Jul, 2023

神经符号化增强去噪扩散概率模型在工业 4.0 实时异常检测中的应用

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TL;DR本文介绍了一种基于扩散模型的工业 4.0 实时异常预测方法，并采用神经符号方法将工业本体论集成到模型中，为智能制造添加形式化知识。最后，提出了一种简单而有效的方式来通过随机傅里叶特征将扩散模型压缩到一个嵌入式系统中，以直接集成到制造过程中。
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发现论文，激发创造
  • D3AD：动态去噪扩散概率模型用于异常检测

    扩展前述的隐式条件方法，我们提出了一种新的框架，通过动态步长计算、无噪声缩放输入和潜在空间投影的方式增强了扩散模型的能力，有效地定位异常并在两个著名异常检测数据集上取得了最先进的性能。

    Jan, 2024

  • 医学异常检测的扩散模型

    我们提出了一种基于去噪扩散内隐模型的弱监督异常检测方法，结合分类器指导进行病态和健康主体之间的图像翻译，生成非常详细的异常地图，无需复杂的训练过程。

    Mar, 2022

  • 扩散模型实现实际噪声抑制

    本文介绍了一种基于扩散模型的新型通用去噪扩散模型，采用线性插值进行扩散，中间的噪声图像从原始的清晰图像和相应的真实噪声图像进行插值，使得该扩散模型可以处理添加噪声的级别，并且提出了两种采样算法，实验证明该模型在真实去噪基准测试中表现良好。

    May, 2023

  • 移动网络中的故障检测与扩散模型

    本文介绍了一种利用生成 AI 模型检测电信网络异常的系统，通过扩散模型对多元时间序列数据进行训练，提出了用于电信网络时间序列异常检测的框架和优于其他技术的扩散模型架构，并通过对真实数据集的实验验证模型提供了可解释的结果，揭示了其局限性并提出了未来研究方向以进一步增强其能力。

    Apr, 2024

  • 概率能源预测的去噪扩散概率模型

    本文提出了基于去噪扩散概率模型的深度学习生成方法，首次应用于利用全球能源预测竞赛 2014 的开放数据进行能源预测。结果表明，这种方法与其他最先进的深度学习生成模型竞争力相当。

    Dec, 2022

  • 基于异动检测的感应电机预测性维护模型：一种使用实时物联网数据的机器学习方法

    通过物联网设备获取工业设备退化现象的数据，并设计数据驱动模型进行异常检测，为建立预测性维护策略提供初步步骤。在研究中，通过组合低计算成本的预处理技术和机器学习模型，展示了一个用于泵、压缩机、风扇和其他工业机器中感应电机的异常检测系统。利用快速傅里叶变换 (FFT)、小波变换 (WT) 和分箱等预处理技术从原始数据中提取特征，通过多目标优化和分析选择表现最佳的模型，并验证了终端到终端的解决方案。

    Oct, 2023

  • 关于扩散建模用于异常检测

    该研究探讨了扩散模型在无监督和半监督异常检测中的应用，并在相应的基准测试中表现出了出色的性能，特别是在 DTPM 中，使用深度神经网络提高推断效率，获得了比 DDPM 更快的推理时间和更好的性能。

    May, 2023

  • 物理相关扩散模型

    通过在模型训练过程中加入约束条件使其生成的样本更符合所施加的约束，从而提高生成样本与约束的一致性，且相较于现有方法有更好的性能且不影响推断速度；该方法还可以自然地防止过拟合。

    Mar, 2024

  • 基于集成分类器的工业物联网鲁棒性攻击检测方法

    本文旨在开发一种两阶段的异常检测模型，通过集成机器学习技术 - 支持向量机和朴素贝叶斯，使用集成混合技术进行预测，以及神经网络分类器和随机森林算法进行结果分类，提高工业物联网网络的可靠性。测试结果表明，该模型的准确性最高可达 99％，且优于传统的技术。

    Jan, 2021

  • 受限域的扩散模型

    本研究提出两种方法来扩展扩散模型至通过不等式约束定义的流形，包括基于对数障碍度量的失真度量以及基于反射布朗运动的失真度量，在合成和真实任务中进行了实证表明，包括蛋白质骨架和机器人臂运动的约束构象模拟。

    Apr, 2023