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结合自适应步长策略和数据增强机制提升对抗攻击迁移性

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电子学报 2024年第1期52卷 157-169页

作者：鲍蕾陶蔚陶卿中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院信息工程系安徽合肥230031 中国人民解放军军事科学院北京100091

深度神经网络具有脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高,但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息,提升了对抗样... 详细信息

深度神经网络具有脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.梯度攻击方法在白盒模型上攻击成功率较高,但在黑盒模型上的迁移性较弱.基于Heavy-ball型动量和Nesterov型动量的梯度攻击方法由于在更新方向上考虑了历史梯度信息,提升了对抗样本的迁移性.为了进一步使用历史梯度信息,本文针对收敛性更好的Nesterov型动量方法,使用自适应步长策略代替目前广泛使用的固定步长,提出了一种方向和步长均使用历史梯度信息的迭代快速梯度方法(Nesterov and Adaptive-learning-rate based Iterative Fast Gradient Method,NAI-FGM).此外,本文还提出了一种线性变换不变性(Linear-transformation Invariant Method,LIM)的数据增强方法 .实验结果证实了NAI-FGM攻击方法和LIM数据增强策略相对于同类型方法均具有更高的黑盒攻击成功率.组合NAI-FGM方法和LIM策略生成对抗样本,在常规训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到87.8%,在对抗训练模型上的平均黑盒攻击成功率达到57.5%,在防御模型上的平均黑盒攻击成功率达到67.2%,均超过现有最高水平.

关键词：对抗样本迁移性 Nesterov型动量自适应步长线性变换不变性

面芯脱粘缺陷对复合材料夹芯圆柱壳屈曲特性影响分析

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材料导报 2024年第5期38卷 46-51页

作者：陈悦黄静朱子旭李华东中国人民解放军海军勤务学院天津300450 中国人民解放军海军工程大学武汉430033

面芯脱粘是复合材料夹芯结构常见的损伤形式。本工作综合考虑面芯界面损伤演化、分层屈曲以及分层扩展的耦合作用,建立了深水静压载荷下复合材料夹芯圆柱壳极限承载能力预报方法。基于非线性极限载荷计算方法,通过预制初始缺陷,开展了... 详细信息

面芯脱粘是复合材料夹芯结构常见的损伤形式。本工作综合考虑面芯界面损伤演化、分层屈曲以及分层扩展的耦合作用,建立了深水静压载荷下复合材料夹芯圆柱壳极限承载能力预报方法。基于非线性极限载荷计算方法,通过预制初始缺陷,开展了含面芯脱粘缺陷复合材料夹芯圆柱壳屈曲特性分析,揭示了典型面芯脱粘缺陷对复合材料夹芯圆柱壳失效模式及极限承载的影响机理,得到不同面芯脱粘形式、脱粘尺寸、脱粘位置的影响规律。研究发现,随贯穿面芯脱粘长度增加,结构失效模式发生整体屈曲→混合屈曲→局部屈曲演化;外蒙皮/芯层面芯脱粘对含环向贯穿面芯脱粘复合材料夹芯圆柱壳极限承载敏感度更高,内蒙皮/芯层界面脱粘对含纵向贯穿面芯脱粘缺陷复合材料夹芯圆柱壳极限承载敏感度更高;对于多个局部圆形面芯脱粘,沿纵向分布越集中、沿环向分布越离散,结构极限承载损失率越高。研究成果对面芯脱粘缺陷复合材料夹芯圆柱壳的优化设计与可靠性评估具有很好的指导意义。

关键词：复合材料面芯脱粘圆柱壳屈曲极限承载

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融合多层次决策信息的视觉解释方法

计算机工程与应用 2024年第3期60卷 246-254页

作者：杨传栋钱立志孙子文陈栋凌冲中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院兵器工程系合肥230031

视觉解释方法是深度神经网络可解释领域的热门研究课题,但现有方法未能有效利用多层次决策信息导致视觉解释效果差。针对此问题,提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法。挖掘特征图中高细粒度局部层次的决策信息生成一组与决策结果... 详细信息

视觉解释方法是深度神经网络可解释领域的热门研究课题,但现有方法未能有效利用多层次决策信息导致视觉解释效果差。针对此问题,提出一种融合多层次决策信息的视觉解释方法。挖掘特征图中高细粒度局部层次的决策信息生成一组与决策结果相关性强的加权特征图,采用定序分组方式对其合并,获取一组低冗余度掩码;采取模糊边界和积分方法对掩码进行处理,基于全局层次的决策贡献并行计算分组掩码重要度分数,提高了算法对全局决策信息的敏感性和算法速度。通过消融实验确定了算法的最优参数组合,并在ImageNet数据集上与现有的先进视觉解释方法进行了定性和定量比较。实验结果表明:该方法通过结合多层次决策信息,在置信度测试和定位测试中取得了更好的视觉解释结果,且耗时达到68 ms。

关键词：视觉解释多层次信息全局决策贡献类激活映射(CAM) 积分方法

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健全退役军人工作体系和保障制度的思考

社会保障研究 2024年第2期 74-79页

作者：刘婷郑传锋林家辉中国人民解放军陆军勤务学院重庆413100

健全退役军人工作体系和保障制度是新时代退役军人工作的总体要求,充分体现了国家和社会各级对退役军人的尊崇和优待,有效推动了退役军人工作高质量发展,巩固了军政军民团结。现行退役军人工作体系和保障制度在政策法规制定、服务保障... 详细信息

健全退役军人工作体系和保障制度是新时代退役军人工作的总体要求,充分体现了国家和社会各级对退役军人的尊崇和优待,有效推动了退役军人工作高质量发展,巩固了军政军民团结。现行退役军人工作体系和保障制度在政策法规制定、服务保障、优待举措等多个方面取得了重要进步,但也存在服务保障质量不够均衡、工作运行体系不够顺畅、优待政策制度不够全面等问题。新时代健全退役军人工作体系和保障制度,应从服务管理模式、工作运行体系、优待制度等方面入手,不断加快制度创新,让各项政策落地落实。

关键词：退役军人政策优待褒扬奖励

基于Transformer_LSTM编解码器模型的船舶轨迹异常检测方法

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中国舰船研究 2024年第2期19卷 223-232页

作者：李可欣郭健李冉冲王宇君李宗明缪坤中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 中国人民解放军61221部队北京100000 中国人民解放军32022部队广东广州510000 中国人民解放军31682部队甘肃兰州730000 中国人民解放军陆军特种作战学院广西桂林541000

[目的]为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。[方法]该方法基于... 详细信息

[目的]为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。[方法]该方法基于编码器解码器架构,由Transformer_LSTM模块替代传统神经网络实现轨迹特征提取和轨迹重构;将Transformer嵌入LSTM的递归机制,结合循环单元和注意力机制,利用自注意力和交叉注意力实现对循环单元状态向量的计算,实现对长序列模型的有效构建;通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习一般轨迹的特征和运动模式,将重构误差大于异常阈值的轨迹判定为异常轨迹。[结果]采用2021年1月的船舶AIS数据进行实验,结果表明,模型在准确率、精确率以及召回率上相较于LOF,DBSCAN,VAE,LSTM等经典模型有着明显提升;F1分数相较于VAE_LSTM模型提升约8.11%。[结论]该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统算法,可有效、可靠地运用于海上船舶轨迹异常检测。

关键词：异常检测深度学习编码器解码器 Transformer 长短期记忆轨迹重建

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基于稀疏矩阵结构的特征选择算法现状研究

信息网络安全 2024年第3期24卷 352-362页

作者：钟静方冰朱江中国人民解放军陆军指挥学院南京211899

在信息时代,数据获取方式简单快捷,使得数据量呈指数型增长。然而这些数据往往是多源高维的,增加了模型的复杂度,容易造成模型过拟合,并且数据中存在的冗余特征会降低模型分类精度。特征选择算法旨在通过去除不相关、冗余或嘈杂的特征,... 详细信息

在信息时代,数据获取方式简单快捷,使得数据量呈指数型增长。然而这些数据往往是多源高维的,增加了模型的复杂度,容易造成模型过拟合,并且数据中存在的冗余特征会降低模型分类精度。特征选择算法旨在通过去除不相关、冗余或嘈杂的特征,从原始特征中选择一小部分最有效特征,达到降维的效果。目前特征选择算法种类繁多,其中,基于稀疏矩阵结构的特征选择算法由于具有模型简单易懂和易求解的特点而被学者们广泛关注。本文归纳总结了基于稀疏矩阵结构的特征选择算法分类,重点介绍了鲁棒特征选择模型和多视图特征选择模型。首先,介绍了基于稀疏矩阵结构的特征选择算法基本框架;然后,介绍了基于稀疏矩阵结构的一般模型、鲁棒特征选择模型、多视图的特征选择模型,比较了它们在解决目前特征选择算法研究难点中存在的优势和不足;最后,对基于稀疏矩阵结构的特征选择算法进行了总结。文章阐明了理论研究中存在的问题和难点,探讨了基于稀疏矩阵结构的特征选择算法发展思路。

关键词：稀疏矩阵结构特征选择降维分类

Transformer在域适应中的应用研究综述

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计算机工程与应用 2024年第13期60卷 66-80页

作者：陈健威俞璐韩昌芝李林中国人民解放军陆军工程大学通信工程学院南京210000

作为迁移学习的重要分支,域适应旨在解决传统机器学习算法在训练样本和测试样本服从不同数据分布时性能急剧下降的问题。Transformer是基于自注意力机制的深度学习框架,具有强大的全局特征提取能力和建模能力,近年来Transformer与域适... 详细信息

作为迁移学习的重要分支,域适应旨在解决传统机器学习算法在训练样本和测试样本服从不同数据分布时性能急剧下降的问题。Transformer是基于自注意力机制的深度学习框架,具有强大的全局特征提取能力和建模能力,近年来Transformer与域适应相结合也成为研究的热点。虽然已有大量相关方法问世,但Transformer应用在域适应的综述却未见报道。为了填补这个领域的空白,为相关研究提供借鉴和参考,对近年来出现的一些基于Transformer的典型域适应方法进行归纳总结与分析,概述域适应的相关概念与Transformer的基本结构,从图像分类、图像语义分割、目标检测、医学图像分析四个应用梳理了各种基于Transformer的域适应方法,对图像分类下的域适应方法进行比较,总结当前域适应Transformer模型存在的挑战并探讨未来可行的研究方向。

关键词：域适应迁移学习 Transformer 自注意力机制深度学习

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聚醚型减缩剂延缓水泥水化的机理分析

材料导报 2024年第10期38卷 70-74页

作者：黄正峰欧忠文罗伟王飞王廷福中国人民解放军陆军勤务学院重庆401311

减缩剂在抑制混凝土收缩上的应用十分广泛,但对水泥水化进程会产生阻碍,探究产生这种负面影响的原因具有一定的现实意义。聚醚型减缩剂是目前应用极为广泛的一类减缩剂,以此类减缩剂作为研究对象,通过测试水泥的水化热和水化程度、液体... 详细信息

减缩剂在抑制混凝土收缩上的应用十分广泛,但对水泥水化进程会产生阻碍,探究产生这种负面影响的原因具有一定的现实意义。聚醚型减缩剂是目前应用极为广泛的一类减缩剂,以此类减缩剂作为研究对象,通过测试水泥的水化热和水化程度、液体的表面张力、砂浆的抗压强度和凝结时间、浆体孔隙溶液中的离子浓度、硫酸盐的最大溶解度和溶解速度,探讨了聚醚型减缩剂延缓水泥水化进程的机理。结果表明:加入减缩剂会显著降低砂浆前期的力学性能和水泥的水化程度,但随着龄期的延长这种负面影响会逐渐减弱;减缩剂还会延长砂浆的凝结时间,降低水泥的水化热,孔隙溶液中氢氧根浓度和硫酸盐的最大溶解度、溶解速度降低是导致这一现象的原因;含有减缩剂的孔隙溶液、去离子水溶液的表面张力与减缩剂浓度呈双线性关系,拐点之后减缩剂浓度的增加对表面张力无明显作用;延迟掺入减缩剂可以降低其对水泥水化的不利影响,减少砂浆强度降幅。

关键词：减缩剂抗压强度水化程度水化热离子浓度表面张力机理分析

基于一维变分法的微波辐射计反演边界层温湿廓线

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地球物理学报 2024年第5期67卷 1699-1708页

作者：黄威李宛桐胡帅脱宇峰鱼艇倪祥龙中国人民解放军63898部队河南济源459000 天津气象雷达研究试验中心天津300061 中国人民解放军国防科技大学气象海洋学院长沙410073 中国人民解放军63891部队河南洛阳471000

地基微波辐射计能够克服星载遥感对低层大气不敏感的缺点,在边界层大气探测方面更具优势.一维变分反演算法考虑了辐射传输过程等物理机制,在应用于微波辐射计的反演时具有很高的可信度.针对微波辐射计信息含量较低以及一维变分算法收敛... 详细信息

地基微波辐射计能够克服星载遥感对低层大气不敏感的缺点,在边界层大气探测方面更具优势.一维变分反演算法考虑了辐射传输过程等物理机制,在应用于微波辐射计的反演时具有很高的可信度.针对微波辐射计信息含量较低以及一维变分算法收敛率不高等问题,提出利用地面气象要素改进算法在近地面层的反演精度和引入正则化算子提升算法的收敛特性.利用探空数据对上述改进方法的提升效果进行验证,结果表明:地面气象要素的引入使得反演算法在地表温湿度的均方根误差分别降低了78.2%和55.5%,对于上层大气温湿廓线也有小幅提升;正则化算子对算法的反演时间和反演精度影响很小,但是可以显著地减少未收敛样本个数和提升反演廓线的质量.

关键词：一维变分温湿廓线微波辐射计正则化算子