面向无人驾驶时空同步约束制导的安全强化学习

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针对无人机（unmanned aerial vehicles, UAV）飞行控制系统的传感器注入攻击能够诱导无人机接受错误的传感器信号或数据,错误估计系统状态,从而威胁无人机的飞行安全. 当前针对无人机传感器注入攻击的在线检测和恢复方法存在检测精度不高、系统状态恢复缺乏持续性、控制模型精度及检测精度受无人机硬件算力限制的问题. 提出了一种基于轻量级机器学习模型的无人机传感器攻击在线检测和恢复方法（machine learning based runtime detection and recovery method against UAV sensor attacks, LDR）,利用机器学习模型对非线性反馈控制系统的表征能力相比线性模型更强的特点,构建各传感器对应的预测模型,对不同传感器对应的无人机系统状态进行准确预测,结合提出的缓解预测误差短时振荡的攻击检测算法,对GPS传感器攻击和陀螺仪读数攻击进行有效的检测和系统状态恢复. 实验结果表明,所提方法的开销满足飞控系统的实时性要求,具有高可靠性和预测有效性,对典型攻击的在线检测和恢复效果相比现有工作更好.

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孙聪  曾荟铭  宋焕东  王运柏  张宗旭  马建峰 《计算机研究与发展》2023,58(10):2291-2303

投稿须知

  

为使来稿更符合国家科技期刊出版标准,做到严谨规范,我编辑部对来稿做如下要求:1.文字精练、言简意赅,一般不少于8000字;请附300字以上的中、英文摘要,并给出题目、作者和工作单位的英文翻译;首页页脚给出基金项目中英文名称及编号;文末按序列出主要参考文献.  相似文献

《计算机科学》2023,50(10)

《中国图象图形学报》2023年第10期封面目次

  

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《中国图象图形学报》2023,28(10)

关联子域对齐网络的跨域高光谱图像分类

  

目的 近年来,深度网络成功应用于高光谱图像分类。然而,难以获取充足的标记数据大大限制了深度网络的充分训练,进而导致网络对高光谱图像的分类能力下降。为解决以上困难,提出一种关联子域对齐网络的高光谱图像迁移分类方法。方法 基于深度迁移学习方法,通过对两域分布进行多角度、全面领域适应的同时将两域分类器进行差异适配。一方面,利用关联对齐从整体上对齐了两域的二阶统计量信息,适配了两域的全局分布;另一方面,利用局部最大均值差异对齐了相关子域的一阶统计量信息,适配了两域的局部分布。另外,构造一种分类器适配模块并将其加入所提网络中,通过对两域分类器差异进行适配,进一步增强网络的领域适应效果。结果 从4组真实高光谱数据集上的实验结果可看出：在分别采集于不同区域的高光谱图像数据对上,所提方法的精度比排名第2的分类方法高出1.01%、0.42%、0.73%和0.64%。本文方法的Kappa系数也取得最优结果。结论 与现有主流算法相比较,所提网络能够在整体和局部、一阶和二阶统计量上分别对两域进行有效对齐,进而充分利用在源域上训练好的分类器完成对目标域高光谱数据的跨域分类。… …   相似文献

王浩宇  程玉虎  王雪松 《中国图象图形学报》2023,28(10):3255-3266

运动特征激励的无候选框视频描述定位

  

目的 视频描述定位是视频理解领域一个重要且具有挑战性的任务,该任务需要根据一个自然语言描述的查询,从一段未修剪的视频中定位出文本描述的视频片段。由于语言模态与视频模态之间存在巨大的特征表示差异,因此如何构建出合适的视频—文本多模态特征表示,并准确高效地定位目标片段成为该任务的关键点和难点。针对上述问题,本文聚焦于构建视频—文本多模态特征的优化表示,提出使用视频中的运动信息去激励多模态特征表示中的运动语义信息,并以无候选框的方式实现视频描述定位。方法 基于自注意力的方法提取自然语言描述中的多个短语特征,并与视频特征进行跨模态融合,得到多个关注不同语义短语的多模态特征。为了优化多模态特征表示,分别从时序维度及特征通道两个方面进行建模： 1）在时序维度上使用跳连卷积,即一维时序卷积对运动信息的局部上下文进行建模,在时序维度上对齐语义短语与视频片段; 2）在特征通道上使用运动激励,通过计算时序相邻的多模态特征向量之间的差异,构建出响应运动信息的通道权重分布,从而激励多模态特征中表示运动信息的通道。本文关注不同语义短语的多模态特征融合,采用非局部神经网络（non-local neural network）建模不同语义短语之间的依赖关系,并采用时序注意力池化模块将多模态特征融合为一个特征向量,回归得到目标片段的开始与结束时刻。结果 在多个数据集上验证了本文方法的有效性。在Charades-STA数据集和ActivityNet Captions数据集上,模型的平均交并比（mean intersection over union,mIoU）分别达到了52.36%和42.97%,模型在两个数据集上的召回率R@1 （Recall@1）分别在交并比阈值为0.3、0.5和0.7时达到了73.79%、61.16%和52.36%以及60.54%、43.68%和25.43%。与LGI （local-global video-text interactions）和CPNet （contextual pyramid network）等方法相比,本文方法在性能上均有明显的提升。结论 本文在视频描述定位任务上提出了使用运动特征激励优化视频—文本多模态特征表示的方法,在多个数据集上的实验结果证明了运动激励下的特征能够更好地表征视频片段和语言查询的匹配信息。… …   相似文献

郭义臣  李坤  郭丹 《中国图象图形学报》2023,28(10):3077-3091

基于持久性内存的属性图存储系统

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属性图是一种流行的图数据模型, 在各种图系统中得到了广泛应用. 然而, 面向事务型负载的图数据库系统在执行图分析任务的场景下面临着高延迟等挑战. 传统的图分析系统往往是基于简单图模型, 而且大多不支持图的事务型负载. 因此, 迫切需要一个能够在属性图上高效处理事务型负载和图分析任… …   相似文献

卢明祥  吕敏 《计算机系统应用》2023,32(10):65-74

融合评分上下文和物品相似度的推荐算法

  

推荐系统中用户的评分往往会受到评分上下文的影响,即用户先前对一些物品的评分会影响其对当前物品评分的客观性。稀疏线性方法在计算物品相似度时将受到上下文影响的用户评分与其他评分同等看待,然而该部分评分并不能客观地反映出物品之间的相似度。针对以上问题,在稀疏线性方法的基础上提出了融合评… …   相似文献

卢泽伦  古万荣  毛宜军  陈梓明 《计算机应用研究》2023,40(10)

PATB:一种面向联合实体和关系抽取的信息聚合器

  

现有实体关系联合抽取方法中,主体抽取与客体和关系抽取任务的交互不足或方法单一,对关系三元组内部潜在的位置及上下文语义关系利用不足.为此,提出了一种融合实体位置及上下文注意力的信息聚合器(Position and Attention based Booster, PATB)用于级联… …   相似文献

张亮  卢玲  王爱娟  杨武 《小型微型计算机系统》2023,(10):2338-2345

一种融合知识点信息的几何题自动求解方法

  

近年来,数学题的自动求解研究逐渐成为焦点,但是当前研究主要侧重于文字应用题求解,对于几何题的自动求解研究还比较少。针对该问题,已经有研究学者提出了基于深度学习方法的几何题求解模型,但是他们的方法不能根据几何题的特点进行设计,没有将知识点信息应用于题目的求解中。受到人类求解几何题的思维方式的启发,该文基于几何题的求解特点设计了一个几何题知识点预测任务,用于预训练文本编码器,然后从预训练后的文本编码器中获得知识点的语义向量表示。随后设计了一种融合知识点语义信息的几何题求解方法^①。实验结果表明,基于知识点预训练任务和知识点信息融合方法的模型能将几何题的自动求解准确率提升至66.89%。… …   相似文献

曹杰  肖菁  曹阳 《中文信息学报》2023,(10):86-96

强化学习及其在机器人任务规划中的进展与分析

  

强化学习可以让机器人通过与环境的交互,学习最优的行动策略,是目前机器人领域关注的重要前沿方向之一.文中简述机器人任务规划问题的形式化建模,分析强化学习的主要方法,分别介绍无模型强化学习、基于模型的强化学习和分层强化学习的研究进展,着重探讨基于强化学习的机器人任务规划的研究进展,并… …   相似文献

张晓明  高士杰  姚昌瑀  褚誉  彭硕 《模式识别与人工智能》2023,(10):902-917