... 详细信息

受近年来人工智能浪潮的积极影响,基于学习优化的智能电网能量管理研究不断涌现,并被视为一个富有前景的研究方向.现有学习优化方法的设计思路大相径庭,了解这些思路的优势和局限性对掌握该交叉领域动态和推动其长足发展至关重要.鉴于此,总结3种主要的学习优化类型:学习最优解、学习热启动、学习约束,分析不同学习优化类型的设计思路和优点,基于现有工作的缺憾进一步提出5大挑战,并提供一些潜在的解决方案,以期为该交叉领域的研究者提供更全面的信息和新的视角.

关键词：学习优化深度学习神经网络人工智能能量管理

基于深度信念网络和迁移学习的隐匿FDI攻击入侵检测

维普期刊数据库

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控制与决策 2022年第4期37卷 913-921页

作者：郭方洪易新伟徐博文董辉张文安浙江工业大学信息工程学院杭州310014

成功地检测隐匿虚假数据入侵(false data injection,FDI)攻击是确保电力系统安全运行的关键.然而,大多数工作通过建立FDI攻击模型模拟真实的入侵行为,得到的模拟数据往往与真实数据存在一定的差异,导致基于机器学习的检测方法出现较差... 详细信息

成功地检测隐匿虚假数据入侵(false data injection,FDI)攻击是确保电力系统安全运行的关键.然而,大多数工作通过建立FDI攻击模型模拟真实的入侵行为,得到的模拟数据往往与真实数据存在一定的差异,导致基于机器学习的检测方法出现较差的学习效果.鉴于此,针对源域中模拟样本数据量大而目标域中真实样本标记少的特点,提出基于深度信念网络(DBN)和迁移学习的检测算法.DBN中的受限玻尔兹曼机(restrict boltzmann machine,RBM)能够对海量目标域无标签样本进行特征自学习,基于模型的迁移学习方法可以克服数据之间的差异性,同时解决有标签真实样本稀缺的问题.最后,在IEEE 14-bus电力系统模型上验证了所提出方法的优点和有效性.

关键词：智能电网隐匿虚假数据入侵攻击深度信念网络迁移学习无监督学习