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齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊断当中,并改进其粗粒化方式,提出了改进多元多尺度色散熵,用以提取齿轮箱多通道振动信号的故障信息。在此基础上,提出一种基于集合经验模态分解,改进多元多尺度色散熵和遗传算法优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过实验数据分析,并与多元多尺度样本熵、多元多尺度模糊熵等现有方法相比较,证明该方法具有更高的准确率和稳定性,且在处理短时间序列时具有明显优势。

关键词：齿轮箱故障诊断集合经验模态分解改进多元多尺度色散熵遗传算法优化支持向量机

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基于微腔光梳的低噪声微波合成

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科学通报 2024年第12期69卷 1540-1551页

作者：金星肖莘宇杨起帆北京大学物理学院人工微结构和介观物理国家重点实验室北京100871 山西大学极端光学协同创新中心太原030006

光学频率梳(简称光频梳或光梳)能够实现光波和微波的直接连接,自其发明以来深刻影响了精密测量与激光技术的发展.传统光频梳基于固体或者光纤锁模激光器,而基于高品质因数光学微腔非线性四波混频效应产生的微腔光频梳是近年来实现的一... 详细信息

光学频率梳(简称光频梳或光梳)能够实现光波和微波的直接连接,自其发明以来深刻影响了精密测量与激光技术的发展.传统光频梳基于固体或者光纤锁模激光器,而基于高品质因数光学微腔非线性四波混频效应产生的微腔光频梳是近年来实现的一类新型光频梳.相比于传统光频梳,微腔光频梳具有尺寸小、功耗低、集成化程度高和重频范围大等优势.微腔光频梳可广泛应用于精密测量、微波光子学等领域,吸引了科学界和工业界越来越多的关注.在微波光子学领域,基于光梳合成的微波具有比直接电学合成的微波更优越的噪声性能,同时微腔光频梳集成化程度高的优势使得基于微腔光梳的低噪声微波合成成为研究热点.本文综述了基于微腔光梳合成低噪声微波的方法与现状,并对这一领域的未来发展方向进行了展望.

关键词：光频梳微腔光梳光孤子微波合成

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变译理论视角下Building Industries at Sea-'Blue Growth' and the New Maritime Economy（节选）长句汉译实践报告

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作者：金星大连海洋大学

学位级别：硕士

本实践报告以2022年Kate Johnson编写的Building Industries at Sea:‘Blue Growth'and the New Maritime Economy一书第三章内容为依托进行翻译实践。该书阐述了海洋经济和海洋资源的开发与利用,以及相关的法律和环境问题,旨在为读者... 详细信息

本实践报告以2022年Kate Johnson编写的Building Industries at Sea:‘Blue Growth'and the New Maritime Economy一书第三章内容为依托进行翻译实践。该书阐述了海洋经济和海洋资源的开发与利用,以及相关的法律和环境问题,旨在为读者提供关于海洋经济发展的重要信息和启示。海洋科技文本涉跨多学科领域,科学性和信息性强、长句居多,因此译文既要注重专业术语的翻译精准度,也要注意文本信息的传递是否能被受众接受。所选文本中长句翻译过程存在的难点主要体现在语义的准确传达、长句结构的处理以及逻辑关系的清晰表达。本实践报告以翻译学家黄忠廉提出的变译理论作为指导,根据译语读者需求采取“增”、“减”、“改”等翻译手段,最大程度地传递原文意思和情感。通过“增”的变通手段,增加关键信息和衔接词,补充句意。通过“减”的变通手段减少冗余词语,来加强语义的衔接和连贯性;通过“改”的变通手段,调整译文结构来明确逻辑关系。本报告简要介绍了原文和翻译任务。在变译理论的框架下,通过案例研究,探索海洋技术文本中的长句翻译方法,希望为未来类似文本的翻译提供借鉴。

关键词：海洋科技文本变译理论长句改译

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面向深度学习的图像分类对抗样本生成研究

面向深度学习的图像分类对抗样本生成研究

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作者：金星齐鲁工业大学

学位级别：硕士

图像对抗样本的出现对深度学习的安全性产生了严重的威胁,对抗样本生成算法成为当前研究的热点。研究图像对抗样本生成方法不仅能够为模型的鲁棒性检测提供新的途径,而且有助于揭示深度学习模型的脆弱性,更好地发现模型的漏洞和不足之处... 详细信息

图像对抗样本的出现对深度学习的安全性产生了严重的威胁,对抗样本生成算法成为当前研究的热点。研究图像对抗样本生成方法不仅能够为模型的鲁棒性检测提供新的途径,而且有助于揭示深度学习模型的脆弱性,更好地发现模型的漏洞和不足之处,从而建立更有效的防御机制,保障深度学习模型在实际应用中的安全性和可靠性。本文主要针对目前对抗样本生成方法中的不足进行改进。具体的研究工作如下:(1)针对Mask-FGSM生成速度慢和个别对抗样本扰动范围过大的问题,提出了一种基于显著图的对抗样本生成方法。该方法提高了对抗样本生成速度和扰动的稀疏性,减少了对抗样本与原始图像之间的差距。通过Grad-CAM++计算出图像的显著图,仅对图像显著区域进行添加扰动,减少了修改图像像素的数量,使添加的扰动范围更小,减少了对抗样本的失真。此外,为了进一步提高扰动的稀疏性,减少对原始图像的修改,提出了一种基于显著像素矩阵的对抗样本生成方法。该方法利用模型输出的Logits分数对图像中每个像素的重要程度进行排序,通过设置阈值获得对模型预测结果影响大的像素点进行添加扰动,进一步提高了扰动的稀疏性。在Image Net1K数据集上进行了多个实验,实验结果表明,在对VGG16模型进行白盒攻击时,仅对图像约1%的像素点添加扰动就可以达到100%的攻击成功率。(2)针对黑盒对抗样本生成方法中攻击成功率低的问题,本文提出了一种基于梯度校正的对抗样本生成方法。该方法基于MI-FGSM迭代攻击过程中累计的动量项,利用Nesterov加速梯度的前瞻性思想,对迭代图像进行N次预测得到N张预测图像。然后使用替代模型计算出这N张预测图像的梯度信息,利用正态分布函数将这N张预测图像的梯度信息进行加权求和。在每次迭代攻击的过程中,利用上一次迭代中的加权求和后的预测图像的梯度信息对当前迭代梯度进行校正,稳定对抗样本的更新方向,摆脱局部极值点,提高对抗样本的黑盒攻击成功率。实验结果表明,在Image Net1K数据集中,本文提出的算法在对Inc Resv2模型进行集成攻击时可以达到97.2%的黑盒攻击成功率,优于典型的黑盒攻击方法。此外,本文设计并实现了一种对抗样本生成系统。将对抗样本生成方法集成到了系统之内,通过直观的界面为用户提供了生成对抗样本的方式。在提高深度学习模型的鲁棒性方面,为人工智能安全研究人员和深度学习研究人员提供有力支持。

关键词：深度学习对抗样本黑盒攻击白盒攻击

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