构成基本串联与并联非线性系统结构模型的必要条件

在Ｖｏｌｔｅｒｒａ理论和Ｗｉｅｎｅｒ理论的基础上,利用相关分析方法,研究并给出了构成基本串联与并联非线性系统结构模型的必要条件,它们能够为辩识一大类可表示成这些模型的“黑箱”非线性系统提供一种重要的判别依据．文中还给出了计算机模拟算例．     

基于RELS方法的控制系统参数和结构辩识仿真

给出了应用递推增广最小二乘法对控制系统参数和结构进行数字仿真辩识的方法和步骤,通过对三个实际模型参数及阶的辩识结果,验证了仿真方法的可行性．建出的辩识思想对系统辩识实验研究具有意义．     

构成基本串联与并联非线性系统结构模型的一种判别依据

本文基于Ｖｏｌｔｅｒｒａ理论和Ｗｉｅｎｅｒ理论,利用相关分析法,研究并给出了构成基本串联与并联非线性系统结构模型的必要条件,它们能够为辩识一大类可以表示成这些模型和＂黑箱＂非线性系统提供一种重要的判别依据。文中还给出了计算机模拟算例。     

基于遗传算法和抽样反分析法的结构参数辨识

提出基于遗传算法的多层建筑结构参数辩识方法，并与抽样反分析法进行比较，进而在辩识的基础上进行结构响应预测。结果表明，对单自由度或辩识精度要求不太高的结构参数辩识，宜采用抽样反分析法；对自由度多或辩识精度要求高的参数辩识，粗采用遗传算法。遗传算法的辩识精度较高，预测较准确。     

桥梁施工现场的危害辩识

本文以桥梁工程施工为基础,阐述了如何做好危害辩识,风险评价中的繁杂难点工作：危害辩识工作。对危害辩识工作过程中的关键环节“作业活动划分”举例进行了详细阐述,为桥梁施工现场如何做好危害辩识工作提供了思路和方法。     

利用容差关系解决不完备数据表的补漏

针对数据表的不完备性，提出一种新策略补漏．分析遗漏对象的容差类，对于所有无法与遗漏对象进行辨别的对象，将它们的不可辩识程度采用量化容差关系进行定量分析，确定不可辩识程度最高的对象，对具有遗漏值的对象进行数据补齐。     

基于前馈神经网络的动态负荷模型辨识

本文提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）与系统辨识技术相结合的动态负荷建模方法。首先简要介绍了电力系统负荷的动态模型和前馈神经网络，然后具体讨论了应用ＡＮＮ辩识负荷模型参数的方法，并结合具体辩识程序的框图，分析了辩识过程中应注意的问题。研究表明，本文提供了一条有效的辩识建模途径。     

动态调节模型的多新息广义随机梯度算法

提出了动态调节模型的多新息广义随机梯度辩识算法来估模型参数,仿真例子说明提出的算法能给出满意的辩识效果.     

病句辩识二法

病句辩识二法孟建安汉语病句的辩识要讲究科学的方法，这样才能从众多的语句中辩认出哪些是病句，哪些不是；或者就某个语句而言，可以确认它究竟是不是病句．辨识病句的具体操作方法是比较多的，本文只讨论审读法和抓干寻枝法．一、审读法（一）审读法的实质及运用通过审...     

新型船舶自适应舵机系统的研究

提出了采用模糊辩识器对船舶舵机离线辩识,使用遗传算法对辩识器进行参数寻优,并用ＢＢＰ算法对模糊神经网络控制器的有关权值在线调整以适应被控对象的参数变化。给出了遗传算法对控制器的参数优化方法。仿真结果证明了控制策略的有效性。     

一种基于2次核函数支持向量机的多步预测控制算法

提出了一种基于2次多项式核函数支持向量机的多步预测控制方法。通过黑箱辨识和线性化技术得到非线性系统的近似模型,根据预测控制机理,最小化滚动时域的二次型目标函数,利用模型算法控制的方法得到控制器的解析输出。通过一个标准预测模型和一个工业用连续搅拌槽式反应器的模型仿真验证了该控制器的性能,仿真结果表明:该控制器有着良好的预测性能。     

汽车事故记录仪

本文提出了汽车事故记录仪的设计思想及给出了其实现电路硬件设计方案，详细阐述了汽车事故记录仪中测量刹车速度的非接触测量方法－多普勒效应测速法。并以实验装置为依据，给出了实验数据，证明了该测速法用于汽车事故记录可行性和高精度的结果。     

加速DACE的EGO算法

在函数最优点求解问题中,如果函数表达式很复杂(或黑箱问题),很难利用常用的优化算法求解全局最优点。这时需要先用插值或拟合函数去逼近原函数,然后对新的逼近函数求最优点,进而得到原函数的最优点。基于上述思想,Jones等人于1989提出了EGO(Efficient Global Optimization)算法。EGO算法不足之处在于:它浪费了一个采样点判断EGO算法是否满足终止条件,寻求EI最大值点的收敛速率不高,算法终止条件选择不佳,不能保证估计值的最小点(即EI最大值点)是原函数的内点。针对EGO算法的不足之处,提出了改进的加速EGO算法。仿真实验表明,SEGO极大地节省了运算时间,并且能获得任意精度的全局最优点。     

基于є-支配的昂贵超多目标黑箱问题代理优化算法

【目的】本文研究昂贵超多目标黑箱优化问题的算法。【方法】基于SOCEMO算法，将?-支配用于目标值采样策略，提出?-SOCEMO算法。【结果】在42个超多目标测试问题上对算法?-SOCEMO和SOCEMO进行了数值实验，结果显示?-SOCEMO在算法性能评价指标上具有较好的表现。【结论】数值实验表明这种改进的目标值采样策略可以提升SOCEMO算法在昂贵超多目标黑箱优化问题上的计算效果。     

远程教育支持系统中黑盒测试用例的设计

软件测试在软件工程管理中所占比重越来越大,测试用例的设计是整个测试过程的基础.结合工作实践详细介绍了黑盒测试用例的设计方法,并举例说明了如何应用黑盒测试技术.     

一种图形化的软件缺陷描述语言

针对自然语言描述的软件缺陷报告常会出现不完整、二义性、抽象层次混杂的问题，面向黑盒测试发现的缺陷，提出了一种图形化的软件缺陷描述语言——软件缺陷描述图（SDDG）．首先采用扩展巴科斯范式（EBNF）对SDDG进行形式化描述，然后以因果图为基础，定义了描述中涉及的各种图形符号．通过理论分析论证、描述实例对比以及实验验证表明：与传统的自然语言描述以及基于XML的描述相比，SDDG清晰明了、重点突出，提高了软件缺陷报告的可读性、完整性以及可重现性，减少了测试人员和开发人员的理解不一致现象；该方法不仅提高了双方的沟通效率，同时为软件缺陷分类和分析提供了更好的原始数据．     

两个抗共谋叛逆者追踪方案的密码学分析

王青龙等人提出了一种免共谋公钥叛逆者追踪方案,并称该方案具有抗共谋和更高的传输效率等优点.对此方案进行详细分析,发现它存在明显缺陷,提出了一种攻击方案,使得叛逆者可以进行共谋攻击,但是管理者却无法使用黑盒叛逆者追踪方法进行追踪.王青龙等人还提出了一种完整的非对称公钥叛逆者追踪方案,并称该方案具有完善的撤销性和更高的传输效率等优点.对这个方案进行分析后发现它也存在明显缺陷,亦提出一种攻击方案,使得叛逆者可以进行共谋攻击,但是管理者却无法使用黑盒叛逆者追踪方法进行追踪.     

一种基于网格的多目标优化方法

工程设计优化大多为多目标、非线性和隐函数的数学规划问题,通常需要用黑箱商用或专用有限元分析软件的模拟结果进行目标评估.这种计算密集型任务导致巨大的计算消耗.为此,将黑箱优化方法和网格计算技术用于工程优化设计领域.首先,通过拉丁超立方取样在设计域内得到了一个分布相对均匀的样本集合,利用这些样本建立工程优化的克里格（Kriging）替代模型;然后,发展了一种与网格计算技术相结合的优化权系数的网格黑箱多目标优化方法（GBMO）,并获得一系列按权系数分布的Pareto解.该方法已经在中国国家网格（CNGrid）环境中实现.工程优化实例表明,该方法有很高的优化效率和加速比,适用于国家网格计算环境下的工程设计优化.     

创新机制理论的演变与启示

梳理了创新机制从单因素机制,到多因素机制,再到系统机制的发展过程,从研究方法、研究对象两个维度总结了创新机制理论的发展规律,认为创新机制未来的研究从系统的角度讲,将形成一个从白箱研究到黑箱研究、从微观为主到宏观微观并重、从地理行政区划为界到产业联系为界的发展趋势。     

PIDI-FGSM:一种对抗样本生成的梯度处理新方法

深度神经网络在多种模式识别任务上均取得卓越表现,然而相关研究表明深度神经网络非常脆弱,极易受到对抗样本的攻击。且人眼不易察觉的对抗样本还具有迁移性,即针对某个模型生成的对抗样本能够使得其他不同的深度模型也产生误判。主要研究提升对抗样本的迁移性,提出了基于PID控制优化器的快速梯度符号方法（PIDI-FGSM）,用于替代原有的基于动量优化器生成方法（MI-FGSM）。不同于MI-FGSM只累加一阶动量项,PIDI-FGSM同时考虑当前梯度、一阶动量项和一阶微分动量项。此外,PIDI-FGSM经过相应变化后,可与现有其他对抗样本生成方法相结合,在不需要额外运行时间和运算资源的情况下大大提高了对抗样本对于黑盒防御模型的攻击成功率。在ImageNet数据集上的实验表明,结合了PIDI-FGSM的对抗样本生成方法能够更快速地生成攻击成功率更高的对抗样本。通过提出最强攻击组合NI-TI-DI-PIDM2,对6个经典黑盒防御模型的平均攻击达到87.4%的成功率,比现有的动量方法提高3.8%,对3个较为先进的黑盒防御模型的平均攻击达到80.0%的成功率,比现有的动量方法提高4.9%。