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公开(公告)号：CN110333604B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910472867.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种用于微纳颗粒的可调控全光输运带系统及其调控方法，所述可调控全光输运带系统包括激光器、光学系统及样品台，微纳颗粒位于样品台上，所述激光器产生的激光经光学系统照射在样品台上以输运微纳颗粒；所述光学系统包括圆形柱透镜、扩散准直透镜组、聚焦透镜、入射反射镜。与现有技术相比，其有益效果在于：本发明提供的一种用于微纳颗粒的全光输运带系统，接操控光阱位置，不依赖衬底结构，能够同时实现微纳颗粒输运起始点、输运速度、输运距离和输运方向均可调控，大大提高了光学输运系统的应用灵活性，拓宽了其应用前景。
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公开(公告)号：CN118587553A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410623748.0
申请日：2024-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/006 , G06N3/082 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于后门特征提取优化的SAR图像抗后门分类方法与系统，该方法包括：构建基于网络块的后门特征提取子网络和分类子网络，对由上述两个子网络组成的SAR图像抗后门分类模型的神经网络架构参数、后门特征选择参数及剪枝位置参数进行粒子位置和速度编码，将SAR图像抗后门分类模型的参数量、后门攻击成功率和对正常样本的分类精度作为优化目标，设计基于三目标粒子群优化方法的离线优化平台，获得兼顾轻量化、高精度和强后门鲁棒性的SAR图像分类在线部署模型。本发明实现了SAR图像抗后门分类模型的自动优化设计，构建的后门特征提取子网络拓展了后门特征的处理方式，提升了模型轻量化、分类精度和后门鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115396198B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211025573.0
申请日：2022-08-25
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/04 , H04L43/08 , G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN架构与参数并行优化的电网入侵检测系统及方法，从智能电网的量测数据管理系统中采集电网运行状态的历史监控数据，解析数据获取各传感器的读数信息并进行基于标准分数的标准化处理，作为智能电网入侵检测离线优化训练模块的输入数据集，将CNN模型拓扑架构、卷积模块参数和训练参数进行编码，设计基于遗传算法的CNN模型架构与参数并行优化平台，获得最优CNN模型的架构与参数信息。针对智能电网的量测数据管理系统采集到的电网实时监控数据，在线部署最优CNN模型，从而实现智能电网入侵检测的在线检测。本发明不仅提升了智能电网入侵检测系统的智能化设计水平和设计效率，还提升了智能电网入侵检测的准确率和F1评分等性能指标。
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公开(公告)号：CN117395028A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311208090.9
申请日：2023-09-18
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构演化的工业互联网对抗攻击系统及方法，在拥有基于深度学习模型(即目标模型)的工业互联网入侵检测系统中训练数据或数据分布的情形下，采用这些数据训练替换模型，设计雅可比显著图攻击方法对工业互联网数据中攻击样本的特定特征添加扰动，从而生成能最大限度逃避替换模型检测的对抗样本；其中替换模型最多由4种神经网络基础模块组合构成，将组合方式进行编码，将目标模型分别对攻击样本和替换模型生成对抗样本的分类准确率的差值作为个体适应度，经过种群演化操作，获得分类准确率下降值最大的最优替换模型。本发明设计了神经架构演化技术，实现了替换模型的自动优化，提升了替换模型所生成对抗样本的攻击能力。
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公开(公告)号：CN117036847A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310823750.8
申请日：2023-07-06
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/771 , G06V10/776 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种用于SAR图像DNN分类模型后门防御的数据增强系统及方法，本发明利用多种后门攻击技术产生SAR图像后门数据集，将数据增强组合策略进行变长编码，采用离线自动优化技术，获取兼顾高防御性能和低模型性能损失的最优数据增强组合后门防御策略，将其输入到在线后门防御性能评估模块，并评估经最优数据增强组合策略后的后门防御模型的测试精度和攻击成功率。本发明首次实现了基于数据增强自动组合优化的SAR图像DNN分类模型鲁棒后门防御，在仅损失较低模型性能的同时，通过扰乱后门模型中的触发器样式和消除后门模型对触发器的特征记忆，有效地抵御了多种后门攻击，从而提升了模型的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116318773A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211504988.6
申请日：2022-11-28
Applicant: 暨南大学
IPC: H04L9/40 , H04L43/026 , H04L67/12 , G06N3/0455 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器模型优化的工业互联网对抗训练式无监督入侵检测系统及方法。本发明使用数据解压模块采集工业互联网系统的通讯时序流量，经过谱残差技术的数据清洗、数据归一化和数据样本化等获得输入数据集，将AE网络模型的架构和参数进行二进制编码，设计基于二进制遗传优化技术的AE网络模型离线优化平台，并利用对抗训练对个体适应度进行评估，经迭代优化后自动获得工业互联网入侵检测系统的AE网络最优模型。本发明不仅可实现用于工业互联网无监督入侵检测系统的AE模型的对抗式训练和自动优化设计，提高了工业互联网入侵检测系统的模型训练稳定性和智能化设计水平，还提升了工业互联网系统入侵检测的召回率和F1评分等性能指标。
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公开(公告)号：CN116109926A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310041805.X
申请日：2023-01-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/086 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种融合特征损失和三目标优化的鲁棒合成孔径雷达图像识别系统与方法。构建基于神经网络模型多个隐含层的多特征加权损失函数，对SAR图像识别模型的神经网络架构参数、多特征加权损失函数的权重参数和训练学习率进行个体编码，将SAR图像识别模型的参数数量、对正常样本的识别精度和对对抗样本的识别精度作为优化目标，设计基于三目标优化方法的离线优化平台，获得了用于在线部署的具有轻量化、高精度和强对抗鲁棒性的SAR图像识别模型。本发明技术不仅实现了兼顾多性能指标的SAR图像识别模型自动生成，构建的多特征加权损失函数扩展了SAR图像识别模型的特征组合方式，还提升了模型轻量化、识别精度和对抗鲁棒性等综合性能。
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公开(公告)号：CN115861804A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211504977.8
申请日：2022-11-28
Applicant: 暨南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/766 , G06N3/006 , G06N3/0475 , G06N3/086
Abstract: 本发明公开了一种基于多目标最优特征归因选择的合成孔径雷达图像对抗样本检测系统与方法。从SAR系统监控数据库中采集历史SAR图像，经过数据规范化与归一化后作为输入数据集，将基于滑动扫描的特征分析过程产生的子样本数量和逻辑回归模型的受试者工作特征曲线下面积作为优化目标，设计基于多目标优化方法的特征扫描块参数优化平台，获得最优的特征归因扫描块和最优回归模型。使用该最优回归模型对SAR系统实时数据库中的实时SAR图像数据进行对抗样本在线检测。本发明技术能根据不同的场景自动获得最佳的特征分析粒度，高效实现了SAR图像识别领域中的多种对抗样本检测，并提升了SAR图像对抗检测的计算效率和AUC性能指标。
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公开(公告)号：CN110333604A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910472867.X
申请日：2019-05-31
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明提供了一种用于微纳颗粒的可调控全光输运带系统及其调控方法，所述可调控全光输运带系统包括激光器、光学系统及样品台，微纳颗粒位于样品台上，所述激光器产生的激光经光学系统照射在样品台上以输运微纳颗粒；所述光学系统包括圆形柱透镜、扩散准直透镜组、聚焦透镜、入射反射镜。与现有技术相比，其有益效果在于：本发明提供的一种用于微纳颗粒的全光输运带系统，接操控光阱位置，不依赖衬底结构，能够同时实现微纳颗粒输运起始点、输运速度、输运距离和输运方向均可调控，大大提高了光学输运系统的应用灵活性，拓宽了其应用前景。
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公开(公告)号：CN216911056U
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202220407993.4
申请日：2022-02-25
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本实用新型涉及微纳颗粒分离的技术领域，具体为一种微纳颗粒的粒径分选装置，包括：样品台、高斯光束发射模块、整形组件、偏振调节组件、光斑处理组件和光引导件，所述整形组件用于对所述高斯光束整形为椭圆形高斯光束，所述偏振调节组件用于调节所述椭圆形高斯光束的偏振方向，所述光斑处理组件用于将经过所述整形组件和所述偏振调节组件处理的所述椭圆形高斯光束聚焦至微米量级。本实用新型结构简单，使用新的颗粒分选机制，通过偏振调节组件改变椭圆形高斯光束的偏振方向，以及通过光斑处理组件将椭圆形高斯光束聚焦至微米量级，即可实现不同粒径的微纳颗粒的高精度分离，操作简单，具有可观的应用前景。
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