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尺度不变的条件数约束的模型鲁棒性增强算法: 2024年; 深度神经网络容易受到对抗样本的攻击,这一直威胁着其在安全关键的场景中的应用。基于对抗样本是由神经网络的高度线性行为产生的这一解释,提出了一种基于尺度不变的条件数约束的模型鲁棒性增强算法。在对抗训练过程中利用权重矩阵计算其范数,并通过对数函数获得尺度不变的约束项。将尺度不变的条件数约束项纳入到对抗训练优化的外层框架中,经过反向传播迭代降低权重矩阵的条件数值,从而在良态的高维权重空间中进行神经网络的线性变换,以提高防御对抗扰动的鲁棒性。该算法适用于卷积和Transformer两种架构的视觉模型,不仅在防御PGD、AutoAttack等白盒攻击时可以显著提高鲁棒精度,在防御黑盒攻击squareattack等算法时也能有效增强对抗鲁棒性。在基于Transformer架构的图像分类模型上进行对抗训练时结合所提出的约束,权重矩阵的条件数值平均下降了20.7%,防御PGD攻击时可提高1.16个百分点的鲁棒精度。与Lipschitz约束等同类方法相比,提出的算法还能提高干净样本的精度,缓解对抗训练造成的模型泛化性低的问题。; 徐杨宇高宝元郭杰龙邵东恒魏宪; 关键词：条件数尺度不变性图像分类

基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统: 一种基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统，使用基于反向传播神经网络的半参数摩擦力模型构建广义动量观测器估计机器人受到的外部作用力，通过提升机器人低关节速度下的摩擦力建模准确度，改善了观测器的外力估计精度，结...; 庄春刚卢岩姚逸辉熊振华

外观检查装置的检查条件数据生成方法以及检查系统: 本发明公开一种外观检查装置的检查条件数据生成方法及检查系统，涉及外观检测技术领域，包括以下步骤：获取多种不同类型的图片，从而形成样本集；识别样本集中的缺陷类型，并将缺陷类型存入数据库；深度学习数据库中的缺陷类型，将缺陷类...; 张俊峰陈炯标李功果黄荣锐

一种基于条件数融合的非线性可观测度分析方法: 本发明涉及一种基于条件数融合的非线性可观测度分析方法，属于非线性系统可观测度领域。本发明首先利用李导数计算伪状态转移矩阵与伪观测矩阵；其次利用容积卡尔曼滤波计算伪状态转移矩阵与伪观测矩阵；然后融合得到新的伪状态转移矩阵与...; 葛泉波唐帅帅

基于降低信道条件数多用户MIMO系统信号检测方法及相关装置: 基于降低信道条件数多用户MIMO系统信号检测方法及相关装置，包括：将用户端预编码矩阵设计问题转化为最小化广义特征值最小化问题，并使用内点法进行求解，得到最优的预编码矩阵；在现有基于深度学习的检测器LISA的基础上，增加并...; 孙建永张怡青薛江

深度学习系统开发中假设条件数据集构建的方法和装置: 本发明公开了一种深度学习系统开发中假设条件数据集构建的方法和装置。该方法包括：数据采集步骤：从GitHub中采集深度学习系统开发中假设条件的原始数据；数据分句步骤：对采集的数据进行分句；数据标注步骤：对完成分句的深度学习...; 杨晨刘小华张喜生

费德勒线性化方法求解矩阵多项式向后误差与条件数分析的相关研究: 多项式特征值问题是一类典型的非线性特征值问题，在控制理论和结构工程计算等领域有着广泛的应用.本文分别研究了费德勒线性化方法和广义费德勒线性化方法求解多项式特征值问题特征对向后误差和特征值条件数，以此来衡量费德勒线性化方法...; 饶琼

条件数控制的变量中含有误差模型的正则化算法被引量：2: 2022年; 针对病态变量中含有误差模型的正则化问题,该文提出应用矩阵特征值分解分析EIV模型参数估计算法具有的降正则化性质,根据条件数,给出引起其具有降正则化性质的解析式。得到的解析式表明,即使初始模型不呈现病态性,算法的降正则化性质也会导致模型在迭代过程中病态;当初始模型病态时,模型的病态性会更加严重。为顾及这两种情况对参数估值稳定性的影响,根据对模型病态性的适时判断,应用条件数控制EIV模型参数估计流程,建立一种便于程序化设计的迭代算法。结果表明,该算法能够有效降低EIV模型参数估算法的降则化性质对病态模型正则化的扰动。; 陶叶青杨娟严琰; 关键词：条件数正则化

基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法及装置: 本发明提供一种基于条件数加权的高光谱遥感影像丰度估计方法及装置，该方法包括：获取高光谱数据矩阵和端元数据矩阵；使用双正交小波分别对高光谱数据矩阵和端元数据矩阵进行小波包分解，得到对应的小波包树；获取端元数据矩阵对应的小波...; 袁志轩李杏梅

基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统: 一种基于位形雅可比条件数优化的机器人外力估计方法及系统，使用基于反向传播神经网络的半参数摩擦力模型构建广义动量观测器估计机器人受到的外部作用力，通过提升机器人低关节速度下的摩擦力建模准确度，改善了观测器的外力估计精度，结...; 庄春刚卢岩姚逸辉熊振华; 文献传递

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