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针对身份证文本识别的黑盒攻击算法研究 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 103-120
作者:  徐昌凯;  冯卫栋;  张淳杰;  郑晓龙;  张辉;  王飞跃
Adobe PDF(20872Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：11/5  |  提交时间：2024/04/12
对抗样本  黑盒攻击  身份证文本识别  物理世界  二值化掩码  
基于PCA和ICA模式融合的非高斯特征检测识别 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 169-180
作者:  葛泉波;  程惠茹;  张明川;  郑瑞娟;  朱军龙;  吴庆涛
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主成分分析  混合核函数  灰狼优化算法  高维降维  非高斯  
基于相对离群因子的标签噪声过滤方法 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 154-168
作者:  侯森寓;  姜高霞;  王文剑
Adobe PDF(6186Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：8/3  |  提交时间：2024/04/12
分类  标签噪声  离群点检测  相对离群因子  噪声过滤  
城市固体废物焚烧过程炉温的鲁棒加权异构特征集成预测模型 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 121-131
作者:  郭京承;  严爱军;  汤健
Adobe PDF(1880Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：10/5  |  提交时间：2024/04/12
城市固体废物焚烧  炉温预测  异构特征集成  鲁棒建模  随机配置网络  
重大装备制造多机器人任务分配与运动规划技术研究综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 21-41
作者:  张振国;  毛建旭;  谭浩然;  王耀南;  张雪波;  江一鸣
Adobe PDF(16325Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：2/0  |  提交时间：2024/04/12
重大装备制造  多机器人  任务分配  运动规划  
一元及多元信号分解发展历程与展望 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 1, 页码: 1-20
作者:  陈启明;  文青松;  郎恂;  谢磊;  苏宏业
Adobe PDF(5239Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：4/1  |  提交时间：2024/04/12
信号分解  时频分析  希尔伯特–黄变换  多元信号分解  
虹膜呈现攻击检测综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 241-281
作者:  王财勇;  刘星雨;  房美玲;  赵光哲;  何召锋;  孙哲南
Adobe PDF(26163Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1/1  |  提交时间：2024/04/12
虹膜识别  虹膜呈现攻击检测  虹膜合成  泛化性  可解释性  
面向工业过程的图像生成及其应用研究综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 211-240
作者:  汤健;  郭海涛;  夏恒;  王鼎;  乔俊飞
Adobe PDF(6988Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2024/04/12
工业过程  视觉感知  图像生成  生成图像评估与应用  城市固废焚烧  
基于真实退化估计与高频引导的内窥镜图像超分辨率重建 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 2, 页码: 334-347
作者:  李嫣;  任文琦;  张长青;  张金刚;  聂云峰
Adobe PDF(20310Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：1/0  |  提交时间：2024/04/12
内窥镜图像超分辨率  退化估计  高频引导  卷积神经网络  
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：33/12  |  提交时间：2024/01/23
Process control  process systems engineering  reinforcement learning