使用神经网络技术的软测量已经越来越多地应用于工业过程。近年来,基于神经网络的软传感器的安全性和鲁棒性成为人们关注的主要问题。此外,目前的研究表明,神经网络容易受到对抗性攻击。换句话说,施加在输入上的小扰动可能导致输出的显著偏差。如果关键过程变量的软传感器受到攻击,可能会对工业过程造成相当大的损害。本文主要研究基于神经网络的工业软传感器的攻击方法。针对工业软传感器的特点,本文提出了两种新的对抗性攻击方法。第一种方法称为镜像输出攻击(MOA),是一种微妙的攻击方法,它翻转输出曲线以改变输出的方向。第二种方法称为翻译MOA(TMOA),很容易使运算符操作失误。TMOA在翻转输出曲线的同时平移输出曲线,以达到改变输出条件的目的。在硫回收装置工艺的工业案例研究中证明了MOA和TMOA的有效性。仿真结果表明,两种对抗性攻击方法都可以对基于神经网络的工业软传感器进行攻击。对抗性攻击方法的研究可以为防御攻击提供基础,从而增强软传感器的安全性和鲁棒性。
工学博士,担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家,擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
本次分享是由湖南大学黄守道教授的报告,“大型风力发电机组健康管理技术”。该PPT分享仅做知识传播用途,如有侵权请后台联系小编删除。
传输网,就是用作传输通道的网络。 它是通信网络的血管、神经。没有它,网络的不同设备之间,就无法进行数据传输。
分子筛( 又称合成沸石 )是一种硅铝酸盐多微孔晶体,它是由 Si0 和 AIO 四面体组成和框架结构,在分子筛晶格中存在金属阳离子(如 Na,K,Ca 等 ),以平衡四面体中多余的负电荷。分子筛的类型按其晶体结构主要分为:A型,X型,Y 型等
对于企业前台应用,以支持按用户为中心的持续规模化创新为导向,中台可支撑快速响应业务创新、降低业务探索成本对于企业后台系统,将中台作为前台应用与后台系统的变速齿轮,以沉淀的中台能力来连接变化较慢的后台资源,再以这些灵活组合、重用的中台能力去灵活响应快速变化的前台需求
主要针对安全隐患排查过程中出现的非结构化文本数据 采用大数据分析中的文本挖掘与可视化方法,对矿山安全隐患数据 进行知识发现 以问题为导向,进行大数据分析,以挖掘安全隐患中的隐藏知识
以生产执行系统为主线,协同作业平台为基础 ,通过配 置角色和用户的权限,控制不 同用户使用六大平台的权限。 是用户日常操作的纽带型 系统平台,登录系统后,根据 个人首页中的通知公告、待办 提示信息和告警预警信息等, 在该平台中或启动对应的其他 系统平台处理采矿业务和流程 业务等。
没有账户,需要注册
本工程建筑为办公生产大楼,由地上32层、地下3层组成;其中1-5层为裙楼、6-32层为塔楼。地下1-3层含停车场、人防、设备用房;地上部分:主楼一层含公共大厅;5为设备转换层,11、22层为避难层,33层设置机房;6-10层、12-21层、23-32层为办公生产用房。
随着能源互联网的发展,能源系统智能化特征越来越突出,能 源开发、生产、传输、存储、消费 全过程的智能化水平快速提升,所 涉及的设备和系统将数以亿计,在 规划和运行过程中将产生海量数据, 且结构复杂、种类繁多、因实时性 要求高而快速增长。这些数据贯穿 着能源互联网各个环节,蕴含着巨 大的价值。
技术开发的迭代推进和技术应用的规模化积累,在推进数字技术不断取得新突破的同时,也使数字技术变得更加成熟和可靠。数字技术的先进性、复杂性、集成性与数字化系统覆盖面更广、界面更直观、操作更简单同步发展。人们能够随时随地访问功能越来越强大的数字化系统。
本工程为单缆无源系统,将为大楼提供全面无线通信信号覆盖,所设计的室内覆盖系统是为智能化大楼室内移动通讯信号覆盖的需要而提出的
以“践行能源革命,成就客户梦想”为服务宗旨,顺应云大物移智等技术创新应用发展趋势,全力构建清洁低碳、安全高效的现代综合能源服务体系,为能源用户提供规划、设计、投融资、建设及运营等能源服务。在此体系建设中同样面临海量设备接入管理的难题,是整个整个综合能源服务体系建设的基础。物联中心是一个面向能源系统“源-网-荷-储”各环节及其末梢,提供海量设备接入、设备虚实互映、设备管理及设备数据标准化的软件平台。
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