检索结果-内蒙古大学图书馆

核动力工程 2021年第3期42卷 132-139页

作者：张妍樊登宁黄宇王东风许培昊华北电力大学自动化系河北保定071003

为了对大型加压重水反应堆(PHWR)安全防御系统研发提供帮助,研究了PHWR网络控制系统中潜在的攻击方式,并提出了一种基于樽海鞘群优化高斯过程回归算法的隐蔽攻击方法。该方法在对PHWR网络控制系统实施虚假数据注入时,通过樽海鞘群优化... 详细信息

为了对大型加压重水反应堆(PHWR)安全防御系统研发提供帮助,研究了PHWR网络控制系统中潜在的攻击方式,并提出了一种基于樽海鞘群优化高斯过程回归算法的隐蔽攻击方法。该方法在对PHWR网络控制系统实施虚假数据注入时,通过樽海鞘群优化高斯过程回归算法进行系统辨识,获得PHWR受攻击区域高精度的估计模型,并利用该估计模型实现隐蔽攻击。仿真结果表明,该攻击方法对PHWR造成一定破坏性的同时具有高度的隐蔽性能。

关键词：加压重水反应堆(PHWR) 隐蔽攻击高斯过程回归算法系统辨识虚假数据注入

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基于GPM和GPR算法烟台降雨量空间分布预测研究

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河南水利与南水北调 2023年第7期52卷 124-125,142页

作者：孟令远烟台市水文中心山东烟台264000

高分辨率降水栅格面数据对精准农业、智能水务建设至关重要。文章以2019年GPM卫星降雨数据、地面观测和空间协变量数据为基础,建立了基于高斯过程回归算法(GPR)的非线性拟合模型,进而对烟台市的降水量进行了空间分布预测研究。结果表明,... 详细信息

高分辨率降水栅格面数据对精准农业、智能水务建设至关重要。文章以2019年GPM卫星降雨数据、地面观测和空间协变量数据为基础,建立了基于高斯过程回归算法(GPR)的非线性拟合模型,进而对烟台市的降水量进行了空间分布预测研究。结果表明,GPM与地面降水数据具有良好空间一致性,二者间相关性系数达0.51。GPR算法利用协变量较好拟合了区域降水量空间分布规律,其R2达0.71,MAE和RMSE为32.81 mm、39.99 mm。模拟得到烟台市降水量空间分布不均衡,高值区分布于东南海岸线内侧及中北部,低值区位于区域西部和海岸线边缘地带。

关键词： GPM卫星降雨数据高斯过程回归算法空间分布预测烟台市预测精度

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基于机器学习方法探索硼团簇的基态结构

基于机器学习方法探索硼团簇的基态结构

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作者：许笑然吉林大学

学位级别：硕士

团簇作为连接微观世界与宏观世界的桥梁,其由数量不等的分子或是原子组成。团簇由于表面效应和量子限制效应,其表现出来的物理与化学性质与晶体迥然不同,而且其物理化学性质以及基态结构的构型与团簇的尺寸是紧密相关的。团簇领域的重... 详细信息

团簇作为连接微观世界与宏观世界的桥梁,其由数量不等的分子或是原子组成。团簇由于表面效应和量子限制效应,其表现出来的物理与化学性质与晶体迥然不同,而且其物理化学性质以及基态结构的构型与团簇的尺寸是紧密相关的。团簇领域的重要问题之一是团簇的生长模式的探索,然而对于小尺寸体系而言,我们可以通过第一性原理计算方法进行理论模拟,但是对于大尺寸体系,我们就显得束手无策了,这是一直困扰着科学家们的问题。硼元素由于其“缺电子”特性,导致原子之间的成键模式非常复杂,不同尺寸下的硼团簇的基态结构构型吸引着诸多科学家对其进行研究。目前,硼团簇已经发现了许多的基态候选结构的构型,且构型之间存在着竞争的关系,这使大尺寸的硼团簇的基态结构探索变得极具挑战性。但是,受限于计算开销,我们很难对大尺寸的硼团簇体系展开大规模的基于第一性原理计算的理论模拟。基于第一性原理计算的理论模拟已经成为结构预测领域的一种主要手段,其能够准确地预测结构的许多物理性质,能够帮助我们克服苛刻的实验条件的桎梏。如今,随着理论模拟的需求不断增加,即大尺寸体系的大规模模拟,我们在采用第一性原理计算方法进行理论模拟的过程中不得不面对其昂贵的计算开销,很难对大尺寸的体系展开计算,而采用经验势模型,其可移植性以及精度都大大限制了其应用范围。至此,对于大尺寸体系而言,发展一个精度高且计算开销小的原子间势能面模型是必不可少的。近年来,机器学习方法的蓬勃发展为科学家们解决此问题提供了一种全新的思路,即发展机器学习势场模型,不但可大大减小计算开销,提高计算效率,同时可以保证很高的精度。在本文的研究工作中,我们主要实现了以下两项工作:第一:我们搭建了基于高斯过程回归算法的机器学习势场模型,即高斯回归势场模型。通过验证集的表现,以及与成熟的神经网络模型之间的对比,证明了其有效性。第二:我们针对大尺寸硼团簇体系,展开了大规模的基态结构搜索。我们采取课题组自主研发的CALYPSO结构预测方法与第一性原理计算方法相结合的方案,产生了17616个硼团簇B_n（n=10–84）的数据集以此来进行机器学习势场模型的拟合。首先,我们在硼团簇Β101体系上,进行了测试,证明方法的可信度。随后,对于硼团簇B_n（n=58-108）,我们计算得到了不同尺寸下的基态候选结构,并以此谈论了大尺寸硼团簇B_n（n=82-108）的生长模式。本文的方法为结构预测领域的理论模拟提供了一种新的思路,本文的数据结果则为大尺寸硼团簇体系的生长模式的探索提供了参考价值。

关键词：第一性原理计算结构预测机器学习势场模型高斯过程回归算法硼团簇 CALYPSO

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基于数据驱动的DCS隐蔽攻击方法研究

基于数据驱动的DCS隐蔽攻击方法研究

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作者：樊登宁华北电力大学

学位级别：硕士

分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)是将计算、通信等技术与物理过程集成起来的新一代自动控制系统,目前已在电力、冶金、石化等国家发展的重点行业中得到了广泛应用。然而,随着工业化和信息化不断融合,DCS的通信系统不再... 详细信息

分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)是将计算、通信等技术与物理过程集成起来的新一代自动控制系统,目前已在电力、冶金、石化等国家发展的重点行业中得到了广泛应用。然而,随着工业化和信息化不断融合,DCS的通信系统不再孤立,系统漏洞不断增多,信息安全风险逐渐增大。网络安全是攻防两端的较量,研究DCS中潜在的攻击方式对提升国家工控安全防护能力、促进工业信息安全产业发展具有重要意义。本论文构建了基于樽海鞘群优化高斯过程回归模型(SSA-GPR)的数据驱动式系统建模方法,提出了基于SSA-GPR的隐蔽性重放攻击和虚假数据注入攻击,并通过仿真实验分别对两种攻击方式的可行性和隐蔽性进行了验证评估。主要研究内容如下:(1)研究了DCS等工业控制系统存在的信息安全问题。DCS在国家关键设施中发挥着重要的作用,但是面临着严重的网络攻击威胁。目前,DCS等工业控制系统中存在着多种类型的网络攻击,重放攻击和虚假数据注入攻击在破坏系统资源的同时都具有一定的隐蔽性,成为工业控制系统信息安全领域的研究热点。(2)分析了DCS的概念及构造攻击的相关理论知识。首先,对DCS的构成进行了分析,建立了控制系统基本控制结构的数学模型;其次,分析了DCS的网络特性,对其通信系统的脆弱性进行了研究;然后,构建了基于SSA-GPR的数据驱动式系统建模算法,为实施隐蔽性重放攻击和虚假数据注入攻击提供了模型基础;最后,结合工业控制系统特性,阐述了DCS中累积和异常检测算法的理论基础和检测流程。(3)提出了基于SSA-GPR的DCS隐蔽性重放攻击模型。首先,阐述了DCS中传统重放攻击的原理及实施方法,并分析了其在实施攻击时存在的问题;进而针对传统重放攻击的不足之处,提出了一种具有高度隐蔽性的重放攻击模型,并从理论上说明了所提出攻击的可行性;然后,设计了隐蔽攻击器来实现基于SSAGPR的重放攻击;最后,通过仿真示例及对比实验证明了所提出的重放攻击具有良好的隐蔽性。(4)提出了基于SSA-GPR的DCS隐蔽性虚假数据注入攻击模型。隐蔽攻击器截取DCS中的控制网络信号,通过SSA-GPR算法进行系统辨识,从而紧密模拟物理过程的预期行为,在此基础上,隐蔽攻击器在DCS的前向网络通路中注入虚假控制信号以使目标物理对象转移到攻击者期望的状态,同时在反馈网络通路中注入特定信号,使系统的反馈回路信号值趋于正常,从而实现对DCS的隐蔽攻击;最后,通过仿真示例及对比实验证明了所提出的虚假数据注入攻击具有良好的隐蔽性。

关键词：分布式控制系统隐蔽攻击重放攻击虚假数据注入攻击高斯过程回归算法樽海鞘群算法

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基于自适应预测模型的数据流异常检测技术研究

基于自适应预测模型的数据流异常检测技术研究

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作者：王鑫中国科学院大学

学位级别：硕士

有效载荷是空间任务的重要组成部分。有效载荷下行遥测数据是判断其正常工作与否的重要依据，这些数据的特点是实时、以数据流的形式传输，而传统异常检测算法对于流式时间序列数据适用度不高。为了判断遥测数据的状态正常与否，需要研... 详细信息

有效载荷是空间任务的重要组成部分。有效载荷下行遥测数据是判断其正常工作与否的重要依据，这些数据的特点是实时、以数据流的形式传输，而传统异常检测算法对于流式时间序列数据适用度不高。为了判断遥测数据的状态正常与否，需要研究出合理的异常检测算法，从而确保各个有效载荷能够健康、高效地运作。因此，本课题基于自适应预测模型的方法，利用改进的高斯过程回归模型对实时的数据流进行异常检测，具有一定的研究意义和应用价值。　　本文深入调研了国内外异常检测算法，并以高斯过程回归算法为基础，利用改进的高斯过程回归算法对空间在轨载荷下行的遥测数据异常检测开展研究。本文主要工作如下:　　1、构建基于高斯过程回归的预测模型并优化。通过分析和比较常见的数据流异常检测算法的特点，本文采用高斯过程回归算法，利用一段时间内的历史数据构建预测模型，由预测模型计算出预测值，并将其与真实值进行比较，进而检测异常。由于高斯过程回归模型的时间复杂度与空间复杂度会随着训练数据规模的不断增大而增大，严重影响训练效率和检测精度，所以本文采用核函数稀疏近似的高斯过程回归算法，在保证检测精度的基础上，提高检测效率。　　2、构建实时更新的数据流异常检测框架。本文采用基于在线的自由变分推断近似算法，构建高斯过程回归预测模型，并对在轨有效载荷的下行遥测数据流进行了在线预测，实现了数据流的实时在线更新处理。　　3、本文方法验证评估。利用空间某载荷的下行遥测数据流作为实验数据，利用改进的高斯过程回归算法和其它异常检测算法进行异常检测，对比数据异常的检测率和运行速度，验证本文算法的有效性和实时性。

关键词：空间遥测数据异常检测高斯过程回归算法预测模型

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基于模糊C均值聚类与集成高斯过程回归的赖氨酸发酵过程软测量建模与应用

基于模糊C均值聚类与集成高斯过程回归的赖氨酸发酵过程软测量建...

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作者：张翔江苏大学

学位级别：硕士

生物工程是20世纪70年代兴起的一门综合应用学科，对人类社会的进步起着至关重要的作用。生物发酵作为生物工程的一个分支，是一种利用微生物或活性离体酶的某些功能，为人类生产有用的生物产品的工程技术。生物发酵过程涉及生命体的生... 详细信息

生物工程是20世纪70年代兴起的一门综合应用学科，对人类社会的进步起着至关重要的作用。生物发酵作为生物工程的一个分支，是一种利用微生物或活性离体酶的某些功能，为人类生产有用的生物产品的工程技术。生物发酵过程涉及生命体的生长繁殖过程，其内在机理十分复杂，特别是一些关键生物参数（如基质浓度、菌体浓度、产物浓度等）难以在线实时测量，严重影响了其自动化控制水平，成为制约生物发酵过程自动化水平的重要难题。本文以氨基酸类典型菌种赖氨酸发酵过程为研究对象，在分析赖氨酸发酵过程特性与机理的基础上，提出了在线检测基质浓度、菌体浓度、产物浓度三个关键生物参数的模糊C均值聚类(FCM)-集成高斯过程回归的软测量模型。并以MATLAB与VC++开发平台为基础，开发了赖氨酸发酵过程软测量系统，并开展了初步试验研究。本文主要研究工作总结如下:\n (1)分析了赖氨酸发酵工艺原理，针对赖氨酸发酵过程分为延滞期、指数生长期、稳定期、死亡期4个典型反应周期的特点，采用FCM算法对赖氨酸发酵过程数据进行聚类分析，使发酵数据更客观、有针对性、解释性强，以此提高学习机的训练精度。\n (2)针对赖氨酸发酵过程中的三个关键生物参数（菌体浓度、基质浓度、产物浓度）难以在线测量的难题，本文提出基于FCM与集成高斯过程回归软测量模型。与此同时，分别建立高斯过程回归软测量模型、集成高斯过程回归软测量模型和基于FCM的高斯过程软测量回归模型与本文所提出的软测量模型进行对比研究，仿真结果显示，基于FCM与集成高斯过程回归软测量模型预测精度高，泛化能力强，减少了计算量，缩短预测时间。\n (3)利用VC++与MATLAB开发平台相结合的方法，设计出了赖氨酸发酵软测量系统。初步试验研究表明该系统稳定性高，操作简单方便。

关键词：生物工程生物发酵模糊C均值聚类算法高斯过程回归算法软测量

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