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281.
基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。 相似文献
282.
联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
283.
目前的宽度学习系统(Broad learning system,BLS)通过所建立的一系列映射节点和增强节点来形成联合节点。因为联合节点与输出层的线性连接,网络权值可以用求解伪逆的方法快速求得,避免了耗时的训练过程,从而成为快速而高效的学习方法。然而在追求高精度结果的过程中,BLS对于增强节点数量的需求过于巨大,容易造成过拟合问题。为此,本文提出了基于函数链神经网络(Functional-link neural network,FLNN)的深度分类器(FLNN based deep classifier,FLNNDC),旨在提供一种更加简单却又不失精度的BLS变体结构。FLNNDC将几个轻量级的BLS子系统堆积成栈式结构,每一个轻量级的BLS子系统随机选择一部分映射节点生成增强节点,而不是全部映射节点。和原宽度结构相比,在几个主流数据集上的实验结果表明本文所提出的FLNNDC分类器具有网络结构更小且学习速度更快的优势。 相似文献
284.
陶瓷超材料吸波器具有耐高温、高强度、可完美吸波的特点,其结构复杂且具有周期性,是一种新兴的吸波器件.但传统成形方式在复杂结构制造上存在一定的局限性.本文提出一种基于光固化增材制造氧化铝陶瓷表面镀铁氧体的方法实现周期性复杂结构的陶瓷超材料吸波器.使用氧化铝粉末和光敏树脂,配制出可供3D打印的氧化铝陶瓷浆料,利用3D打印机... 相似文献
285.
286.
共形天线结构是一种将机载天线集成到飞机复合材料结构中的集承载、维形、隐身及通信功能于一体的多功能结构。本文采用对数螺旋天线作为内植传感器件,设计并制造了一种超宽频共形天线结构,通过面内压缩试验和三点弯曲试验对该型共形天线结构的力学性能进行了考核测试。试验结果表明,超宽频共形天线结构具有更优的力学性能。相对于未植入天线的复合材料夹层结构,超宽频共形天线结构的面内压缩刚度提高了112%,面内压缩强度提高了95%,结构压缩破坏模式由单纯的面芯分离变成了多个胶接界面分离和芯体剪切破坏的复合破坏模式,且强度分散性变大;超宽频共形天线结构面外弯曲刚度提高了26%,面外弯曲强度提高了17%,弯曲破坏模式由上蒙皮与芯体间的大面积面芯分离变成了压头下部局部蒙皮折断和芯体塌陷。 相似文献
287.
无轴承开关
磁阻电机(Bearingless switched reluctance motor ,BSRM)是一个多变量、非线性且强
耦合的复杂系统。为提高悬浮精度和发挥电机性能,需提升悬浮电流的跟踪及斩波控制水平
,以及实现转矩与悬浮力的解耦控制,发展结构上具有自解耦功能的新型BSRM拓扑是解决该
问题的有效手段之一。根据现有BSRM转矩与悬浮力的解耦机理和构造特点,对结构上可解耦
的BSRM拓扑进行了归纳与分类,并对每种电机的结构、运行机理及优缺点进行了解析。有别
于现有电机结构,分别提出了双凸定子齿BSRM、宽转子齿BSRM、复合结构BSRM、锥形结构BS
RM等4类具有自解耦特性的新型拓扑,并衍生出了每类结构下的不同实现形式,从而进一步
拓展无轴承电机的悬浮理论与应用范围。结合每类结构自身特点,构建与之相适应的运行模
式,以实现旋转和悬浮功能的解耦,从而强化其解耦应用特色。简要分析每种电机转矩和悬
浮力在结构上自解耦的机理,并利用有限元仿真验证其可行性。 相似文献
288.
289.
290.