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公开(公告)号：CN118473946A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410595745.0
申请日：2024-05-14
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： H04L41/12 , H04L41/0823
摘要： 本申请属于网络超扩散设计相关技术领域，其公开了一种耦合型双层网络的超扩散性能调控方法及其系统，方法包括：获取原始的耦合型双层网络，网络G1的最小非零特征值大于网络G2的最小非零特征值，交替迭代执行边移除和边增加直至两网络的扩散程度接近值预设程度，输出更新的耦合型双层网络，其中，执行边移除的操作包括：具有重边以及端节点相似的边进行删除，执行边增加的操作包括选择出路径较长且差异性较大的节点新增连边。通过以上过程，可以在保证双层网络中总连边数目基本不变的条件下，优化网络层内拓扑结构，较大程度地增强网路的超扩散性能。
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公开(公告)号：CN117411078B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311233060.3
申请日：2023-09-22
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种考虑隐私保护的新能源并网系统出力预测方法，属于新能源并网系统出力预测领域，包括：在各新能源发电主体本地，建立本地预测模型和本地预测数据集，利用本地预测数据集对当前的本地预测模型进行训练后，将模型参数上传至中心服务器进行聚合，并将聚合后的模型参数下发至各新能源发电主体；在各新能源发电主体本地，利用聚合后的模型参数对当前的本地预测模型进行更新后，利用本地预测数据集对本地预测模型进行训练，得到各新能源发电主体本地的出力预测模型；本地预测模型包括：图结构生成模块，图学习模块，以及维度校正模块。本发明在不泄露隐私的情况下，充分利用特征数据自身的时空关联性，提高新能源出力预测精度。
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公开(公告)号：CN117506939B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410012375.3
申请日：2024-01-04
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于状态触发自适应梯度神经网络的机械臂运动规划方法，属于机械臂运动规划及控制领域，包括：构建机械臂运动规划模型；将当前时刻所述运动规划模型的各状态变量输入至自适应梯度神经网络，计算当前时刻与上一时刻对应的李亚普洛夫函数差值的绝对值；根据绝对值与预设的稳态阈值的大小关系采用不同的自适应触发方案，计算当前时刻自适应梯度神经网络匹配的自适应步长或者采样间隔；自适应梯度神经网络采用匹配的自适应步长或者采样间隔计算下一时刻机械臂各关节的速度信息，大幅提高了自适应梯度神经网络用于机械臂运动规划的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117558320B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410031136.2
申请日：2024-01-09
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G11C13/00
摘要： 本发明公开了一种基于忆阻交叉阵列的读写电路，属于模拟数字电路技术领域，所述读写中时序发生电路生成计算信号、m个读取信号和m个写入信号。n个忆阻读写电路中的第i个忆阻读写电路在m个读取/写入信号的驱动下生成一个行控制信号和m个列控制信号；n×m维的忆阻交叉阵列中第i行上的m个忆阻器一一对应接收第i个忆阻读写电路输出的m个列控制信号，第i行上的m个忆阻器共同接入第i个输入电压信号；利用时序发生电路生成计算信号、多个读取/写入信号控制忆阻读写电路以使其对所有忆阻器的连续读取和写入，还不会影响到忆阻交叉阵列的矩阵计算操作，由此解决现有忆阻读写电路成本高、集成难和误差大的技术问题。
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公开(公告)号：CN115410051A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211360408.0
申请日：2022-11-02
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80
摘要： 本发明公开了一种再可塑性启发的连续图像分类方法与系统，属于图像分类技术领域。方法包括，获取随机权神经网络在当前图像分类任务上的输出权值，并构造交叉熵损失函数；对输出权值添加无穷小更新量计算损失函数的变化，通过度量输出权值的重要性得到再可塑性矩阵；利用再可塑性矩阵指导输出权值的更新，实现在新图像分类任务上的学习与记忆融合。本发明建立的连续学习框架用于有效兼容未来非独立同分布图像分类任务以及伴随出现的新类别，不仅实现简单，而且计算损耗低、实时性快；相比现有连续学习算法，本发明在图像分类任务上的人为干预度明显减少，而收敛速度和参数有效性均显著提升。
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公开(公告)号：CN114972783A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210487135.X
申请日：2022-05-06
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04
摘要： 本发明属于计算机视觉图像识别技术领域，具体涉及一种增强梯度低频信息的对抗样本生成方法及其应用，包括：将原始图像输入待欺骗分类器中，基于该分类器的损失函数，得到当前迭代的第一梯度；采用低通滤波器从当前迭代的第一梯度中提取低频信息，作为第二梯度并与第一梯度线性融合，以增强梯度中的低频信息；采用融合后的梯度，通过加权平均，得到当前迭代的动量，并用当前迭代的动量计算对抗扰动，将对抗扰动添加到上一次迭代得到的对抗样本中，得到当前迭代的对抗样本；将当前迭代的对抗样本作为新的原始图像，重复上述过程，直到达到设定的迭代次数，输出对抗样本。本发明方法可有效提高MIM算法在正常训练和对抗训练的网络上的迁移攻击成功率。
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公开(公告)号：CN112256133B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011172919.0
申请日：2020-10-28
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于EEG的脑机接口系统的污染攻击方法，属于脑机接口安全领域，根据分类模型的当前分类任务预采集脑电信号后，通过施加周期窄脉冲构造污染样本，并将各污染样本标注为指定类别，得到污染样本集；通过将污染样本集加入到分类模型的原始训练集中，对原始训练集进行污染，待该污染后的训练集对分类模型训练完成，即在分类模型中设置了后门，然后在攻击过程中直接将周期窄脉冲施加到原始脑电信号中，即设置了对应的后门钥匙；整个过程无需预先知晓分类模型、其原始训练集以及原始脑电信号，也无需外加攻击模块，仅通过外加污染样本即可实现攻击，简单可行，能在实际场景中进行有效实施来验证系统安全性。
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公开(公告)号：CN112396094A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011204366.2
申请日：2020-11-02
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种同时用于情感分类和回归的多任务主动学习方法和系统，属于情感计算领域。本发明结合主动学习分类方法在EC任务上，和主动学习回归方法在ER任务上对于无标签样本的价值度量，得到主动学习在多个任务上对于无标签样本总的价值度量，同时挖掘类别型情感和维度型情感的信息，从而只需选择尽可能少的样本进行标注，即可同时训练得到具有良好性能的EC模型和单个或多个维度上的ER模型，实验验证，在相同的询问次数下，本发明提出的方法比起单任务的主动学习方法训练得到的EC模型和多个维度的ER模型具有更好的性能，极大地减少了标注代价。
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公开(公告)号：CN109472348A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811236611.0
申请日：2018-10-23
申请人： 华中科技大学
摘要： 本发明公开了一种基于忆阻交叉阵列的LSTM神经网络系统，包括：输入层、特征提取层和分类输出层，特征提取层包括：数据存储器、第一忆阻交叉阵列、第一DA转换器和AD转换器，所述分类输出层包括：第二DA转换器、第二忆阻交叉阵列和电压比较器；所述第一忆阻交叉阵列，用于进行特征提取；所述第二忆阻交叉阵列，用于进行特征分类，所述电压比较器，用于对多个模拟电压进行比较，得到多个模拟电压的比较结果；将比较结果中的最大值作为输入层的数字信号的分类结果。本发明系统尺寸更小，功耗更低。
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公开(公告)号：CN106779059B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201611256568.5
申请日：2016-12-30
申请人： 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/063
摘要： 本发明公开了一种基于忆阻的巴普洛夫联想记忆的人工神经网络电路；包括突触电路、神经元电路和突触权值控制电路；突触电路包括n个输入端、n个输出端和(2x+1)个控制端，n个输入端分别接收n个输入电压；神经元电路包括n个输入端和一个输出端，n个输入端分别与突触电路的n个输出端一一对应连接，一个输出端输出激活电压Vout；突触权值控制电路包括n个输入端、一个反馈端和2x+1个输出控制端，n个输入端分别与突触电路的n个输入端一一对应连接，反馈端连接至神经元电路的输出端，2x+1个输出端分别与突触电路的2x+1个控制端一一对应连接，突触权值控制电路用于根据输入的状态和反馈的状态来输出相应的控制信号进而调整忆阻器阻值。
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