联邦学习安全与隐私保护综述

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。     

基于函数链神经网络的深度分类器

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。     

竖直矩形通道内超临界正癸烷振荡特性的大涡模拟

基于超临界碳氢燃料的主动再生冷却被认为是超燃冲压发动机最具前景的热管理方法之一.本研究利用大涡模拟数值方法探究矩形通道内超临界碳氢燃料初始流动传热的瞬态变化规律的,证实了超临界振荡效应的存在,即温度和速度分布波动性较强.通过监测10-4 s时间尺度下的速度变化规律,发现振荡有着近似三角函数式的频率和振幅.冷却通道被加热...     

深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用

搭建了基于深度强化学习（DRL）的射流闭环控制系统,在NACA0012翼型上开展了大迎角分离流动控制实验研究。NACA0012翼型弦长200 mm,实验风速10 m/s,雷诺数1.36×105。射流激励器布置在翼型上表面,通过电磁阀进行无级控制。将翼型表面的压力系数和智能体自身的动作输出作为智能体的观测量,以翼型后缘压力系数为奖励函数,对智能体进行训练。结果表明:经过训练的智能体成功地抑制了大迎角下的流动分离,比定常吹气的费效比降低了50%;智能体可以将翼型后缘压力系数稳定地控制在目标值附近;状态输入和奖励函数的改变会对最终的训练效果产生不同影响。     

一类增量式支持向量机的分析

针对训练数据发生增量改变时,标准一类支持向量机的批处理算法需要重新进行训练,不适合在线增量环境学习的问题,提出一种详细的增量式标准一类分类向量机算法,并通过理论分析对该算法的可行性和有限收敛性进行了证明,确保该算法的每步调整都是可靠的,并确保该算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解。在标准数据集上的实验结果验证了理论分析的正确性。     

基于协调权的案例学习群决策分类方法

基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近 实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决 策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类 决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别 出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型 ,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重（协调权）和最优分类阈值,由此构建一致 性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分 析,验证了方法的可行性。     

孔挤压强化对2124铝合金疲劳寿命及微观组织的影响

采用疲劳试验、透射电镜、扫描电镜及X射线衍射仪等方法研究了2124-T851铝合金厚板不同参数孔挤压强化后疲劳寿命与显微组织的变化。结果表明：孔挤压强化后试样的疲劳寿命先随挤压量的增大而升高,随后又迅速降低,挤压量为0.4 mm时疲劳寿命达到峰值,较未强化增加12.66倍;组织观察结果表明孔挤压强化后,在孔壁强化层内形成了位错胞状结构和残余压应力,并且随挤压量增大先迅速增加然后趋于平缓,强化层的形成可以有效延缓疲劳裂纹的扩展速率;同时,适当的孔挤压强化可改善表面粗糙度,降低裂纹萌生几率,从而提高材料的疲劳寿命。     

圆弧形榫连结构低循环疲劳试验与寿命分析

针对大涵道比涡扇发动机采用的圆弧形燕尾榫连结构,设计了缩尺的双榫头疲劳试验件及其试验夹具。开展了不同载荷水平下的低循环疲劳试验,并对比了表面强化对试验件疲劳特性的影响,给出了可初步用于设计的疲劳寿命S-N曲线。研究表明:圆弧形燕尾榫头试件的疲劳失效形式为微动磨损导致的疲劳断裂;相同疲劳载荷水平下,表面强化试验件的疲劳寿命比未强化试验件的高40%~65%;不同载荷水平下的试验结果基本符合Miner累积损伤准则。     

基于自适应动态规划的航空航天飞行器鲁棒控制研究综述

自适应动态规划方法(ADP)是一种基于强化学习框架的智能控制方法,通过函数近似技术,最终得到动态规划问题的近似最优控制策略.本文对ADP方法在航空航天飞行器鲁棒控制的研究进行综述.首先,介绍了ADP方法基本结构框架与典型算法实现原理.进一步,对于ADP方法在高超声速飞行器系统,导航制导系统以及无人机系统在鲁棒控制中的相关研究进行介绍.最后,对未来航空航天飞行器领域ADP方法的发展前景进行了分析.     

基于生成对抗网络的零样本图像分类

在图像分类任务中,零样本图像分类问题已成为一个研究热点。为了解决零样本图像分类问题,采用一种基于生成对抗网络（GAN）的方法,通过生成未知类的图像特征使得零样本分类任务转换为传统的图像分类任务。同时对生成对抗网络中的判别网络做出改进,使其判别过程更加准确,从而进一步提高生成图像特征的质量。实验结果表明:所提方法在AWA、CUB和SUN数据集上的分类准确率分别提高了0.4%、0.4%和0.5%。因此,所提方法通过改进生成对抗网络,能够生成质量更好的图像特征,从而有效解决零样本图像分类问题。