人工智能系统安全与隐私风险 被引量：53

1

作者 陈宇飞 沈超 +5 位作者 王骞 李琦 王聪 纪守领 李康 管晓宏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2135-2150,共16页

人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮,它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新.在某些特定领域中,人工智能已经表现出达到甚至超越人类的工作能力.然而,以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境,人工智... 人类正在经历着由深度学习技术推动的人工智能浪潮,它为人类生产和生活带来了巨大的技术革新.在某些特定领域中,人工智能已经表现出达到甚至超越人类的工作能力.然而,以往的机器学习理论大多没有考虑开放甚至对抗的系统运行环境,人工智能系统的安全和隐私问题正逐渐暴露出来.通过回顾人工智能系统安全方面的相关研究工作,揭示人工智能系统中潜藏的安全与隐私风险.首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的安全威胁模型.从人工智能系统的4个关键环节——数据输入(传感器)、数据预处理、机器学习模型和输出,分析了相应的安全隐私风险及对策.讨论了未来在人工智能系统安全研究方面的发展趋势. 展开更多

关键词 智能系统安全 系统安全 数据处理 人工智能 深度学习

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针对自动驾驶智能模型的攻击与防御 被引量：1

2

作者 马晨 沈超 +4 位作者 蔺琛皓 李前 王骞 李琦 管晓宏 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1431-1452,共22页

近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术为人类生产生活的方方面面带来了巨大的革新,尤其是在自动驾驶领域,部署着自动驾驶系统的智能汽车已经走进入们的生活,成为了重要的生产力工具.然而,自动驾驶系统中的人工智能模型面临着潜在... 近年来,以深度学习算法为代表的人工智能技术为人类生产生活的方方面面带来了巨大的革新,尤其是在自动驾驶领域,部署着自动驾驶系统的智能汽车已经走进入们的生活,成为了重要的生产力工具.然而,自动驾驶系统中的人工智能模型面临着潜在的安全隐患和风险,这给人民群众生命财产安全带来了严重威胁.本文通过回顾自动驾驶智能模型攻击和防御的相关研究工作,揭示自动驾驶系统在物理世界下面临的安全风险并归纳总结了相应的防御对策.具体来说,本文首先介绍了包含攻击面、攻击能力和攻击目标的自动驾驶系统安全风险模型.其次,面向自动驾驶系统的三个关键功能层——传感器层、感知层和决策层,本文依据受攻击的智能模型和攻击手段归纳、分析了对应的攻击方法以及防御对策,并探讨了现有方法的局限性.最后,本文讨论和展望了自动驾驶智能模型攻击与防御技术面临的难题与挑战,并指出了未来潜在的研究方向和发展趋势. 展开更多

关键词 自动驾驶安全 人工智能安全 信息物理系统安全 物理对抗攻击 防御策略

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基于排序学习的网络舆情演化趋势评估方法研究 被引量：10

3

作者 秦涛 沈壮 +1 位作者 刘欢 陈周国 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期2490-2500,共11页

社交网络中的舆情事件关乎社会的和谐与稳定,分析事件的演化趋势并进行管控能够有效降低恶性舆情事件的影响.但是,高效的舆情管控却面临标注数据少、管控资源有限的难题,采用人机混合增强技术,充分利用少量标注样本中的专家知识,是建立... 社交网络中的舆情事件关乎社会的和谐与稳定,分析事件的演化趋势并进行管控能够有效降低恶性舆情事件的影响.但是,高效的舆情管控却面临标注数据少、管控资源有限的难题,采用人机混合增强技术,充分利用少量标注样本中的专家知识,是建立舆情演化态势评估模型的可行思路之一.据此,提出一种基于排序学习的舆情事件演化趋势重要性评估算法,在模型训练过程中,充分利用标注数据中的专家知识以及有标签数据和无标签数据的关联关系,筛选重要舆情事件进行管控,提升管控资源利用效能.首先,结合舆情管控经验和需求,从“人”“事”“势”等三要素出发,构建易获取、可量化、有含义的舆情事件演化态势评估指标体系;其次,基于图卷积神经网络构建舆情演化趋势评估模型,利用局部敏感Hash算法挖掘数据的空间结构信息,并利用图卷积求取数据及其邻域的混合特征;最后,针对有标签数据和无标签数据设计相应的损失函数,实现标注数据中专家知识和无标注数据中空间结构信息的综合利用.在公开数据集MQ2007-semi和MQ2008-semi上验证了算法的有效性,在自主构建的舆情数据集上验证了算法的实用性和泛化性.实验结果表明,所提算法可以根据少量的专家知识或标注数据,实现网络舆情事件演化态势的评估,为资源有限条件下的舆情事件管控提供决策支撑. 展开更多

关键词 舆情事件管控 演化趋势评估 标签数据缺失 排序学习 图卷积网络

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基于Cyber-net与学习算法的变电站网络威胁风险评估 被引量：28

4

作者 杨至元 张仕鹏 +1 位作者 孙浩 管晓宏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期19-27,共9页

现有网络安全风险研究仍然存在基础概率不准确和严重性模型缺失等问题。文中首先基于变电站电力监控系统框架提出"边界-本体防护"模型来描述系统入侵威胁,根据历史数据的机器学习结果完善基础入侵概率模型,基于广义随机佩式... 现有网络安全风险研究仍然存在基础概率不准确和严重性模型缺失等问题。文中首先基于变电站电力监控系统框架提出"边界-本体防护"模型来描述系统入侵威胁,根据历史数据的机器学习结果完善基础入侵概率模型,基于广义随机佩式网和电力监控系统的网络安全拓扑得到特定状态转移图Cyber-net。然后,根据系统的运行结果和马尔可夫链稳态概率量化电力系统信息安全和工程安全的相关关系,提出网络安全综合风险评估模型,并通过暂态故障计算提高了风险模型的准确性。最后,通过算例仿真和灵敏性分析验证了模型的有效性和适用性,总结出了可行防御策略和潜在应用场景。 展开更多

关键词 变电站 入侵 电力监控系统 风险分析 佩式网 稳定分析

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基于异构信息双向传播的网络视频分类方法 被引量：1

5

作者 李谦 杜友田 薛姣 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第8期2293-2296,共4页

针对以往大多数网络视频分类研究只将文本和视觉特征进行简单融合的问题,提出了基于异构信息双向传播的网络视频分类方法。首先基于K均值方法将视频关键帧聚类成多个簇,在帧层次上对视频数据进行建模;将每个簇中代表性关键帧的文本信息... 针对以往大多数网络视频分类研究只将文本和视觉特征进行简单融合的问题,提出了基于异构信息双向传播的网络视频分类方法。首先基于K均值方法将视频关键帧聚类成多个簇,在帧层次上对视频数据进行建模;将每个簇中代表性关键帧的文本信息传播至该簇作为其文本解释,完成从文本至视觉模态的传播;对每个关键帧,将其对应簇的文本解释传播至该关键帧,完成从视觉至文本模态的传播;最后基于支持向量机(SVM)对网络视频进行分类。在信息的双重传播中两类异构数据得到了密切的融合。实验结果表明该方法有效地提高了网络视频分类的准确率。 展开更多

关键词 网络视频分类 异构数据 视觉模态 文本模态 双向传播

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考虑传输安全裕度的电力系统发电经济调度 被引量：39

6

作者 雷雪姣 潘士娟 +1 位作者 管晓宏 翟桥柱 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第31期5651-5658,共8页

对于考虑不确定性风电等新能源接入的电力系统调度,合理的潮流分布对降低线路过载风险、提高经济调度的鲁棒性具有重要意义。为此,提出传输安全裕度和备用可用性的概念,并建立考虑传输安全裕度的经济调度模型,通过引入合理的成本约束,... 对于考虑不确定性风电等新能源接入的电力系统调度,合理的潮流分布对降低线路过载风险、提高经济调度的鲁棒性具有重要意义。为此,提出传输安全裕度和备用可用性的概念,并建立考虑传输安全裕度的经济调度模型,通过引入合理的成本约束,保证运行成本与传统调度时相比不会显著增加。从传输安全裕度、备用可用性、安全裕度与运行成本的关系3个方面进行数值测试,验证方法的有效性。结果表明,该方法可提高传统调度中阻塞或重载线路的安全裕度,有效避免因线路传输容量限制而导致的备用不足问题,从而提高调度计划应对不确定性扰动的能力,因此该模型可获得安全性和经济性更好的平衡。 展开更多

关键词 经济调度 机组组合 传输安全裕度 备用可用性 鲁棒性

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基于可穿戴设备感知的智能家居能源优化 被引量：15

7

作者 陈思运 刘烃 +5 位作者 沈超 苏曼 高峰 徐占伯 师嘉悦 贾战培 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期704-715,共12页

智能家居能源优化作为智能电网在居民侧的延伸是智能家居领域的重要分支.智能家居能源优化的目标是通过优化调度家居用电设备,满足用户的舒适需求和降低用电费用.其中,用户舒适度与人的行为密切相关,具有很强的主观性和不确定性,对用户... 智能家居能源优化作为智能电网在居民侧的延伸是智能家居领域的重要分支.智能家居能源优化的目标是通过优化调度家居用电设备,满足用户的舒适需求和降低用电费用.其中,用户舒适度与人的行为密切相关,具有很强的主观性和不确定性,对用户行为及舒适度需求的分析是智能家居能源管理系统中的难点.因此提出了一种基于可穿戴设备传感数据分析的智能家居能源优化方法,主要包括:基于可穿戴设备传感器数据实时分析用户行为;利用神经网络建立用户行为到舒适度需求的映射,更新用户的舒适度需求;建立家居系统动态模型,并基于智能家居环境传感器数据对模型参数进行动态估计;提出基于模型预测控制(model predictive control,MPC)的智能家居能源优化求解方法.同时开发了智能家居能源优化的原型系统,通过搭建的智能家居实验平台,设计了4种典型用户行为情景,验证了所提方法对智能家居经济性和舒适性的提升. 展开更多

关键词 智能家居 能源优化 用户行为分析 可穿戴设备 智能电网

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基于风电消纳能力评估的安全约束经济调度方法 被引量：28

8

作者 田建芳 毛亚珊 +1 位作者 翟桥柱 王全洲 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2398-2403,共6页

由于风电出力的高不确定性,大规模风电并网改变了现有的电源结构,使电力系统的安全稳定运行面临巨大挑战。准确评估次日各时段风电消纳能力对于合理制定日前调度计划具有重要意义。基于场景分析方法建立了单个风电接入点的含风电日前经... 由于风电出力的高不确定性,大规模风电并网改变了现有的电源结构,使电力系统的安全稳定运行面临巨大挑战。准确评估次日各时段风电消纳能力对于合理制定日前调度计划具有重要意义。基于场景分析方法建立了单个风电接入点的含风电日前经济调度模型,提出了综合考虑负荷需求、备用需求、机组参数以及线路传输容量的电网风电消纳能力评估方法。通过求解混合整数线性规划模型得到综合考虑鲁棒性和经济性的评估结果,可为制定调度计划提供依据。基于IEEE 24节点系统的算例测试验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 风电消纳 场景分析 机组组合 线性规划

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面向机器学习模型安全的测试与修复 被引量：6

9

作者 张笑宇 沈超 +4 位作者 蔺琛皓 李前 王骞 李琦 管晓宏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期2884-2918,共35页

近年来,以机器学习算法为代表的人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛的应用,各式各样的机器学习模型为人们的生活带来了巨大的便利.机器学习模型的工作流程可以分为三个阶段.首先,模型接收人工收集或算... 近年来,以机器学习算法为代表的人工智能技术在计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域取得了广泛的应用,各式各样的机器学习模型为人们的生活带来了巨大的便利.机器学习模型的工作流程可以分为三个阶段.首先,模型接收人工收集或算法生成的原始数据作为输入,并通过预处理算法(如数据增强和特征提取)对数据进行预处理.随后,模型定义神经元或层的架构,并通过运算符(例如卷积和池)构建计算图.最后,模型调用机器学习框架的函数功能实现计算图并执行计算,根据模型神经元的权重计算输入数据的预测结果.在这个过程中,模型中单个神经元输出的轻微波动可能会导致完全不同的模型输出,从而带来巨大的安全风险.然而,由于对机器学习模型的固有脆弱性及其黑箱特征行为的理解不足,研究人员很难提前识别或定位这些潜在的安全风险,这为个人生命财产安全乃至国家安全带来了诸多风险和隐患.研究机器学习模型安全的相关测试与修复方法,对深刻理解模型内部风险与脆弱性、全面保障机器学习系统安全性以及促进人工智能技术的广泛应用有着重要意义.本文从不同安全测试属性出发,详细介绍了现有的机器学习模型安全测试和修复技术,总结和分析了现有研究中的不足,探讨针对机器学习模型安全的测试与修复的技术进展和未来挑战,为模型的安全应用提供了指导和参考.本文首先介绍了机器学习模型的结构组成和主要安全测试属性,随后从机器学习模型的三个组成部分即数据、算法和实现,六种模型安全相关测试属性即正确性、鲁棒性、公平性、效率、可解释性和隐私性,分析、归纳和总结了相关的测试与修复方法及技术,并探讨了现有方法的局限.最后本文讨论和展望了机器学习模型安全的测试与修复方法的主要技术挑战和发展趋势. 展开更多

关键词 人工智能安全 机器学习安全 机器学习模型测试 机器学习模型修复 软件测试 软件修复

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适用于新型电力系统调度和规划的数学模型框架及碳排放指标分析 被引量：1

10

作者 韩智涵 翟桥柱 +2 位作者 周玉洲 曹晓宇 管晓宏 《新型电力系统》 2024年第3期297-311,共15页

目前我国全社会总碳排放量中约35%~40%来自电力系统,因此,构建新能源高渗透率的新型电力系统,降低电力生产中的碳排放,是实现“2030碳达峰、2060碳中和”目标的必然选择。在双碳战略目标下的新型电力系统建设过程中,有两个问题尤为重要... 目前我国全社会总碳排放量中约35%~40%来自电力系统,因此,构建新能源高渗透率的新型电力系统,降低电力生产中的碳排放,是实现“2030碳达峰、2060碳中和”目标的必然选择。在双碳战略目标下的新型电力系统建设过程中,有两个问题尤为重要:第一,新型电力系统恰当的数学模型框架是什么样的?这是解决新型电力系统规划、运行调度、分析计算等问题的基础;第二,怎样准确评估新型电力系统碳减排潜力和在此基础上怎样准确识别系统中制约碳减排的瓶颈因素?文中从新型电力系统规划及运行调度角度对以上两个问题进行分析。首先,我们从新型电力系统源、网、荷、储4个方面对比总结了现有的各组成要素模型,对应当采用的系统框架提出了建议;接着,在新型电力系统数学模型框架基础上,提出了理想碳排放量、各因素对碳排放的灵敏度指标定义及其应用方法,这些指标将有助于为新型电力系统建设提供参考。 展开更多

关键词 新能源 新型电力系统 源-网-荷-储 碳排放指标

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基于车辆行驶行为特性建模的电动汽车充放电策略与分析 被引量：36

11

作者 王岱 管晓宏 +1 位作者 吴江 高君宇 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2322-2327,共6页

为分析电动汽车充放电对区域配电网的影响,减小充电负荷对电网的负面冲击,对离家时间、到家时间、每日行程个数和单个行程距离4个关键要素进行建模,建立了车辆行驶行为特性模型。基于行驶行为特性,通过两阶段优化模型,对电动汽车充放电... 为分析电动汽车充放电对区域配电网的影响,减小充电负荷对电网的负面冲击,对离家时间、到家时间、每日行程个数和单个行程距离4个关键要素进行建模,建立了车辆行驶行为特性模型。基于行驶行为特性,通过两阶段优化模型,对电动汽车充放电代理商(aggregator)建立了考虑电池充放电寿命损耗的"最小费用?最小波动"(minimum-costleast-fluctuation,MCLF)的充放电策略。该方法的目标是在满足用户需求的基础上,减少充放电代理商的运营费用,并将充放电负荷波动降到最低。仿真实验结果验证了该方法的有效性,并且表明:当电池成本降至现阶段的1/4,放电电价提高到0.6元/kW?h,电动汽车参与对电网放电才会有显著的经济收益;谷电价时长为8 h可以有效减小电动汽车充电对电网造成的冲击。 展开更多

关键词 电动汽车 车辆行驶行为特性 充电和放电 电池成本 负荷波动

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基于天气分类的风电场群总体出力特性分析 被引量：31

12

作者 李湃 管晓宏 +1 位作者 吴江 郑晗旭 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期1866-1872,共7页

分析风电场群总体出力特性有助于缓解大规模风电接入后的系统调峰压力,提高风电接纳水平。研究了在不同天气类型下,风电场群总体出力的特性规律。基于气象再分析数据,利用主成分分析和层次聚类法,对影响风电场群地理区域的天气类型进行... 分析风电场群总体出力特性有助于缓解大规模风电接入后的系统调峰压力,提高风电接纳水平。研究了在不同天气类型下,风电场群总体出力的特性规律。基于气象再分析数据,利用主成分分析和层次聚类法,对影响风电场群地理区域的天气类型进行分类,识别出若干种典型的天气类型。然后结合实际风电出力数据,对不同天气类型下的风电总体出力的波动性和平滑效应进行分析,揭示了天气类型与总体出力特性之间的内在联系。以蒙西电网6个风电场为研究对象,分类得到影响上述风电场的8种典型的天气系统,并对这8种天气类型下风电场群总体出力的特性进行研究。最后基于IEEE 24节点系统分析了在不同天气类型下,风电场群总体出力接入后对系统调峰能力的影响,并根据分析结果对电网调度提出了建议。 展开更多

关键词 风电场群 总体出力 特性分析 天气系统分类 调峰

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基于因子隐马尔可夫模型的负荷分解方法及灵敏度分析 被引量：21

13

作者 陈思运 高峰 +2 位作者 刘烃 翟桥柱 管晓宏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2016年第21期128-136,共9页

负荷分解是智能电网的关键技术,对负荷预测、需求侧管理及电网安全有重要意义。传统负荷分解方法的准确率受限于负荷特征的维度、采样频率和负荷的稳定性。文中提出了基于因子隐马尔可夫模型的负荷分解方法,利用该模型对负荷进行建模,对... 负荷分解是智能电网的关键技术,对负荷预测、需求侧管理及电网安全有重要意义。传统负荷分解方法的准确率受限于负荷特征的维度、采样频率和负荷的稳定性。文中提出了基于因子隐马尔可夫模型的负荷分解方法,利用该模型对负荷进行建模,对Viterbi算法进行了扩展并求解负荷状态,进而基于整数规划实现对总负荷的最优分配。该方法对负荷数据的稳定性和采样频率不敏感,可适用于家居和工业电力用户。同时,深入研究了Viterbi算法求解最优状态与观测扰动之间的影响关系,并进一步得到最优状态对于当前观测的允许扰动范围,这对负荷分解最优状态的可靠性评估有重要意义。 展开更多

关键词 隐马尔可夫模型 因子隐马尔可夫模型 负荷分解 灵敏度分析

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非预期性与全场景可行性:应对负荷与可再生能源不确定性的现状、挑战与未来 被引量：34

14

作者 翟桥柱 周玉洲 +3 位作者 李轩 吴江 徐占伯 谢小军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期6418-6432,共15页

含可再生能源的电力系统优化调度是一个典型的多阶段随机优化问题。近年来,国内外学者已开始认识到非预期性及全场景可行性是必须满足的2个重要性质,直接影响调度结果是否可行。目前,已有一些行之有效的安全约束机组组合方法,可以满足... 含可再生能源的电力系统优化调度是一个典型的多阶段随机优化问题。近年来,国内外学者已开始认识到非预期性及全场景可行性是必须满足的2个重要性质,直接影响调度结果是否可行。目前,已有一些行之有效的安全约束机组组合方法,可以满足火电与风电相配合时调度计划的非预期性及全场景可行性。然而,梯级水电系统、储能系统等与不确定性可再生能源、不确定性负荷相配合时,同样存在非预期性及全场景可行性难题,目前尚无有效解决方案。该文通过一个简单调度算例,解释了非预期性及全场景可行性的含义,并阐述其对于可再生能源消纳的重要意义。同时,分析火电机组、储能系统、梯级水电调度决策中非预期性和全场景可行性的不同特点,指出目前亟待研究的一系列科学问题。最后,指出非预期性及全场景可行性对电力系统现有调度方式及"备用"等传统概念的冲击,并设想了未来可能的调度计划编制方式。综合全文,可得到这样的结论:为应对可再生能源与负荷的不确定性,建立满足非预期性和全场景可行性的新一代调度模型和方法,不仅是可能的,也是必须的,在此过程中涉及到的一系列科学和技术难题有待于解决和克服。 展开更多

关键词 电力系统调度 随机规划 可再生能源 非预期性 全场景可行性

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基于大气动力模型的多风电场出力场景生成方法 被引量：21

15

作者 李湃 管晓宏 吴江 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第18期4581-4590,共10页

具有时空相关性的多风电场未来出力的场景,在大规模风电接入下的日前、日内滚动经济调度问题中有着重要的应用。文章基于物理机理的解析模型提出一种生成多风电场未来时段出力场景的方法。该方法以大气运动方程和风速降尺度方程为基础,... 具有时空相关性的多风电场未来出力的场景,在大规模风电接入下的日前、日内滚动经济调度问题中有着重要的应用。文章基于物理机理的解析模型提出一种生成多风电场未来时段出力场景的方法。该方法以大气运动方程和风速降尺度方程为基础,建立了描述风电场群高空大气与地表风运动关系的随机动态系统。结合地面实时量测风速信息,采用扩展卡尔曼滤波算法对系统状态进行估计,并对各风电场未来风速的联合概率分布进行预测。再利用蒙特卡洛仿真、风电功率曲线和场景约简技术生成具有时空相关性的各风电场未来时段的出力场景。算例中以美国密苏里州四个风电场为例进行仿真测试,并将该方法与高斯连接函数法进行对比和评价,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 多风电场 风电场出力场景 时空相关性 风速联合概率分布 大气动力模型 扩展卡尔曼滤波

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一种基于主动学习的恶意代码检测方法 被引量：27

16

作者 毛蔚轩 蔡忠闽 童力 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期384-397,共14页

现有恶意代码的检测往往依赖于对足够数量样本的分析.然而新型恶意代码大量涌现,其出现之初,样本数量有限,现有方法无法迅速检测出新型恶意代码及其变种.在数据流依赖网络中分析进程访问行为异常度与相似度,引入了恶意代码检测估计风险... 现有恶意代码的检测往往依赖于对足够数量样本的分析.然而新型恶意代码大量涌现,其出现之初,样本数量有限,现有方法无法迅速检测出新型恶意代码及其变种.在数据流依赖网络中分析进程访问行为异常度与相似度,引入了恶意代码检测估计风险,并提出一种通过最小化估计风险实现主动学习的恶意代码检测方法.该方法只需要很少比例的训练样本即可实现准确的恶意代码检测,比现有方法更适用于新型恶意代码检测.通过对真实的8 340个正常进程和7 257个恶意代码进程的实验分析,与传统基于统计分类器的检测方法相比,该方法明显地提升了恶意代码检测效果.即便在训练样本仅为总体样本数量1%的情况下,该方法也可以达到5.55%的错误率水平,比传统方法降低了36.5%. 展开更多

关键词 访问行为 恶意代码检测 主动学习 数据流依赖网络

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考虑负荷及煤气量不确定性的企业微电网自发电调度模型 被引量：7

17

作者 刘坤 高峰 +4 位作者 翟桥柱 吴江 管晓宏 王兆杰 张海峰 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第13期2063-2070,共8页

合理地制定企业微电网自备电厂机组出力及煤气消耗计划,对降低企业发用电成本,减少环境污染有着非常重要的意义。以企业微电网发用电成本最小化为目标,采用情景树来描述用电负荷及煤气量的不确定性,建立企业微电网自发电调度随机优化模... 合理地制定企业微电网自备电厂机组出力及煤气消耗计划,对降低企业发用电成本,减少环境污染有着非常重要的意义。以企业微电网发用电成本最小化为目标,采用情景树来描述用电负荷及煤气量的不确定性,建立企业微电网自发电调度随机优化模型。该模型中存在安全约束,采用盒式不确定集合描述该安全约束;为避免盒式集合安全约束过于保守的特性,利用椭圆集合替代盒式集合,通过调节风险系数,改变决策的保守特性;给出煤气柜位状态转移图,将安全约束等价转化为线性约束进行求解。应用某大型钢铁企业实际数据进行测试,结果表明:在电网负荷谷时段,企业以电网购电为主;在用电高峰时段,企业以自发电为主;用椭圆集合替代盒式集合,通过调节风险系数能有效避免决策的保守性。 展开更多

关键词 微电网 煤气量 不确定性 情景树 安全约束 自发电优化调度

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基于互惠性约束的可解释就业推荐方法 被引量：9

18

作者 朱海萍 赵成成 +4 位作者 刘启东 郑庆华 曾疆维 田锋 陈妍 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期2660-2672,共13页

当前,基于协同过滤和隐因子模型的大学生就业推荐方法,仅考虑学生对就业单位单向偏好易导致“能力失配”,且一个用户一次就业的历史记录极易致负样本不可信,影响推荐性能,同时忽略了对推荐结果的可解释性需求.针对此,依据多任务学习的思... 当前,基于协同过滤和隐因子模型的大学生就业推荐方法,仅考虑学生对就业单位单向偏好易导致“能力失配”,且一个用户一次就业的历史记录极易致负样本不可信,影响推荐性能,同时忽略了对推荐结果的可解释性需求.针对此,依据多任务学习的思路,设计并构建了基于互惠性约束的可解释就业推荐方法.其中,引入注意力机制与模糊门机制,提取并自适应聚合学生与就业单位双向的偏好与需求,缓解“能力失配”问题;提出面向就业意图和就业特征的推荐解释方法,满足可解释性需求;提出基于相似度的随机负采样方法,克服负样本不置信问题.在某高校5届毕业生就业真实数据集上的实验结果表明:相比于多个经典和同时代的推荐方法,所提方法在AUC指标上提升超6%,并且通过消融实验验证了所提方法中各模块的有效性. 展开更多

关键词 推荐系统 就业推荐 互惠推荐 可解释性 负采样

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促进风电消纳的供需互动合约机制与多市场购电策略 被引量：16

19

作者 姚高瑞 雷雪姣 +1 位作者 刘西林 吴江 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期113-119,共7页

中国售电侧市场的逐步开放为风电大规模消纳的市场化解决提供了新的可能途径。研究了以促进风电消纳为目标的风电商—售电商供需互动市场机制构建框架。在长期电能市场、现货电能市场、备用市场等市场化交易体系的支撑下,考虑售电公司... 中国售电侧市场的逐步开放为风电大规模消纳的市场化解决提供了新的可能途径。研究了以促进风电消纳为目标的风电商—售电商供需互动市场机制构建框架。在长期电能市场、现货电能市场、备用市场等市场化交易体系的支撑下,考虑售电公司的需求侧响应能力,建立了以综合购电成本最小为目标的风电—售电多市场购电的随机规划模型。通过对模型结构的分析,给出了在给定价格序列下单时段子问题的解析最优解以及基于情景树的价格序列生成方法,实现了期望意义下购电决策问题的快速求解。最后通过算例分析,讨论了在多市场购电决策层面,供需互动机制促进风电消纳的关键因素。 展开更多

关键词 供需互动 电力市场 需求响应 售电商 随机规划 风电消纳

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需求侧响应对降低发电成本的效益估计(英文) 被引量：14

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作者 翟桥柱 王凌云 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1198-1205,共8页

实施分时电价的重要目的之一是鼓励用户调整其用电模式,即做出负荷响应。由此希望诱导出更为合理的系统总负荷曲线,即使得电力生产中的总发电成本、煤耗及排放量更小。在实施分时电价前对这种潜在效益做出某种估计,找到最满意的总负荷曲... 实施分时电价的重要目的之一是鼓励用户调整其用电模式,即做出负荷响应。由此希望诱导出更为合理的系统总负荷曲线,即使得电力生产中的总发电成本、煤耗及排放量更小。在实施分时电价前对这种潜在效益做出某种估计,找到最满意的总负荷曲线,对于制定合理的电价至关重要。为此,对负荷响应导致的发电成本降低效益提出了一种估计方法。该方法基于求解一种特殊形式的安全约束机组组合问题而实现,同时也得到了使总发电成本最低的最优系统总负荷曲线。有关数值试验结果验证了方法的有效性。由于电价曲线与负荷曲线之间的密切联系,所以该方法可以为制定合理的电力定价策略提供参考。 展开更多

关键词 需求侧响应 负荷曲线 混合整数规划 安全约束机组组合

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