检索结果-内蒙古大学图书馆

煤田地质与勘探 2025年第3期53卷 197-207页

作者：康正明武辰升杨国栋武迪生王瑞飞杨湘雨甘伟西安石油大学电子工程学院陕西西安710065 中国石油川庆钻探地质勘探开发研究院四川成都610051 四川恒溢石油技术服务有限公司四川成都610051 长庆油田分公司第十一采油厂甘肃庆阳745000 西安石油大学石油工程学院陕西西安710065

【目的】电成像测井仪器极板之间存在间隔,测得的井壁电阻率图像存在空白条带,对井壁附近裂缝参数评价影响较大。针对裂缝空白条带填充没有全井眼图像,填充质量评价难的问题,提出一种模拟数据与真实数据相结合构造数据集,基于生成对抗... 详细信息

【目的】电成像测井仪器极板之间存在间隔,测得的井壁电阻率图像存在空白条带,对井壁附近裂缝参数评价影响较大。针对裂缝空白条带填充没有全井眼图像,填充质量评价难的问题,提出一种模拟数据与真实数据相结合构造数据集,基于生成对抗网络的电成像测井裂缝空白条带填充方法。【方法】首先,基于三维有限元法对裂缝地层的电阻率测井响应进行模拟。采用过渡边界条件代替实体裂缝的方法提升了多尺度模型的计算效率,满足了深度学习对样本的需求。其次,将模拟得到的裂缝与实际测井图像相结合构建了全井眼图像,用电成像测井图像制作的掩码作为空白条带。通过图像填充指标评价裂缝空白条带填充能力的方式优选超参数,获得最佳空白条带填充效果。最后,采用不同占比的掩码进行裂缝空白条带填充,并评价裂缝填充质量。【结果和结论】结果表明:模型能够在不同占比的空白条带情况下进行填充,对粗糙裂缝有较好的填充效果且裂缝形态平滑,能更准确地恢复边缘轮廓与细节。在真实测井数据上的填充进一步验证了其适用性,填充后的图像自然且能有效恢复裂缝特征,有助于裂缝提取及定量计算,为裂缝储层的精准评价提供基础,支撑油气产能的准确预测。

关键词：电成像测井空白条带填充深度学习生成对抗网络有限元法井壁裂缝

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基于代理生成对抗网络的服务质量感知云API推荐系统投毒攻击

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通信学报 2025年第3期46卷 174-186页

作者：陈真刘伟吕瑞民马佳洁冯佳音尤殿龙燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 燕山大学河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北科技师范学院数学与信息科技学院河北秦皇岛066004

针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对... 详细信息

针对现有投毒攻击方法生成的虚假用户攻击数据存在攻击效果差且易被检测的不足,提出一种基于代理生成对抗网络的投毒攻击方法。首先,在生成对抗网络中采用K-means算法将数据分类,并引入自注意力机制学习每个类中的全局特征,解决生成对抗网络在数据稀疏时难以有效捕捉真实用户复杂行为模式这一问题,提升虚假用户的隐蔽性。其次,引入代理模型评估生成对抗网络生成的虚假用户的攻击效果,将评估结果作为代理损失优化生成对抗网络,进而实现在兼顾虚假用户隐蔽性的同时增强攻击效果。云API服务质量数据集上的实验表明,所提方法在兼顾攻击的有效性和隐蔽性方面均优于现有方法。

关键词：推荐系统云API 投毒攻击生成对抗网络代理模型

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融合生成对抗网络的大气无线光信道密钥提取

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光学精密工程 2025年第3期33卷 486-496页

作者：田卓展陈纯毅胡小娟于海洋李延风王芳长春理工大学计算机科学技术学院吉林长春130022 长春理工大学重庆研究院重庆401135

无线光信道密钥提取是实现物理层安全的一种有效手段,合法双方通过探测并估计信道特征从而生成密钥序列。窃听方可能通过合法方接收孔径外的光信号获得密钥相关信息。为此提出一种密钥提取方案,该方案通过改进生成对抗网络模型,合法双... 详细信息

无线光信道密钥提取是实现物理层安全的一种有效手段,合法双方通过探测并估计信道特征从而生成密钥序列。窃听方可能通过合法方接收孔径外的光信号获得密钥相关信息。为此提出一种密钥提取方案,该方案通过改进生成对抗网络模型,合法双方用该模型从信道测量序列中估计可用于密钥提取的特征。然后,合法双方对各自的信道特征估计序列进行随机交替量化,得到初始密钥。实验结果表明,合法双方经本方案生成密钥序列具有较高的一致性。在25 dB信噪比环境下Alice和Bob估计的信道特征序列的相关系数为0.9983,经量化生成初始密钥的不一致率为1.3×10^(-4)。本方案能够进一步降低合法双方生成初始密钥的不一致率,合法双方经信息协商后提取的共享密钥能通过NIST随机性测试。

关键词：无线光信道密钥提取生成对抗网络卷积神经网络门控循环单元量化

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基于注意力机制和生成对抗网络的遥感影像云去除

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遥感学报 2025年第3期29卷 752-761页

作者：郑其光王仁芳邱虹王峰高广吴敦中国海洋大学计算机科学与技术学院浙江万里学院大数据与软件工程学院宝略科技(浙江)有限公司

受成像环境、传感设备等因素的限制，高分辨率卫星遥感影像存在云干扰的现象，其严重影响了影像质量及后续的智能解译。深度学习因其强大的特征学习能力，近年来在在遥感影像去云中得到了广泛应用。针对现有遥感影像去云方法往往难以更... 详细信息

受成像环境、传感设备等因素的限制，高分辨率卫星遥感影像存在云干扰的现象，其严重影响了影像质量及后续的智能解译。深度学习因其强大的特征学习能力，近年来在在遥感影像去云中得到了广泛应用。针对现有遥感影像去云方法往往难以更好地保留图像边缘纹理细节的问题，本文提出一种基于注意力机制的生成对抗网络去云算法。首先设计傅里叶残差模块同时集成云层影像的低频和高频残差信息；然后利用注意力机制从通道和空间两个角度进行特征关注而获得云层空间分布信息，并引导云层去除；最后在构造的联合损失函数约束下训练模型，确保生成图像和真实影像在内容上的一致性。在遥感影像数据集RICE上的实验结果表明，本文提出的基于注意力机制和生成对抗网络的遥感影像云去除方法能够有效地保留影像边缘纹理细节，且达到了优异的定量指标和视觉效果。

关键词：遥感影像去云傅里叶残差通道—空间注意力生成对抗网络云层空间分布

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深圳土工参数数据库及基于生成对抗网络的多元参数分布预测模型研究

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岩土力学 2025年第2期46卷 563-572页

作者：潘秋景孙广灿蔡永敏苏栋李凤伟中南大学土木工程学院湖南长沙410075 新加坡科技设计大学建筑学与可持续设计系新加坡487372 深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060 中国铁建股份有限公司北京100855

借鉴大数据思想,充分利用岩土工程勘察数据,实现岩土参数精细化表征和建模,是岩土工程数字孪生的重要组成部分。通过收集深圳市75个工程项目的岩土工程勘察报告,建立了深圳黏性土及风化残积土8个土工试验参数数据库SZ-SOIL/8/11369,分... 详细信息

借鉴大数据思想,充分利用岩土工程勘察数据,实现岩土参数精细化表征和建模,是岩土工程数字孪生的重要组成部分。通过收集深圳市75个工程项目的岩土工程勘察报告,建立了深圳黏性土及风化残积土8个土工试验参数数据库SZ-SOIL/8/11369,分析了深圳黏性土及风化残积土土工试验参数的分布特征和规律。进一步利用该数据库,提出了基于生成对抗网络(generative adversarial network,简称GAN)的土工试验物理力学参数概率分布及预测模型,并将提出的方法应用于深圳某项目,针对单组土工试验样本利用物理参数成功预测了其力学参数,并利用少量样本正确预测了该工程场地的土工试验参数的分布。结果表明,所提方法能够对缺失参数样本进行合理预测,并实现了通过大范围地区勘察数据降低局部工程场地岩土参数不确定性的目的,可为深圳岩土与地下工程结构韧性设计和风险评价提供参数保障。

关键词：土工参数分布数据库预测生成对抗网络

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基于生成对抗网络修正的源网荷储协同优化调度

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中国电机工程学报 2025年第5期45卷 1668-1679,I0003页

作者：谢桦李凯郄靖彪张沛王珍意路学刚北京交通大学电气工程学院北京市海淀区100044 云南电力调度控制中心云南省昆明市650011

大规模风光可再生能源发电并网给电力系统带来强不确定性,使得系统全局优化决策面临挑战,该文提出基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)修正的源网荷储协同优化调度策略设计方法。首先,考虑新型电力系统中各类可调节... 详细信息

大规模风光可再生能源发电并网给电力系统带来强不确定性,使得系统全局优化决策面临挑战,该文提出基于生成对抗网络(generative adversarial networks,GAN)修正的源网荷储协同优化调度策略设计方法。首先,考虑新型电力系统中各类可调节资源的运行特性,构建基于近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)算法的源网荷储协同优化调度模型;其次,引入GAN对PPO算法的优势函数进行修正,减少价值函数的方差,提高智能体探索效率;然后,GAN中的判别器结合专家策略指导生成器生成调度策略;最后,判别器与生成器不断对抗寻找纳什均衡点,得到优化调度策略。算例分析表明,设计的源网荷储协同的日内优化调度策略,采用GAN修正的PPO算法,相较于传统的PPO算法缩短了训练过程的收敛时间,在线控制提升了可再生能源消纳能力。

关键词：源网荷储协同生成对抗网络近端策略优化算法优化调度可再生能源消纳

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基于生成对抗网络和卷积神经网络的高速铁路地震预警干扰信号识别方法

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中国铁道科学 2025年第1期46卷 225-232页

作者：宋晋东栾世成李山有马强孙文韬刘赫奕周学影姚鹍鹏黄鹏杰朱景宝中国地震局工程力学研究所地震工程与工程振动重点实验室黑龙江哈尔滨150080 地震灾害防治应急管理部重点实验室黑龙江哈尔滨150080 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心北京100081 河南辉煌科技股份有限公司安防产品部河南郑州450012

为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信... 详细信息

为提升高速铁路地震预警系统中地震事件识别的可靠性,提出基于生成对抗网络(GAN)和卷积神经网络(CNN)的高速铁路地震预警干扰信号识别方法。首先,通过GAN对打夯干扰信号进行数据增强,以实现数据平衡;其次,设计并构建GAN-CNN打夯干扰信号识别模型,并对其进行训练和测试;最后,通过对比试验,验证该模型在干扰信号识别中的有效性和准确性。结果表明:与未使用GAN进行数据增强的情况相比,所提方法识别打夯干扰信号和地震事件信号的准确率分别为99.60%和100%,性能显著提升;此外,GANCNN模型的交并比、准确率、召回率和综合能力评价指标也得到提高。该方法可为高速铁路地震预警干扰信号识别提供参考。

关键词：地震预警高速铁路卷积神经网络生成对抗网络打夯干扰信号

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多判别器生成对抗网络工业不平衡数据建模方法

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计算机集成制造系统 2025年第2期31卷 554-566页

作者：赵佳杨澜刘勤学河北工业大学理学院天津300401 宁夏吉元循环发展有限公司宁夏石嘴山753400

为解决工业场景下不平衡数据建模预测精度较低的问题,提出结合多判别器生成对抗网络及反聚类筛选的工业不平衡数据建模方法来增强模型分类预测效果。针对生成对抗网络模型在训练过程中存在模式崩溃,导致生成数据多样性差的问题,基于集... 详细信息

为解决工业场景下不平衡数据建模预测精度较低的问题,提出结合多判别器生成对抗网络及反聚类筛选的工业不平衡数据建模方法来增强模型分类预测效果。针对生成对抗网络模型在训练过程中存在模式崩溃,导致生成数据多样性差的问题,基于集成思想,使用多判别器框架改进Wasserstein生成对抗网络,增强模型对模式崩溃问题的鲁棒性;针对生成数据存在噪声的问题,集成有序点集识别聚类结构算法和高斯混合模型聚类算法从密度及分布角度对生成数据进行聚类,采用信息熵反向筛选生成数据扩充少数类样本;在电极升降数据集及UCL带钢缺陷数据集上采用XGBOOST、支持向量机、BP神经网络3种分类模型对比原始不平衡数据、随机过采样、SMOTE算法、原始生成对抗网络与所提方法解决不平衡问题后模型的分类预测效果。实验验证了所提方法的优越性。

关键词：工业不平衡数据生成对抗网络生成数据筛选信息熵矿热炉电极升降带钢缺陷识别

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基于生成对抗网络的人脸超分辨率重建方法

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吉林大学学报(工学版) 2025年第1期55卷 333-338页

作者：张曦库少平武汉理工大学计算机与人工智能学院武汉430070

针对人脸重建图像峰值信噪比和结构相似度低的问题,提出了一种在生成对抗网络基础上的人脸超分辨率重建方法。创建一个两分支生成器网络,运用网络内的特征提取模块得到图像浅层特征,重建图像高频分支,利用深层残差网络训练低分辨率图像... 详细信息

针对人脸重建图像峰值信噪比和结构相似度低的问题,提出了一种在生成对抗网络基础上的人脸超分辨率重建方法。创建一个两分支生成器网络,运用网络内的特征提取模块得到图像浅层特征,重建图像高频分支,利用深层残差网络训练低分辨率图像高频数据,映射人脸图像数据;停止更新固定生成器参数,使用相对判别器网络辨别人脸图像重建真伪,引入注意力机制优化生成对抗网络重建性能,通过感知损失函数评估重建可靠性,实现人脸超分辨率重建。实验结果表明:本文方法能有效提升面部细节重建能力,主客观评价指标都较为优秀,其中主观评价结果显示该方法重建的人脸图像具备更清晰的细节数据,人脸轮廓更为立体,失真率较低,拥有更为自然和真实的外在特征;客观评价结果显示该方法的峰值信噪比达到44.6 dB,结构相似度达到0.74,充分说明该方法具有较强的鲁棒性,可为优化人脸识别应用性能提供有效借鉴。

关键词：生成对抗网络高频分量超分辨率判别器损失函数

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改进的生成对抗网络人体异常行为检测方法

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计算机工程与应用 2025年第5期61卷 147-154页

作者：张红民郑敬添颜鼎鼎田钱前重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054 重庆理工大学两江国际学院重庆401135

基于生成对抗网络的重构模型在重构视频帧时可能对应较小的重构误差,此外预测和重构模型中的对抗性训练往往是不稳定的,影响模型的检测性能。针对上述问题,基于生成对抗网络提出一种同时使用预测器和判别器的双向预测网络检测视频中的... 详细信息

基于生成对抗网络的重构模型在重构视频帧时可能对应较小的重构误差,此外预测和重构模型中的对抗性训练往往是不稳定的,影响模型的检测性能。针对上述问题,基于生成对抗网络提出一种同时使用预测器和判别器的双向预测网络检测视频中的人体异常行为。该网络的训练过程分为两个阶段:第一个阶段通过预测器提取输入视频帧的时间和空间信息,并引入注意力机制关注实际发生运动的区域,对正常视频帧序列的中间帧进行预测,同时保留训练过程中预测器的状态;第二阶段将判别器的角色从区分生成数据和真实数据改为区分预测帧质量的高低,判别器学会检测在生成异常输入的预测帧时经常出现的细微失真,提高了训练过程的稳定性和检测结果的准确性。该模型在用于视频人体异常行为检测的UCSD Ped2、Avenue和ShanghaiTech三个数据集上,帧级别AUC分别达到了98.7%、91.8%、84.6%。

关键词：生成对抗网络人体异常行为预测器判别器

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