检索结果-内蒙古大学图书馆

电子与信息学报 2025年第3期47卷 780-791页

作者：谢丽霞史镜琛杨宏宇胡泽成翔中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 中国民航大学安全科学与工程学院天津300300 扬州大学信息工程学院扬州225127

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的... 详细信息

针对图神经网络(GNN)模型在其预测中常处于欠自信状态,导致该状态下实施成员推理攻击难度大且攻击漏报率高的问题,该文提出一种基于GNN模型校准的成员推理攻击方法。首先,设计一种基于因果推断的GNN模型校准方法,通过基于注意力机制的因果图提取、因果图与非因果图解耦、后门路径调整策略和因果关联图生成过程,构建用于训练GNN模型的因果关联图。其次,使用与目标因果关联图在相同数据分布下的影子因果关联图构建影子GNN模型,模拟目标GNN模型的预测行为。最后,使用影子GNN模型的后验概率构建攻击数据集以训练攻击模型,根据目标GNN模型对目标节点的后验概率输出推断其是否属于目标GNN模型的训练数据。在4个数据集上的实验结果表明,该文方法在2种攻击模式下面对不同架构的GNN模型进行攻击时,攻击准确率最高为92.6%,性能指标优于基线攻击方法,可有效地实施成员推理攻击。

关键词：图神经网络成员推理攻击模型校准因果推断隐私风险

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临床预测模型校准与更新方法介绍及R软件实现

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中国循证医学杂志 2023年第1期23卷 112-119页

作者：李笑丛王闯世郝军王杨李卫北京协和医学院/中国医学科学院/国家心血管病中心/阜外医院医学统计部北京102300

临床预测模型的预测性能决定了外推性和应用价值。当预测模型应用于新人群时,因研究时间、人群特征、地域等因素与初始建模人群存在差异而导致其预测性能降低。采用适当的统计方法对其进行校准或更新对于提高其在新人群中的预测性能具... 详细信息

临床预测模型的预测性能决定了外推性和应用价值。当预测模型应用于新人群时,因研究时间、人群特征、地域等因素与初始建模人群存在差异而导致其预测性能降低。采用适当的统计方法对其进行校准或更新对于提高其在新人群中的预测性能具有重要意义。模型更新的方法主要包括回归系数更新、Meta-model法及动态模型构建三大类,由于Meta-model法及动态模型构建在实际应用中存在较多限制,目前常使用模型回归系数更新法进行更新。本文在系统性介绍模型更新方法的基础上,详细描述基于Logistic回归和Cox回归分别对模型系数更新的方法及其R实现过程,为科研工作者提供参考。

关键词：临床预测模型模型校准模型更新软件实现

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重新审视面向CNN模型的测试样例选取:考虑模型校准

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计算机科学 2024年第6期51卷 34-43页

作者：赵通沙朝锋复旦大学计算机科学技术学院上海200433

深度神经网络(DNN)已被广泛应用于各种任务,而在部署前对DNN进行充分测试尤为重要,因此需要构建能够对DNN进行充分测试的测试集。由于标注成本受限,通常通过测试样例选取的方式得到测试子集。然而,人们使用基于预测不确定性的方法(该方... 详细信息

深度神经网络(DNN)已被广泛应用于各种任务,而在部署前对DNN进行充分测试尤为重要,因此需要构建能够对DNN进行充分测试的测试集。由于标注成本受限,通常通过测试样例选取的方式得到测试子集。然而,人们使用基于预测不确定性的方法(该方法在发现误分类样例和提升重训练表现方面表现出卓越的能力)进行测试样例选取时,忽略了对测试样例的预测不确定性估计是否准确的问题。为了填补上述研究的空白,通过实验定性和定量地揭示了模型校准程度和测试样例选取任务中使用的不确定性指标之间的相关性。校准模型会使模型有更准确的预测不确定性估计,因此研究了不同校准程度的模型用不确定指标选取得到的测试子集质量是否不同。在3个公开数据集和4个卷积神经网络(CNN)架构模型上进行了充分的实验和分析,结果表明在CNN架构模型上:1)不确定指标和模型校准存在一定程度的相关性;2)校准程度好的模型所选择的测试子集质量优于校准程度差的模型选择的测试子集质量。在发现模型误分类样例的能力上,70.57%经过校准训练后的模型对应的实验结果优于未校准模型对应的实验结果。因此在测试样例选取任务中考虑模型校准十分重要,且可以使用模型校准来提升测试样例选取的表现。

关键词：卷积神经网络测试预测不确定性模型校准测试样例选取

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运行策略信息缺失条件下的HVAC系统设备模型校准方法

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暖通空调 2024年第6期54卷 155-162页

作者：丁历威吕洪坤国旭涛俞航甄成田喆国网浙江省电力有限公司电力科学研究院杭州国电南瑞南京控制系统有限公司南京天津大学天津

性能准确的HVAC系统仿真模型对于研究建筑需求响应具有重要意义,模型校准是提高仿真结果可靠性的关键环节,但现实中会遇到运行策略信息缺失的情况,严重影响了校准结果的有效性。本文提出了一种适用于实际运行策略信息缺失条件下的模型... 详细信息

性能准确的HVAC系统仿真模型对于研究建筑需求响应具有重要意义,模型校准是提高仿真结果可靠性的关键环节,但现实中会遇到运行策略信息缺失的情况,严重影响了校准结果的有效性。本文提出了一种适用于实际运行策略信息缺失条件下的模型校准方法,在设备性能优化校准前,增加运行策略校验环节,以皮尔逊相关系数作为评价指标判断运行策略是否准确。利用该方法可以在实测数据集中识别出运行策略准确数据集,以此为基础进行设备性能优化校准,从而确保校准结果的有效性。以某制冷站的冷却塔模型校准为例,验证了所提方法的校准效果。该方法可推广于其他HVAC设备模型的运行台数策略验证与名义性能参数校准中。

关键词：运行策略信息缺失模型校准 HVAC系统设备建筑需求响应

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基于模型校准的建筑冷负荷短期预测模型人工内扰特征变量获取方法

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暖通空调 2023年第3期53卷 54-60页

作者：牛纪德林欣怡张恒田喆夏兴祥车闫瑾李丹雷天津大学天津青岛海信日立空调系统有限公司青岛舟山交投建设开发有限公司舟山

准确的短期建筑冷负荷预测对于建筑供能系统的运行优化具有重要意义。数据驱动模型因在挖掘建筑实际负荷特性、提高预测精度方面具有较大的优势而得到广泛应用。然而,内扰特征变量的缺失严重影响着数据驱动负荷预测模型的预测效果。为此... 详细信息

准确的短期建筑冷负荷预测对于建筑供能系统的运行优化具有重要意义。数据驱动模型因在挖掘建筑实际负荷特性、提高预测精度方面具有较大的优势而得到广泛应用。然而,内扰特征变量的缺失严重影响着数据驱动负荷预测模型的预测效果。为此,本文提出了一种利用模型校准技术从冷负荷时间序列中反向挖掘内扰相关数据信息的方法。案例研究结果表明,利用该方法获得的人工内扰特征变量数据对使用人工神经网络模型的短期建筑冷负荷预测效果的提升具有显著作用。相比于完全缺失内扰特征变量的预测模型,预测误差可降低11.46%,相比于使用日历信息作为内扰特征变量的预测模型,预测误差可降低6.51%。

关键词：负荷预测模型校准内扰时刻表数据驱动模型内扰特征变量

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面向可信图学习的分布外泛化与模型校准研究

面向可信图学习的分布外泛化与模型校准研究

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作者：许轶珂华南理工大学

学位级别：硕士

随着图神经网络的发展,越来越多的领域开始使用图模型。而对于一些高风险领域,比如脑电信号分析和金融风控,可信的图学习研究变得愈发重要。一个可信的模型,除了考虑准确率指标,还需要考虑模型在分布漂移场景下的泛化性以及对输出的不... 详细信息

随着图神经网络的发展,越来越多的领域开始使用图模型。而对于一些高风险领域,比如脑电信号分析和金融风控,可信的图学习研究变得愈发重要。一个可信的模型,除了考虑准确率指标,还需要考虑模型在分布漂移场景下的泛化性以及对输出的不确定性估计等能力。本文对图模型在分布外泛化以及不确定性估计这两个方面展开研究,主要工作包括: (1)提出一种基于分布似然比动量平滑的分布鲁棒优化算法,增强图模型的分布外泛化能力。分布鲁棒优化算法可以提高模型对分布外数据的泛化能力,但在图领域没有得到足够的关注。目前虽然有工作将其与图卷积模型进行结合,但在使用时假设每个节点相互独立,这在图数据中是不成立的。针对该问题,本文基于图中节点分布似然比的同配性假设,提出了一种基于分布似然比动量平滑的分布鲁棒优化算法,使得相邻的节点有相似的似然比权重。由于分布鲁棒优化算法只计算训练节点的权重,其余节点权重为零,为了避免在平滑过程中大量零值产生的噪声干扰,本文提出一种层次化特征补全算法在平滑前对零值进行补全。通过在四个图分布外泛化基准数据集上的实验验证,相比其他算法,本文的方法在图模型分布外泛化的性能上有更明显的提升。 (2)提出一种节点度感知和距离感知的图模型校准算法,提高图模型的不确定性估计能力。目前图上基于后处理的模型校准函数往往比较复杂,需要较多的校准数据进行训练,增加了校准成本。针对该问题,本文提出了一种只需少量可学习参数但具有较强表达能力的图校准算法。本文首先通过实验发现图中节点的度以及和标记节点之间的最短路径长度会影响模型对节点的输出置信度:节点度越大,距离标记节点越近,则置信度越高。进一步地,本文将节点度和最短路径长度相关的先验知识融合到校准函数中。本文构建与节点度正相关的可学习缩放因子和与距离相关的分段式可学习缩放因子,将它们结合后获得节点度和距离混合感知校准函数。通过在四个最常用的节点分类数据集上的实验验证,本文方法在多个实验设置下达到目前最高水平。同时,在仅使用10%校准数据的情况下,本文方法依然能维持原来的校准性能基本不变。

关键词：图神经网络分布外泛化分布鲁棒优化模型校准

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市售光散射法PM2.5检测仪的性能评估及模型校准

市售光散射法PM2.5检测仪的性能评估及模型校准

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作者：安克丽中国疾病预防控制中心

学位级别：硕士

目的:评估光散射法PM2.5检测仪的性能;探究影响光散射法检测PM2.5质量浓度准确性的主要因素,并利用机器学习算法建立校准模型。方法:于2020年12月到2021年3月,以微量振荡天平法(TEOM)为参考方法,对市售的2种专业级别(MicroPEM和LD-6S)和... 详细信息

目的:评估光散射法PM2.5检测仪的性能;探究影响光散射法检测PM2.5质量浓度准确性的主要因素,并利用机器学习算法建立校准模型。方法:于2020年12月到2021年3月,以微量振荡天平法(TEOM)为参考方法,对市售的2种专业级别(MicroPEM和LD-6S)和3种低成本的光散射法PM2.5检测仪(A、B和C)进行环境空气PM2.5质量浓度平行测试。通过计算同一型号两台仪器测定结果间的相关系数、偏差值评价仪器的精密度;通过计算光散射法与TEOM测定结果间相关系数、偏差值评价仪器的准确度;通过分析相对湿度、温度、颗粒物质量浓度的各四分位数分组间光散射法与参考方法测定结果比值变化,探讨影响光散射法准确性的因素;以TEOM测定值为因变量,温度、相对湿度和光散射法检测值为自变量,分别利用多元线性回归、随机森林、支持向量机和人工神经网络算法建立光散射法检测结果的校准模型,采用十折交叉法验证模型,以决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)评估校准模型性能。结果:(1)精密度:两个专业级别的光散射法测定仪均具有良好的精密度,相同型号仪器平行测定结果间的相关系数均大于0.98(rmicroPEM=0.982;rLD-6S=0.995),平均偏差分别为(0.2±16.4)μg/m3和(2.0±7.8)μg/m3;三种低成本的光散射法PM2.5检测仪精密度差别较大,相同型号仪器平行测定结果间的相关系数r范围为0.827～0.990,平均偏差范围为(2.3～28.6)μg/m3。(2)准确度:两种专业级别光散射法检测仪测定结果与TEOM测定结果间均具有良好的相关关系,相关系数范围为0.943～0.972,但存在系统偏差(P<0.05),其中MicroPEM测量值高估了 PM2.5质量浓度,MicroPEM与TEOM测定结果的比值中位数为1.42,LD-6S测量值低估了 PM2.5质量浓度,LD-6S与微量振荡天平法测定结果的比值中位数为0.97;三种低成本检测仪与TEOM测定结果间一致性差别较大,相关系数范围为0.813～0.942,均高估了 PM2.5质量浓度,其与TEOM测定结果的比值中位数范围为1.32～1.43。(3)光散射法影响因素:环境温度、相对湿度和PM2.5污染水平是影响光散射法检测结果的重要因素。其中,光散射法与TEOM法测定结果的比值随相对湿度、PM2.5浓度的升高而增大;温度对各光散射法检测仪与TEOM法测定结果比值的影响趋势不一致。(4)模型校准:以环境温度、相对湿度和光散射法PM2.5检测仪测定值为预测变量,基于传统的多元线性回归和更为复杂的机器学习算法(随机森林、支持向量机和人工神经网络)建立的校正模型均可提高光散射法测定结果的准确性,且后者的校正效果要优于前者,具体表现为十折交叉验证时更高R2值以及更低RMSE和MAE值;支持向量机模型和人工神经网络模型分别对4种和1种光散射法PM2.5检测仪校准效果最优。结论:市售专业级光散射法PM2.5检测仪总体上具有良好的精密度,其测定结果与参考方法间具有良好的相关性,不同型号的市售低成本光散射法PM2.5检测仪的上述性能指标差别较大,但该差别与仪器售价无明确关联;所测试的光散射法检测仪与参考方法测定结果均存在系统偏差,需进行校正;相对湿度、温度、环境PM2.5污染水平是影响准确度的重要因素;通过模型校正可以提高光散射法测定PM2.5质量浓度的准确性,且基于更复杂机器学习算法的模型校正效果优于传统的多元线性回归模型。

关键词：光散射法 PM2.5 性能评估模型校准

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用于模型校准的方法、电子设备及存储介质

用于模型校准的方法、电子设备及存储介质

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作者：请求不公布姓名请求不公布姓名请求不公布姓名请求不公布姓名 201306 上海市浦东新区自由贸易试验区临港新片区环湖西二路888号C楼

本公开的示例实施例涉及用于模型校准的方法、电子设备及存储介质。该方法包括：对输入到模型中的第一精度格式的掩模版图进行归一化处理，以获得归一化版图图像，其中模型具有初始化的模型参数；对归一化版图图像应用第二精度格式的仿... 详细信息

标准号: CN117669473A

本公开的示例实施例涉及用于模型校准的方法、电子设备及存储介质。该方法包括：对输入到模型中的第一精度格式的掩模版图进行归一化处理，以获得归一化版图图像，其中模型具有初始化的模型参数；对归一化版图图像应用第二精度格式的仿真处理，以获得仿真晶圆图像，其中第二精度格式的精度低于第一精度格式的精度；使用第一精度格式确定指示仿真晶圆图像与目标图像之间的差异的度量指标；对模型参数进行迭代更新；以及响应于度量指标满足预定标准，将对应于满足预定标准的度量指标的模型确定为最优模型。本公开的实施例能够提高模型校准过程中的计算速度并且能够减少或者防止数据溢出，从而满足精度要求。

关键词：度量仿真晶圆模型参数模型校准预定标准归一化图像归一化处理存储介质电子设备迭代更新仿真处理格式确定精度要求模型确定目标图像图像应用掩模版图指标满足最优模型初始化溢出响应

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用于模型校准的方法、电子设备及存储介质

用于模型校准的方法、电子设备及存储介质

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作者：请求不公布姓名请求不公布姓名请求不公布姓名请求不公布姓名 201306 上海市浦东新区自由贸易试验区临港新片区环湖西二路888号C楼

标准号: CN117669473B

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一种桥梁支座静位移超限预警模型校准方法

一种桥梁支座静位移超限预警模型校准方法

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作者：马亚飞章拔超王磊 410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路2段960号

本发明公开一种桥梁支座静位移超限预警模型校准方法，该方法首先基于主梁温度与支座静位移历史监测数据，训练初始支座静位移贝叶斯线性回归模型，然后从新的监测数据中提取支座静位移的点数据、矩数据和可靠性数据，构建基于非精确概... 详细信息

标准号: CN118153163A

本发明公开一种桥梁支座静位移超限预警模型校准方法，该方法首先基于主梁温度与支座静位移历史监测数据，训练初始支座静位移贝叶斯线性回归模型，然后从新的监测数据中提取支座静位移的点数据、矩数据和可靠性数据，构建基于非精确概率和多源异构数据的贝叶斯最大熵模型，再基于Wasserstein距离构建近似似然函数，将贝叶斯最大熵模型中的原始似然函数替换为近似似然函数，通过TMCMC算法求解近似模型得到校准超参数的后验分布及校准超限预警模型。该方法融合支座静位移的多源数据后采用近似贝叶斯方法降低模型计算成本、提高求解效率，选择Wasserstein距离作为近似贝叶斯的距离度量可保证计算精度，便于快速实现支座静位移安全预警。

关键词：贝叶斯似然函数近似最大熵模型超限预警校准构建多源异构数据历史监测数据线性回归模型可靠性数据安全预警多源数据方法融合后验分布监测数据近似模型距离度量模型计算模型校准桥梁支座求解效率点数据求解算法主梁替换概率保证

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