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一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法
1
作者 张哲 宝文礼 姚中洋 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期120-133,共14页
针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建... 针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建初始Kriging模型,将优化方法与主动学习过程相结合,实现在整个输入变量空间中搜索最佳训练样本,利用最佳训练样本对Kriging模型进行优化,通过优化后的Kriging模型代替功能函数,对未知点进行预测,以实现结构的可信度和似真度计算.该方法将优化方法与主动学习过程相结合,降低了传统方法搜索训练样本时对候选样本位置的约束,能够搜索到对Kriging模型优化效果更好的训练样本,提升了Kriging模型构建的效率和成功率.数值算例证明了该方法具有良好的计算效果,并将其应用于车辆正面碰撞的可靠性分析. 展开更多
关键词 结构可靠性 可靠性分析 证据理论 “黑箱”问题 主动学习Kriging模型
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基于BP神经网络的无约束优化方法 被引量：11
2
作者 董志贵 王福林 +1 位作者 宋庆凤 吴志辉 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第1期79-82,共4页
针对具有黑箱特性的无约束优化问题,在BP神经网络函数拟合的基础上,提出基于双曲正切传递函数BP神经网络的无约束优化方法。文章以网络输出极小化数学模型为例,阐述了无约束优化方法的基本思路,推导了网络的输出对输入的一阶导数(梯度)... 针对具有黑箱特性的无约束优化问题,在BP神经网络函数拟合的基础上,提出基于双曲正切传递函数BP神经网络的无约束优化方法。文章以网络输出极小化数学模型为例,阐述了无约束优化方法的基本思路,推导了网络的输出对输入的一阶导数(梯度),给出了初始试验步长计算公式和优化方法的终止准则,在此基础上,阐述了优化方法的实现流程。最后,将优化方法应用到两个典型的无约束优化问题进行示例验证,优化结果表明该方法是解决黑箱优化问题的一种稳定可行算法。 展开更多
关键词 BP神经网络 无约束优化 黑箱问题 试验步长
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面向多服务的基于大整数分解困难问题的叛逆者追踪方案 被引量：5
3
作者 张学军 余国林 周利华 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期1177-1181,共5页
该文提出了一种面向多服务的基于大整数分解困难问题的叛逆者追踪方案。该方案的主要思想是基于大整数分解困难问题构造等式,并引进参数传递服务密钥,解密时利用上述等式和服务密钥可获得会话密钥。与现有两种方案相比,新方案具有多服... 该文提出了一种面向多服务的基于大整数分解困难问题的叛逆者追踪方案。该方案的主要思想是基于大整数分解困难问题构造等式,并引进参数传递服务密钥,解密时利用上述等式和服务密钥可获得会话密钥。与现有两种方案相比,新方案具有多服务、黑盒追踪、密文长度是常量、增加用户或撤销用户以及前向安全性和后向安全性等优点,整体性能好于现有两种方案。 展开更多
关键词 叛逆者追踪 大整数分解问题 多服务 黑盒追踪 前向安全性 后向安全性
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一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法
4
作者 叶鹏程 王聪聪 潘光 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期292-301,共10页
针对高维昂贵黑箱问题(high-dimensional expensive black-box,HEB)处理过程中工程模型复杂、计算量大的难题,提出一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法(hierarchical design space reduction strategy based approximate hi... 针对高维昂贵黑箱问题(high-dimensional expensive black-box,HEB)处理过程中工程模型复杂、计算量大的难题,提出一种基于多层设计空间缩减策略的近似高维优化方法(hierarchical design space reduction strategy based approximate high-dimensional optimization method,HSRAHO)。利用3种经典代理模型:多项式响应面模型、径向基函数模型和克里金模型,使用基于预测均方根误差权重因子优化方法计算获得各代理模型权系数,通过加权叠加构建组合代理模型,替代实际高维黑箱模型。使用多层设计空间缩减策略根据已知信息确定设计子空间,并在其内部确定有效样本点,逐步提高组合代理模型在感兴趣区域的预测精度,直至优化收敛。将提出的近似高维优化方法HSRAHO应用于标准优化函数和翼型设计优化问题,测试结果验证了该方法在高维优化效率和全局收敛性方面的优势。 展开更多
关键词 高维昂贵黑箱问题 高维优化 多层设计空间缩减策略 组合代理模型
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软件黑盒测试中SPR的规范化管理方法
5
作者 崔健双 张茂林 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2002年第5期11-15,共5页
在软件开发过程中,对所开发的软件进行测试,是保证软件质量必不可少的手段。黑盒测试方法是在无需了解软件内部逻辑结构的情况下,测试软件是否达到了预期要求。软件质量工程师要根据软件发生缺陷的外在现象提出软件问题报告(SPR),供软... 在软件开发过程中,对所开发的软件进行测试,是保证软件质量必不可少的手段。黑盒测试方法是在无需了解软件内部逻辑结构的情况下,测试软件是否达到了预期要求。软件质量工程师要根据软件发生缺陷的外在现象提出软件问题报告(SPR),供软件开发工程师参考。本文着重讨论了软件黑盒测试中如何在软件开发工程师和软件质量工程师之间实现规范化信息交流的一种方法。 展开更多
关键词 软件黑盒测试 SPR 规范化管理方法 软件开发 软件质量
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新的面向多服务的叛逆者追踪方案 被引量：2
6
作者 张学军 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期404-407,共4页
基于大整数分解困难问题构造一个特殊等式,并引进一个参数传递服务密钥。解密时利用特殊等式和服务密钥可获得会话密钥。在此基础上,提出了面向多服务的基于大整数分解困难问题的叛逆者追踪方案。该方案具有多服务、前向安全性和后向安... 基于大整数分解困难问题构造一个特殊等式,并引进一个参数传递服务密钥。解密时利用特殊等式和服务密钥可获得会话密钥。在此基础上,提出了面向多服务的基于大整数分解困难问题的叛逆者追踪方案。该方案具有多服务、前向安全性和后向安全性,可进行黑盒子追踪、增加或撤销用户,密文长度为常量等优点,整体性能好于已有方案。 展开更多
关键词 后向安全性 黑盒子追踪 前向安全性 大整数分解问题 多服务
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带隐藏约束昂贵黑箱问题的自适应代理优化方法
7
作者 白富生 兰秘 《运筹学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第1期89-100,共12页
针对带隐藏约束的昂贵黑箱全局优化问题,提出采用自适应转换搜索策略的代理优化方法。在转换搜索子步中采用与已估值点个数相关的标准差在当前最优点附近通过随机扰动生成候选点,以更好地平衡局部搜索和全局搜索。为更好地近似真实黑箱... 针对带隐藏约束的昂贵黑箱全局优化问题,提出采用自适应转换搜索策略的代理优化方法。在转换搜索子步中采用与已估值点个数相关的标准差在当前最优点附近通过随机扰动生成候选点,以更好地平衡局部搜索和全局搜索。为更好地近似真实黑箱目标函数,采用了自适应组合目标代理模型。在50个测试问题上进行了数值实验,计算结果说明了所提算法的有效性。 展开更多
关键词 昂贵黑箱问题 全局优化 隐藏约束 代理优化
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样本级实时空中格斗决策可解释模型研究 被引量：2
8
作者 胡易航 裘旭益 +1 位作者 张彦 袁伟伟 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第11期2591-2596,共6页
空中格斗决策作为空战领域重要组成部分,格斗决策的实时性、准确性直接关系到空战的成败,构建一个有效的、高速的、可解释的空中格斗模型显得十分重要.实际场景中,基于深度强化学习的空中格斗决策模型为了实现强大的学习能力,往往得到... 空中格斗决策作为空战领域重要组成部分,格斗决策的实时性、准确性直接关系到空战的成败,构建一个有效的、高速的、可解释的空中格斗模型显得十分重要.实际场景中,基于深度强化学习的空中格斗决策模型为了实现强大的学习能力,往往得到的模型参数过多,这导致了决策时间的延迟,不能较好的满足实时性强的空中格斗场景.同时深度强化学习模型的黑盒特性,使得模型在智能决策过程中的决策原因不可知,可是每一次空战决策过程中的不可解释性在空战场景中存在极大的未知风险.为了解决这些问题,本文提出一种基于高效的轻量级决策树的模型用于空战中战斗决策,该轻量级模型不仅满足可解释性同时满足空战场景中的高速决策.为了解决智能决策模型在每一次决策过程中的黑箱特性,本文采用一种局部代理技术完成空战格斗中每一次决策过程中的样本级解释.实践表明本文所构建的空中格斗模型具有较高的决策精度、速度与实战性能. 展开更多
关键词 空中格斗决策 黑盒问题 样本级解释 LIME 特征增强
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医疗人工智能对知情同意的挑战与应对 被引量：9
9
作者 彭运朋 徐毅华 《医学与哲学》 北大核心 2023年第10期25-29,共5页
目前在辅助诊断、辅助治疗方面,人工智能技术取得了较大进展,但是医疗人工智能对知情同意带来了诸多新问题:弱人工智能的黑箱属性不突出,患者对医疗人工智能决策过程的知情可以用对临床试验结果等的知情以及其他严格管理措施去间接地实... 目前在辅助诊断、辅助治疗方面,人工智能技术取得了较大进展,但是医疗人工智能对知情同意带来了诸多新问题:弱人工智能的黑箱属性不突出,患者对医疗人工智能决策过程的知情可以用对临床试验结果等的知情以及其他严格管理措施去间接地实现;强人工智能需要提高可解释性或以其他方式应对黑箱问题。因额外风险的存在,在使用医疗人工智能时,医方应增加患者知情同意的内容,并利用人工智能应对知情同意的形式主义问题。医方还应在必要时特别说明诊疗主体与责任主体。医疗人工智能处理患者个人信息时亦需严守知情同意原则。 展开更多
关键词 医疗人工智能 知情同意 医疗器械 黑箱难题
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影像诊断技术数字化转型中的实践与哲思
10
作者 戴佳纯 金聿嘉 +1 位作者 李益臣 蔡仲 《医学与哲学》 2025年第23期7-12,共6页
探讨医疗影像诊断在我国医疗数字化转型中的发展与哲学思考。通过整合云计算与人工智能等数智技术,医学影像实现了跨机构共享与智能化诊断,显著提升了诊疗效率与公平性。然而,人工智能在应用中仍面临黑箱问题、数据偏差与可解释性不足... 探讨医疗影像诊断在我国医疗数字化转型中的发展与哲学思考。通过整合云计算与人工智能等数智技术,医学影像实现了跨机构共享与智能化诊断,显著提升了诊疗效率与公平性。然而,人工智能在应用中仍面临黑箱问题、数据偏差与可解释性不足等挑战。在数字化转型中人工智能所呈现的优势与不足表明,医学影像诊断不仅依赖科学推理,也需要医生的实践智慧与人文关怀,未来医疗应以人机协同为方向,让人工智能承担数据密集型任务,医生则保留临床判断与伦理决策核心,从而实现技术赋能与医疗人文的平衡,推动智慧医疗的可持续发展。 展开更多
关键词 影像诊断 数智实践 黑箱问题 人机协同
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