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Fault detection in uncertain systems using neuro-fuzzy modelling
Fault detection in uncertain systems using neuro-fuzzy modelling
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机器学习改进电网故障检测
一篇新发表在arXiv上的研究评估了用于电力系统故障检测和线路识别的机器学习（ML）方法，特别是在整合可再生能源的背景下。传统的继电保护系统在应对这些新复杂性时面临挑战，导致性能不佳。该研究在关键的10毫秒测量间隔内评估了各种ML模型，发现最有效的模型达到了0.991的F1分数和0.342毫秒的处理时间。
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新型后门攻击威胁关键基础设施中的AI故障检测
研究人员详细介绍了一种新型后门攻击，该攻击针对用于网络物理系统故障检测的机器学习模型。这些攻击通过在训练数据中巧妙地植入特定模式进行投毒，导致模型仅在存在这些触发器时才出现异常行为。研究表明，即使10%的数据投毒率也能有效破坏这些关键系统，而这些系统对于智能电网和工业自动化等基础设施至关重要。