基于平移随机变换的对抗样本生成方法

基于深度神经网络的图像分类模型能够以达到甚至高于人眼的识别度识别图像,但是因模型自身结构的脆弱性,导致其容易受对抗样本的攻击。现有的对抗样本生成方法具有较高的白盒攻击率,而在黑盒条件下对抗样本的攻击成功率较低。将数据增强技术引入到对抗样本生成过程中,提出基于平移随机变换的对抗样本生成方法。通过构建概率模型对原始图像进行随机平移变换,并将变换后的图像用于生成对抗样本,有效缓解对抗样本生成过程中的过拟合现象。在此基础上,采用集成模型攻击的方式生成可迁移性更强的对抗样本,从而提高黑盒攻击成功率。在ImageNet数据集上进行单模型和集成模型攻击的实验结果表明,该方法的黑盒攻击成功率高达80.1%,与迭代快速梯度符号方法和动量迭代快速梯度符号方法相比,该方法的白盒攻击成功率虽然略有降低,但仍保持在97.8%以上。     

PP-g-AA/凹凸棒土复合烟用纤维的制备和性能

采用γ-氯丙基三甲氧基硅烷(CPTMS)和异丙苯过氧化氢(CHP)对凹凸棒土(ATP)进行表面化学修饰,制备表面带有引发基团的ATP-CHP。采用反应挤出法制备聚丙烯接枝丙烯酸/ATP复合材料(PP-g-AA/ATP)并进行熔融纺丝。研究了ATP-CHP含量对复合纤维拉伸性能、热稳定性及其滤嘴吸附性能的影响。结果表明,ATP在复合纤维中基本呈纳米级分散,复合纤维的力学性能、热稳定性和吸附性能均得到显著提升。当ATP-CHP含量为4%时,拉伸强度为7.8 cN/dtex,断裂伸长率为212.3%,热分解温度达到442℃。与纯PP纤维滤嘴相比,经ATP-CHP含量为8%的复合纤维滤嘴过滤后,主流烟气中总粒相物含量(TMP)降低了43.5%,过滤效率提高了44.0%,焦油和烟碱的含量分别降低了39.1%和29.4%。复合纤维滤嘴对主流烟气中酚类化合物的吸附容量提升幅度超过104%,起到了减害和提升香烟口感的作用。     

改性凹凸棒土增容PP/PGA复合材料及纤维的结构与性能

采用γ-(甲基丙烯酰氧)丙基三甲氧基硅烷(KH570)对凹凸棒土(ATP)进行表面化学改性制得ATP-KH570,再经接枝聚合制得ATP接枝聚甲基丙烯酸缩水甘油酯改性粒子(ATP-g-PGMA).以ATP-g-PGMA为增容剂,协同聚丙烯接枝马来酸酐(PP-g-MAH)对PP/聚乙醇酸共混物(PP/PGA)进行增容改性...     

PLA/PBAT/ATP复合纤维的制备及其吸附和脱附性能

以γ-缩水甘油醚氧丙基三甲氧基硅烷(KH560)对凹凸棒土(ATP)进行表面修饰制得ATP-KH560，采用熔融共混法制备聚乳酸(PLA)/聚对苯二甲酸-己二酸丁二酯(PBAT)/ATP复合材料，然后通过熔融纺丝制备相应的复合纤维并装备成香烟滤嘴。研究了PBAT用量对复合材料力学性能和微观结构以及复合纤维熔融和降解行为的影响，考察了不同纤维丝束滤嘴的加香效果，并评估了复合纤维滤嘴对不同蒸汽的吸附性能。结果表明，PBAT对PLA具有较好的增韧作用，随PBAT用量增大，复合材料的拉伸强度逐渐下降，复合纤维的结晶度和降解速率均逐渐降低，复合纤维丝束的加香效果显著提升。PBAT用量为20份、ATP-KH560用量为4份时，复合材料的拉伸强度和断裂伸长率分别为32.6 MPa和106.4%，同时具有较好的可纺性，复合纤维丝束滤嘴对薄荷醇的吸附量达到2.94 mg/支，且具有较好的吸附稳定性，逐口释放量随口数增加逐渐增大，且对极性和非极性气体的吸附性均高于纯PLA，对尼古丁的过滤效率与纯乙酸纤维素(CA)滤嘴最为接近，在绿色烟用滤嘴材料方面具有一定的应用前景。