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虽然深度神经网络可以有效改善环境声音分类(ESC)性能,但对对抗样本攻击依然具有脆弱性。已有对抗防御方法通常只对特定攻击有效,无法适应白盒、黑盒等不同攻击场景。为提高ESC模型在各种场景下对各种攻击的防御能力,该文提出一种结合对抗检测、对抗训练和判别性特征学习的ESC组合对抗防御方法。该方法使用对抗样本检测器(AED)对输入ESC模型的样本进行检测,基于生成对抗网络(GAN)同时对AED和ESC模型进行对抗训练,其中,AED作为GAN的判别器使用。同时,该方法将判别性损失函数引入ESC模型的对抗训练中,以驱使模型学习到的样本特征类内更加紧凑、类间更加远离,进一步提升模型的对抗鲁棒性。在两个典型ESC数据集,以及白盒、自适应白盒、黑盒攻击设置下,针对多种模型开展了防御对比实验。实验结果表明,该方法基于GAN实现多种防御方法的组合,可以有效提升ESC模型防御对抗样本攻击的能力,对应的ESC准确率比其他方法对应的ESC准确率提升超过10%。同时,实验验证了所提方法的有效性不是由混淆梯度引起的。 相似文献
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在分析光纤色散导致的相位-强度调制转换的基础上,提出了一种利用电光相位调制的光纤色散扫频测量方法。方法的原理为光纤色散使相位调制信号获得附加相移并产生周期性衰落,从衰落曲线的特征性凹陷频率确定出光纤色散。实际运用中,由于凹陷频率附近的信号弱,因此噪声大且不稳定。为了解决这一问题,通过衰落曲线的多项式拟合,进一步提高凹陷频率和光纤色散的测量精度。实验中,对长光纤或者短光纤分别测试以验证本文方法对于不同色散的适应性。实验结果表明,本文方法的相对误差小于0.22%。使用矢量网络分析仪(VNA)和相位调制器进行测试,可工作于不同光波长,适用于测量不同种类的光纤的色散;并且可以利用简单的实验系统,实现光纤色散的大小和符号的测量。 相似文献
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为了方便的研究无线视频在UWB传输过程中的丢包率、吞吐量、时延,对UWB信道模型进行了研究,使用NS2构建了UWB的网络模型。网络模型配置了模拟网络拓扑结构、各层使用的协议,确定了链路的基本特性,从而可以模拟无线视频传输的UWB环境。构建的网络模型可以模拟压缩编码后视频流的无线传输过程。 相似文献
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随着经济全球化的来临,对于人们的教育水平要求越来越高,要求人们学习终身化。但是由于社会学校方面的客观原因,及成人自身的主观原因,对于成人使用传统的教育方法,显然是行不通的。摆脱传统课堂束缚,跨越时空限制的成人远程网络教育走入人们的视野。远程网络教育是信息时代远程教育发展的必然,凭着自身的优越性,成为成人教育的最佳方式。本文基于成人教育的现状及存在的问题,就发展成人远程网络教育的意义,远程网络教育在成人教育中的应用,及发展成人远程网络教育有效途径,进行了简单的阐述。 相似文献
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