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基于多源数据的电网一次调频能力平行计算研究 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 6, 页码: 1493-1503
作者:  张江丰;  王飞跃;  苏烨;  陈波;  汪自翔;  孙坚栋;  尹峰
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多源数据  平行系统  电网调频能力  一次调频  在线估计  
基于分层粒度对比网络的钢铁燃气调度知识获取与建模 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 9, 页码: 2212-2222
作者:  王天宇;  赵珺;  王伟;  王天鑫
Adobe PDF(1485Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:1/0  |  提交时间:2024/05/20
钢铁工业  燃气系统  知识获取  信息粒度  对比学习  
基于蠕虫传播和FDI的电力信息物理协同攻击策略 期刊论文
自动化学报, 2022, 卷号: 48, 期号: 10, 页码: 2429-2441
作者:  冯晓萌;  孙秋野;  王冰玉;  高嘉文
Adobe PDF(1941Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:3/1  |  提交时间:2024/05/20
SIR蠕虫模型  虚假数据注入  信息物理联合仿真  电力系统状态估计  Q学习  
基于改进多隐层极限学习机的电网虚假数据注入攻击检测 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 4, 页码: 881-890
作者:  席磊;  何苗;  周博奇;  李彦营
Adobe PDF(4976Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:9/2  |  提交时间:2024/05/09
电力信息物理系统  虚假数据注入攻击  状态估计  灰狼优化  多隐层极限学习机  
智能电网虚假数据注入攻击弹性防御策略的拓扑优化 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 6, 页码: 1326-1338
作者:  罗小元;  何俊楠;  王新宇;  李宏波;  关新平
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智能电网  虚假数据注入攻击  攻击防御  拓扑图论  
基于辅助信息补偿和控制信号编码的重放攻击检测方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1508-1518
作者:  张正道;  杨佳佳;  谢林柏
Adobe PDF(1466Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:18/7  |  提交时间:2024/04/25
信息物理系统  重放攻击  攻击检测  控制信号编码  
数据驱动的溶解氧浓度在线自组织控制方法 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 2582-2593
作者:  权利敏;  杨翠丽;  乔俊飞
Adobe PDF(1771Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:17/5  |  提交时间:2024/04/17
数据驱动控制  相关熵  在线自组织  模糊神经网络  溶解氧浓度  稳定性分析  
动态水印攻击检测方法的鲁棒性研究 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 12, 页码: 2557-2568
作者:  杜大军;  张竞帆;  张长达;  费敏锐;  YANGTai-Cheng
Adobe PDF(3917Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:30/12  |  提交时间:2024/04/17
动态水印  模型不确定  失真信号功率  攻击检测  
Cybersecurity Landscape on Remote State Estimation: A Comprehensive Review 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 4, 页码: 851-865
作者:  Jing Zhou;  Jun Shang;  Tongwen Chen
Adobe PDF(1169Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:28/7  |  提交时间:2024/03/18
Cyber-attacks  Kalman filtering  remote state estimation  unreliable transmission channels  
Reinforcement Learning in Process Industries: Review and Perspective 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 2, 页码: 283-300
作者:  Oguzhan Dogru;  Junyao Xie;  Om Prakash;  Ranjith Chiplunkar;  Jansen Soesanto;  Hongtian Chen;  Kirubakaran Velswamy;  Fadi Ibrahim;  Biao Huang
Adobe PDF(1275Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:43/14  |  提交时间:2024/01/23
Process control  process systems engineering  reinforcement learning