检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2023年第10期40卷 205-211,344页

作者：余勇张俊三中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院山东青岛266580

神经网络在图像分类的任务上取得了极佳的成绩,但是相关工作表明它们容易受到对抗样本的攻击并且产生错误的结果。之前的工作利用深度神经网络去除对抗性扰动,以达到防御对抗样本的目的。但是存在正常样本经该网络处理,反而会降低分类... 详细信息

神经网络在图像分类的任务上取得了极佳的成绩,但是相关工作表明它们容易受到对抗样本的攻击并且产生错误的结果。之前的工作利用深度神经网络去除对抗性扰动,以达到防御对抗样本的目的。但是存在正常样本经该网络处理,反而会降低分类准确率的问题。为了提高对抗样本的分类准确率和减轻防御网络对正常样本影响,提出一种基于对抗生成网络(Generative Adversarial Networks,GAN)与数据流形的防御网络。引入GAN提高分类网络识别对抗样本的准确率;利用正常样本数据流形降低防御网络对干净样本的影响。实验结果表明该方法可以防御多种攻击方法,同时降低了防御网络对正常样本的影响。

关键词：深度神经网络图像分类对抗样本生成对抗网络数据流形

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基于改进型深度数据流形的数据分类算法及在人脸中的应用

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电子器件 2014年第5期37卷 844-849页

作者：宋全有刘晓乐韩忠华河南交通职业技术学院交通信息工程系郑州450052 河南工程学院计算机学院郑州451191 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016

针对数据分类问题的局限,提出一种基于改进型深度数据流形的数据分类算法并将其应用到人脸识别中。首先,通过采集人脸图像的深度信息,利用稀疏表示对其进行去噪处理;再结合图像的颜色信息,重新生成三维人脸信息数据库,通过对人脸数据的... 详细信息

针对数据分类问题的局限,提出一种基于改进型深度数据流形的数据分类算法并将其应用到人脸识别中。首先,通过采集人脸图像的深度信息,利用稀疏表示对其进行去噪处理;再结合图像的颜色信息,重新生成三维人脸信息数据库,通过对人脸数据的流形分析得到最优的降维结果,按十字十乘交叉验证法的原则选取训练集和测试集,将训练集输入支持向量机算法建立数据分类器;最后,将测试集输入训练完成的分类器中,实现人脸数据分类。选取ORL、Yale两类人脸图像标准数据库与传统人脸识别算法进行交叉对比实验,验证算法的优越性和可行性。实验结果表明:所提出的算法有较高的分类准确率,可有效地完成人脸识别。

关键词：数据分类人脸识别数据流形深度降维支持向量机

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一种数据流形实例的确定方法、装置及设备

一种数据流形实例的确定方法、装置及设备

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作者：刘丰华侯涛魏建权 100089 北京市海淀区青云里满庭芳园小区配套公建3层307室

本公开涉及一种数据流形实例的确定方法、装置及设备。数据流形实例的确定方法包括：获取自然场景中单体的待处理的数据集合；对数据集合中的点按照预设搜索参数进行搜索，确定局部骨架顶点；根据局部骨架顶点，确定探索队列；对探索队... 详细信息

标准号: CN116110046B

本公开涉及一种数据流形实例的确定方法、装置及设备。数据流形实例的确定方法包括：获取自然场景中单体的待处理的数据集合；对数据集合中的点按照预设搜索参数进行搜索，确定局部骨架顶点；根据局部骨架顶点，确定探索队列；对探索队列中的顶点进行搜索，得到单体顶点；根据单体顶点，得到单体的数据流形实例。本公开提高了稠密区域的单体检出效果，能够适用于大规模区域建筑物等复杂场景。

关键词：数据流形数据集合队列搜索装置及设备复杂场景搜索参数自然场景预设稠密建筑物探索体检

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一种基于质量数据流形特征的制造过程异常监测方法

一种基于质量数据流形特征的制造过程异常监测方法

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作者：张发平张家伦阎艳武锴张云贺李伊 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明公开的一种基于质量数据流形特征的制造过程异常监测方法，属于制造过程监控领域。本发明利用传感设备获取训练过程数据，考虑寻求数据方差最大低维表征，获取训练过程数据集的全局特征矩阵G；考虑局部结构的保持，利用基于流形... 详细信息

标准号: CN111967489B

本发明公开的一种基于质量数据流形特征的制造过程异常监测方法，属于制造过程监控领域。本发明利用传感设备获取训练过程数据，考虑寻求数据方差最大低维表征，获取训练过程数据集的全局特征矩阵G；考虑局部结构的保持，利用基于流形距离的K近邻法划分邻域，获取训练过程数据集的局部特征矩阵L，将全局特征与局部特征相融合，获得降维矩阵P。融合机理模型与测量数据获得过程数据参考值后构建过程数据残差，根据过程数据残差计算监测统计量及其控制限。当发现异常后，结合预设的已知异常模式下的监测统计量，利用贝叶斯推断确定异常模式，实现异常分离，即基于质量数据流形特征实现制造过程异常监测。本发明具备客观性更强、准确性更高、更全面的优点。

关键词：矩阵过程数据训练过程局部特征全局特征数据流形异常监测异常模式制造过程数据集统计量残差制造过程监控贝叶斯推断测量数据传感设备机理模型局部结构控制限融合监测低维方差构建降维邻域流形预设参考发现

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一种基于数据流形几何的深度领域适应图像分类方法、系统及介质

一种基于数据流形几何的深度领域适应图像分类方法、系统及介质

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作者：李琳张君洪亮卫莹李博郭方陈静 430012 湖北省武汉市江岸区解放大道1701号

本申请涉及一种基于数据流形几何的深度领域适应图像分类方法、系统及介质，方法包括以下具体步骤：选定源图像数据和待识别的目标图像数据；源图像数据和待识别的目标图像数据进行预处理，分别输入Alexnet深度卷积神经网络；分别针对... 详细信息

标准号: CN116863216A

本申请涉及一种基于数据流形几何的深度领域适应图像分类方法、系统及介质，方法包括以下具体步骤：选定源图像数据和待识别的目标图像数据；源图像数据和待识别的目标图像数据进行预处理，分别输入Alexnet深度卷积神经网络；分别针对源图像数据和待识别的目标图像数据，采用点到特征平面投影，获得数据流形几何，并建立基于数据流形几何的源图像数据和待识别的目标图像数据分布差异度量；建立深度领域适应损失函数，实现待识别的目标图像数据分类。本申请利用点到最近邻特征平面投影来学习数据流形几何，进而建立基于数据流形几何的最大均值差异的源图像和待识别目标图像的分布差异，训练AlexNet网络，提高目标图像的识别精度和识别鲁棒性能。

关键词：目标图像数据数据流形源图像数据分布差异目标图像特征平面投影预处理卷积神经网络均值差异鲁棒性能损失函数图像分类源图像最近邻度量申请分类网络学习

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一种数据流形实例的确定方法、装置及设备

一种数据流形实例的确定方法、装置及设备

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作者：刘丰华侯涛魏建权 100089 北京市海淀区青云里满庭芳园小区配套公建3层307室

标准号: CN116110046A

关键词：数据流形数据集合队列搜索装置及设备复杂场景搜索参数自然场景预设稠密建筑物探索体检

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数据流形拓扑感知的人工智能系统对抗样本防御方法

数据流形拓扑感知的人工智能系统对抗样本防御方法

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作者：罗森林郝靖伟张钊陆永鑫潘丽敏 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

本发明涉及一种数据流形拓扑感知的人工智能系统对抗样本防御方法，属于人工智能安全技术领域。针对现有方法依赖已有少量对抗样本进行对抗训练或对目标分类器进行修改与再训练，缺乏对对抗样本生成机理的分析，存在无法及时应对新型对... 详细信息

标准号: CN115048983A

本发明涉及一种数据流形拓扑感知的人工智能系统对抗样本防御方法，属于人工智能安全技术领域。针对现有方法依赖已有少量对抗样本进行对抗训练或对目标分类器进行修改与再训练，缺乏对对抗样本生成机理的分析，存在无法及时应对新型对抗性攻击，泛化能力不足等问题，首先生成真实含噪目标数据集的数据流形，获取其拓扑信息；然后对生成模型进行拓扑感知训练，在定义的密度超水平集中调整隐向量分布使之与目标分布连通分量数保持一致，拟合生成模型与目标数据的分布；最后将错误分类的点投影到最近的流形上，反演受扰动的样本，纠正分类结果，实现强泛化能力和高稳健性的人工智能系统对抗样本防御效果。

关键词：样本对抗人工智能系统目标数据生成模型数据流形拓扑感知安全技术领域人工智能错误分类对抗训练防御效果分类结果目标分类能力不足拓扑信息样本生成扰动点投影稳健性反演流形拟合向量连通防御攻击纠正分析

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基于数据流形的人脸自动识别方法

基于数据流形的人脸自动识别方法

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作者：刘晓春陆乃将张长水 100071 北京市丰台区丰台路口139号西附楼204号

本发明提供了一种基于数据流形的人脸自动识别方法，它利用人脸数据本身的非线性结构信息，通过非监督或半监督的方法对未知的人脸样本进行识别。在没有任何人脸标签信息的情况下，通过提取人脸样本的谱特征进行非监督人脸识别；在只有... 详细信息

标准号: CN100416592C

本发明提供了一种基于数据流形的人脸自动识别方法，它利用人脸数据本身的非线性结构信息，通过非监督或半监督的方法对未知的人脸样本进行识别。在没有任何人脸标签信息的情况下，通过提取人脸样本的谱特征进行非监督人脸识别；在只有部分人脸标签信息的情况下，通过线性近邻重建标签方法进行半监督人脸识别。

关键词：标签信息人脸识别人脸样本人脸监督人脸自动识别非线性结构标签方法人脸数据数据流形近邻重建

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一种基于质量数据流形特征的制造过程异常监测方法

一种基于质量数据流形特征的制造过程异常监测方法

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作者：张发平张家伦阎艳武锴张云贺李伊 100081 北京市海淀区中关村南大街5号

标准号: CN111967489A

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非线性流形上的线性结构聚类挖掘

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自动化学报 2012年第8期38卷 1308-1320页

作者：王力吴成东陈东岳李孟歆陈莉东北大学信息科学与工程学院沈阳110819 沈阳建筑大学信息与控制工程学院沈阳110168

针对非线性数据流形的线性结构挖掘问题,提出一种基于Grassmann流形和蚁群方法的聚类算法.为抑制噪声对线性结构探测的影响,对含噪数据集进行算法处理最小单元提升,利用Grassmann流形定义提升后单元间相似度,同时设计了一种类测地距离... 详细信息

针对非线性数据流形的线性结构挖掘问题,提出一种基于Grassmann流形和蚁群方法的聚类算法.为抑制噪声对线性结构探测的影响,对含噪数据集进行算法处理最小单元提升,利用Grassmann流形定义提升后单元间相似度,同时设计了一种类测地距离作为簇连通性约束.为提高蚁群解的线性结构挖掘质量,提出了曲面复杂度最小方向定义,并将其作为信息素更新的启发信息引入.在多个数据集上的实验和分析表明,与K-means、Geodesic K-means以及有限混合模型(Finite mixture model,FMM)等传统算法相比,本文算法具备挖掘非线性流形上线性结构的新特性,并且能够保证线性结构内部的连通性.

关键词：数据流形线性结构 Grassmann 流形蚁群聚类流形假设

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