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独立供电系统传导干扰黑箱建模方法 被引量：1
1
作者 王浩宇 孙红鹏 +3 位作者 张涛 张刚 白焱 段建东 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第6期2347-2357,I0026,共12页
飞机和船舶中的独立供电系统具有多等级电网混合交联、多元电气设备动态加载的特点,由此造成其传导干扰多源、多径传输,传导干扰分析和抑制面临极大困难。该文提出采用黑箱建模方法,仅基于设备端口特性参数的测量,通过戴维南等效建立传... 飞机和船舶中的独立供电系统具有多等级电网混合交联、多元电气设备动态加载的特点,由此造成其传导干扰多源、多径传输,传导干扰分析和抑制面临极大困难。该文提出采用黑箱建模方法,仅基于设备端口特性参数的测量,通过戴维南等效建立传导干扰的多端口网络模型,进而可通过模型的级联构建系统级传导干扰分析模型。该方法无需设备内部电路参数和配置信息,模型通用性强。通过24 V直流供电系统验证,实验结果表明,随着系统用电设备数量和种类的增加,该方法仍能准确预测系统的传导发射情况,证明了该方法是系统级传导干扰分析的有效手段。 展开更多
关键词 传导电磁干扰 黑箱模型 戴维南等效 独立供电系统 电磁兼容
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基于多空间概率增强的图像对抗样本生成方法 被引量：1
2
作者 王华华 范子健 刘泽 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期883-890,共8页
对抗样本能够有效评估深度神经网络的鲁棒性和安全性。针对黑盒场景下对抗攻击成功率低的问题,为提高对抗样本的可迁移性,提出一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法(MPEAM)。所提方法通过在对抗样本生成方法中引入2条随机数据增强... 对抗样本能够有效评估深度神经网络的鲁棒性和安全性。针对黑盒场景下对抗攻击成功率低的问题,为提高对抗样本的可迁移性,提出一种基于多空间概率增强的对抗样本生成方法(MPEAM)。所提方法通过在对抗样本生成方法中引入2条随机数据增强支路,而各支路分别基于像素空间和HSV颜色空间实现图像的随机裁剪填充(CP)和随机颜色变换(CC),并通过构建概率模型控制返回的图像样本,从而在增加原始样本多样性的同时降低对抗样本对原数据集的依赖,进而提高对抗样本的可迁移性。在此基础上,将所提方法引入集成模型中,以进一步提升黑盒场景下对抗样本攻击的成功率。在ImageNet数据集上的大量实验结果表明,相较于基准方法——迭代快速梯度符号方法(IFGSM)和动量迭代快速梯度符号方法(MIFGSM),所提方法的黑盒攻击成功率分别平均提升了28.72和8.44个百分点;相较于基于单空间概率增强的对抗攻击方法,所提方法的黑盒攻击成功率最高提升了6.81个百分点。以上验证了所提方法能够以较小的复杂度代价提高对抗样本的可迁移性,并实现黑盒场景下的有效攻击。 展开更多
关键词 对抗样本 深度神经网络 黑盒场景 可迁移性 多空间概率增强
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基于NadaMax更新与动态正则化的对抗样本迁移性增强方法
3
作者 宋亚飞 仇文博 +1 位作者 王艺菲 冯存前 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第3期119-127,共9页
针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,... 针对深度学习模型中对抗样本迁移性和黑盒攻击能力不足的问题,研究设计了一种基于NadaMax优化器的迭代快速梯度方法(NM-FGSM)。该方法结合了Nesterov加速梯度和Adamax优化器的优势,通过自适应学习率和前瞻动量向量提高梯度更新精确度,并引入动态正则化增强问题凸性,优化算法稳定性和针对性。实验结果表明,NM-FGSM在不同攻击策略下优于现有方法,尤其在先进防御场景中攻击成功率提高了4%~8%。通过动态正则化的损失函数,对抗样本的跨模型迁移能力得到提升,进一步增强了黑盒攻击效果。最后,讨论了未来优化NM-FGSM算法和设计防御措施的研究方向,为深度学习模型的安全性研究提供了新的思路。 展开更多
关键词 迁移性 黑盒攻击 NadaMax优化器 动量 自适应学习率 动态正则化
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面向指纹室内定位的高鲁棒性集成对抗训练方法
4
作者 张学军 李梅 +1 位作者 陈惠 王国华 《通信学报》 北大核心 2025年第8期105-118,共14页
针对指纹室内定位模型容易遭受对抗样本攻击以及传统对抗训练资源开销大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于数据增强与蒸馏技术的集成对抗防御方法EDEAD。该方法利用数据蒸馏技术改善增广数据的质量,融合提前停止算法节省训练成本,并引... 针对指纹室内定位模型容易遭受对抗样本攻击以及传统对抗训练资源开销大、泛化能力弱等问题,提出了一种基于数据增强与蒸馏技术的集成对抗防御方法EDEAD。该方法利用数据蒸馏技术改善增广数据的质量,融合提前停止算法节省训练成本,并引入相干性梯度对齐损失项增强子模型对抗响应一致性的同时保持模型间的多样性,以降低对抗样本在定位模型间的可转移性和提升整个室内定位系统的鲁棒性及泛化能力。实验结果表明,在抵御强大黑盒攻击时,EDEAD方法相比于传统高鲁棒性的集成策略GAL和DVERGE,分别节省了30.6%和26.1%的时间开销,同时提升了70.6%和28.3%的定位精度。这验证了所提EDEAD方法在保证高鲁棒性的同时实现了效率优化。 展开更多
关键词 室内定位 集成对抗训练 黑盒攻击 鲁棒性
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自动驾驶风险及其包容审慎监管
5
作者 刘权 《河北学刊》 北大核心 2025年第4期25-33,共9页
基于人工智能技术的自动驾驶汽车,有利于减少传统的交通事故,解放“四肢”而使人类出行更自由,促进共享经济发展。但自动驾驶汽车有可能导致新型交通事故,用户个人信息也可能被智能系统滥用,“算法黑箱”会加大“电车难题”风险,损害赔... 基于人工智能技术的自动驾驶汽车,有利于减少传统的交通事故,解放“四肢”而使人类出行更自由,促进共享经济发展。但自动驾驶汽车有可能导致新型交通事故,用户个人信息也可能被智能系统滥用,“算法黑箱”会加大“电车难题”风险,损害赔偿责任可能无法得到有效承担。罔顾安全而求发展会导致多种风险,但过度追求安全则会扼杀智能科技创新而阻碍发展。在人工智能时代,应当统筹发展和安全,对自动驾驶实行包容审慎监管。应科学设定自动驾驶技术标准,完善用户个人信息保护措施,规范智能决策“算法”,扩大测试道路范围并探索智能道路建设,合理分配自动驾驶的赔偿责任,并不断完善自动驾驶汽车保险。 展开更多
关键词 自动驾驶 人工智能 包容审慎监管 个人信息 算法黑箱
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一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法
6
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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高维贝叶斯优化研究综述 被引量：2
7
作者 陈泉霖 陈奕宇 +4 位作者 霍静 曹宏业 高阳 李栋 郝建业 《软件学报》 北大核心 2025年第6期2576-2603,共28页
贝叶斯优化是一种优化黑盒函数的技术,高效的样本利用率使其在众多科学和工程领域中得到了广泛应用,如深度模型调参、化合物设计、药物开发和材料设计等.然而,当输入空间维度较高时,贝叶斯优化的性能会显著下降.为了克服这一限制,许多... 贝叶斯优化是一种优化黑盒函数的技术,高效的样本利用率使其在众多科学和工程领域中得到了广泛应用,如深度模型调参、化合物设计、药物开发和材料设计等.然而,当输入空间维度较高时,贝叶斯优化的性能会显著下降.为了克服这一限制,许多研究对贝叶斯优化方法进行了高维扩展.为了深入剖析高维贝叶斯优化的研究方法,根据不同工作的假设与特征将高维贝叶斯优化方法分为3类:基于有效低维度假设的方法、基于加性假设的方法以及基于局部搜索的方法,并对这些方法进行阐述和分析.首先着重分析这3类方法的研究进展,然后比较各类方法在贝叶斯优化应用中的优劣势,最后总结当前阶段高维贝叶斯优化的主要研究趋势,并对未来发展方向展开讨论. 展开更多
关键词 高维贝叶斯优化 贝叶斯优化 黑盒优化 降维 变量选择
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面向深度漏洞检测模型的黑盒对抗攻击
8
作者 曲豫宾 黄松 +5 位作者 陈翔 王兴亚 李龙 王丹 姚永明 鞠小林 《软件学报》 北大核心 2025年第11期5062-5081,共20页
近年来,基于深度学习的漏洞检测模型展示了令人印象深刻的漏洞检测能力.通过对源代码的变量重命名实现扰动从而逃逸漏洞检测模型的对抗攻击已被广泛研究,然而,能否通过对源代码进行更多的扰动以提升对漏洞检测模型对抗攻击的效果并未被... 近年来,基于深度学习的漏洞检测模型展示了令人印象深刻的漏洞检测能力.通过对源代码的变量重命名实现扰动从而逃逸漏洞检测模型的对抗攻击已被广泛研究,然而,能否通过对源代码进行更多的扰动以提升对漏洞检测模型对抗攻击的效果并未被充分调研.采用针对源代码的多种同义转换算子对其进行扰动,并提出一种基于遗传算法的组合优化策略,选择一组适应度最高的源代码同义转换算子,以指导生成可以逃脱漏洞检测的对抗代码段.在一个名为NonVulGen(无漏洞代码生成器,non vulnerability generator)的框架中实现了上述方法,采用生成的对抗代码段对基于深度学习的漏洞检测模型进行评估.考虑了最新提出的多种深度学习漏洞检测模型,在攻击基于CodeBERT的漏洞检测模型时所提方法可以实现91.38%的平均攻击成功率,在攻击基于GraphCodeBERT的漏洞检测模型时可以实现93.65%的平均攻击成功率,以上结果相较于最先进的基线模型平均提升了28.94%和15.52%.为了检验所提攻击方法的泛化能力,攻击Devign、ReGVD和LineVul等常见漏洞检测模型,平均攻击成功率分别为98.88%、97.85%和92.57%.实验结果表明,基于深度学习的漏洞检测模型无法有效区分由Non Vul Gen生成的对抗代码段.进一步地,基于训练数据生成的对抗代码段重训练漏洞检测模型,在CodeBERT,GraphCodeBERT,Devign,ReGVD以及LineVul模型上攻击成功率均大幅度下降,分别下降96.83%,97.12%,98.79%,98.57%,以及97.94%.因此,研究揭示基于深度学习漏洞检测模型存在亟待关注的对抗攻击问题并呼吁在发布漏洞检测模型之前做好模型加固工作. 展开更多
关键词 漏洞检测 代码转换 深度学习 黑盒鲁棒攻击
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基于稀疏子空间采样的信号检测网络黑盒查询对抗攻击方法
9
作者 李东阳 王林元 +2 位作者 彭进先 马德魁 闫镔 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第8期2808-2818,共11页
随着深度神经网络在信号检测任务的应用,神经网络易受到对抗样本攻击的脆弱性也受到了广泛关注。针对无法获取模型内部信息的信号检测网络黑盒攻击场景,该文提出一种基于稀疏子空间采样的黑盒查询对抗攻击方法。该方法将信号样本检测数... 随着深度神经网络在信号检测任务的应用,神经网络易受到对抗样本攻击的脆弱性也受到了广泛关注。针对无法获取模型内部信息的信号检测网络黑盒攻击场景,该文提出一种基于稀疏子空间采样的黑盒查询对抗攻击方法。该方法将信号样本检测数量消失比例作为判断攻击是否成功的约束条件,构造信号检测网络对抗样本攻击模型,参考跳步跳跃攻击(HSJA)算法设计基于决策边界的信号检测网络黑盒查询对抗攻击方法求解该模型,以生成信号对抗样本。为了进一步改善查询效率,该文根据信号对抗扰动特点构建稀疏子空间采样进行查询攻击,即在生成对抗样本时,按照一定比例选择具有较大幅度的信号分量,并仅在这些选定的分量上添加扰动。实验结果表明,在信号目标消失数量比例0.3的决策边界下,稀疏子空间采样黑盒对抗攻击方法使得信号检测网络mAP值降低了43.6%、召回率降低了41.2%。与全空间采样方法相比,稀疏子空间采样方法攻击成功率提升了2.5%,且对抗扰动平均能量比降低了3.47%。稀疏子空间采样攻击方法可以使得信号检测网络性能明显下降,相较于全空间采样具有攻击成功率更高、扰动强度更小等优势。 展开更多
关键词 信号检测网络 信号对抗样本 黑盒查询攻击 稀疏子空间采样
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基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法
10
作者 陈玮彤 唐伟 +2 位作者 朱长青 刘纪平 王勇 《地理与地理信息科学》 北大核心 2025年第3期1-9,共9页
提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,... 提出一种基于纹理触发器和私有类的遥感场景分类模型水印算法,以实现对遥感分类模型的版权保护。首先基于DCGAN和卷积神经网络构建纹理生成器,结合随机图形算法构建具有唯一性的纹理水印触发器,同时从训练集中随机选择样本嵌入触发器,构建独立的水印数据集;在水印嵌入阶段,在模型输出层额外增加一个水印类,并使用训练集和水印数据集共同训练,训练完成后删除并保存输出层水印类的参数作为私有密钥,获得嵌入水印后的模型;在水印验证阶段,在待验证模型中添加私有水印类参数,并使用含触发器的样本进行预测,当预测准确率大于设定阈值则认为水印验证成功。实验结果表明:该算法构建的纹理水印触发器具有唯一性,算法对模型量化攻击、微调攻击和剪枝攻击均具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 版权保护 黑盒模型水印 水印触发器 水印类 遥感场景分类模型
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SBA:基于球几何性质的黑盒攻击方法
11
作者 郑德生 田野 +3 位作者 柯武平 李晓瑜 殷浩 王聪 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第8期2188-2202,共15页
深度神经网络(DNN)很容易受到微小扰动生成的对抗样本的攻击,它对基于DNN的应用构成极大威胁。基于决策的攻击是一类仅依赖目标模型预测硬标签的黑盒攻击。目前基于决策的攻击方法通常采用梯度估计在目标模型决策边界附近发动攻击,但需... 深度神经网络(DNN)很容易受到微小扰动生成的对抗样本的攻击,它对基于DNN的应用构成极大威胁。基于决策的攻击是一类仅依赖目标模型预测硬标签的黑盒攻击。目前基于决策的攻击方法通常采用梯度估计在目标模型决策边界附近发动攻击,但需要高昂的查询代价。因此,该研究提出一种基于球几何性质的黑盒攻击方法,称为球攻击(SBA)。它利用球的空间几何性质寻找最优对抗样本点,避免了梯度估计,实现了高攻击成功率和低质量损失的对抗样本。通过添加随机大噪声和线性查找得到初始对抗样本。利用离散余弦变换将输入样本和对抗样本变换到频率空间并利用几何位置关系采样三维子空间。将频率空间决策边界近似为超平面并利用球的几何性质迭代更新频率空间内更优的对抗样本,重复此步骤不断更新。利用逆离散余弦变换将其变换回输入空间最终得到最佳对抗样本。在ImageNet数据集上的实验结果表明,SBA的攻击成功率取得了较优效果,并且PSNR和SSIM结果表明,SBA生成的图像质量更佳。 展开更多
关键词 对抗样本 黑盒攻击 决策攻击 图像处理
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用于任意工况变流器阻抗模型黑箱辨识的神经网络设计
12
作者 陈兵 赵崇滨 +2 位作者 姜齐荣 王旭 王方明 《电力工程技术》 北大核心 2025年第1期2-8,共7页
阻抗分析法因能够在设备控制结构或参数未知的条件下分析系统稳定性而受到工程的青睐。以电力电子变流器为代表的交流并网设备阻抗特性易受交流稳态工作点的影响,因此基于黑箱辨识快速导出变流器任意工况的阻抗模型可以极大地提升稳定... 阻抗分析法因能够在设备控制结构或参数未知的条件下分析系统稳定性而受到工程的青睐。以电力电子变流器为代表的交流并网设备阻抗特性易受交流稳态工作点的影响,因此基于黑箱辨识快速导出变流器任意工况的阻抗模型可以极大地提升稳定性分析效率。基于神经网络的辨识方法可以弥补基于最小二乘法的辨识方法的局限性,文中进一步改进神经网络的设计以显著提升其可解释性。在数据收集阶段,使用扫频方法获取闭环阻抗模型在足够多工况下的频率响应。在模型训练阶段,计及变流器阻抗模型的隐藏特征,设计与扰动频率数量相同的神经网络,并采用集成贝叶斯正则化的Levenberg-Marquardt算法提升由小型数据集得到的训练网络的泛化能力。在模型验证阶段,将设定工况输入网络,实现稳定工况极高精度辨识和不稳定工况离线预测。文中方法为新型电力系统稳定性分析的工程应用提供了实用选择。 展开更多
关键词 电力电子变流器 阻抗模型 黑箱辨识 神经网络 稳定性分析 电能质量
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面向自动语音识别系统的对抗样本生成方法 被引量：2
13
作者 于振华 苏玉璠 +1 位作者 叶鸥 丛旭亚 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第1期253-263,共11页
通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞,进而提高系统鲁棒性。然而,对抗攻击前往往需要系统的参数信息,这使得攻击条件受限。为此,结合一种新的量子粒子群优化算法,提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪... 通过对系统进行对抗攻击可以检测系统漏洞,进而提高系统鲁棒性。然而,对抗攻击前往往需要系统的参数信息,这使得攻击条件受限。为此,结合一种新的量子粒子群优化算法,提出一种黑盒有目标对抗攻击方法。该方法通过在原始样本中添加微小噪声,构造差异化粒子群,作为初始对抗样本种群;基于记忆搜索的领域重分布策略得到当前种群的全局最优粒子,从而生成初始对抗样本;融入扩维和自适应权重位置更新,使得种群更接近目标;根据对抗样本与目标语句的编辑距离,继续优化初始对抗样本,生成最终对抗样本。为了验证方法的攻击效果,在GoogleSpeech、LibriSpeech以及CommonVoice数据集上,对语音识别模型DeepSpeech进行实验,将目标语句设置为不同场景中的常见语音指令。实验结果表明,提出的方法在三个数据集上成功率都优于对比方法,其中在Common Voice数据集上的成功率比对比方法提升了10个百分点。同时,召集志愿者对生成的对抗样本噪声强度进行主观评估,其中82.4%的对抗样本被志愿者判断为没有噪声或噪声很小。 展开更多
关键词 对抗攻击 语音识别 黑盒攻击 样本生成 量子粒子群算法 梯度评估方法
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基于妆容风格补丁激活的对抗性人脸隐私保护
14
作者 袁霖 黄令 +4 位作者 郝凯乐 张家伟 朱明瑞 王楠楠 高新波 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期405-413,共9页
人脸识别技术的飞速发展极大地便利了人们的生活,但也引发了大众对个人隐私的担忧。人们通过社交媒体和网络发布的人脸图像可能会遭到不法机构的收集,并被人脸识别系统识别出身份从而窃取与用户相关的隐私信息。因此,需要一种隐私保护机... 人脸识别技术的飞速发展极大地便利了人们的生活,但也引发了大众对个人隐私的担忧。人们通过社交媒体和网络发布的人脸图像可能会遭到不法机构的收集,并被人脸识别系统识别出身份从而窃取与用户相关的隐私信息。因此,需要一种隐私保护机制,使得用户通过公开媒体发布的人脸图像能够被正常观看,却可以防止人脸识别系统从中提取准确的身份信息。主流的基于对抗样本的方法在某种程度上能够解决这一问题,但难免会在图像中引入可被轻易察觉的噪声。人们通过社交媒体等平台分享个人照片时往往会加入一些美颜特效,因此,在为图像添加美化效果的同时巧妙地嵌入对抗性扰动,从而实现对图片的身份隐私保护是一种两全的选择。对此,提出了一种基于妆容风格补丁激活的人脸图像身份隐私保护方法。该方法将参考人脸图像的妆容风格,通过特征补丁的方式激活到原始人脸图像的特征中,再将激活后的特征重建为含妆容的对抗性人脸图像,同时利用身份隐私增强模块,通过迫使生成图像的身份特征逼近一个目标身份从而获得对抗性隐私保护能力。实验结果表明,该方法生成的人脸图像不仅具有更好的视觉效果和多样化的妆容风格,还能够有效防御多种黑盒人脸识别模型造成的隐私侵犯。 展开更多
关键词 面部隐私 妆容风格 特征补丁 身份隐私保护 黑盒人脸识别模型
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基于LSTM神经网络的船舶油耗模型研究
15
作者 李智东 易文欣 +1 位作者 陆丛红 周波 《大连理工大学学报》 北大核心 2025年第4期369-375,共7页
针对船舶节能减排和提高经济效益的需求,建立了准确的船舶油耗模型,为船舶采取各种航行策略优化措施提供了决策基础.基于丹麦籍客滚轮的实测运行数据,经过数据预处理和特征选取,利用LSTM神经网络和多种机器学习算法建立了案例船的油耗模... 针对船舶节能减排和提高经济效益的需求,建立了准确的船舶油耗模型,为船舶采取各种航行策略优化措施提供了决策基础.基于丹麦籍客滚轮的实测运行数据,经过数据预处理和特征选取,利用LSTM神经网络和多种机器学习算法建立了案例船的油耗模型.将各模型对测试集和额外时间序列测试集的预测值与真实值分别进行比较,结果表明LSTM模型对两种测试集的预测误差均低于1.30%,预测精度不会出现较大波动;而其他模型对额外时间序列测试集的预测性能会下降,稳定性和预测精度均不如LSTM模型.考虑到油耗模型的预测性能和实际应用场景,基于LSTM神经网络的油耗模型具有较大的优势,对后续的船舶油耗率预测及航行策略优化都具有重要意义. 展开更多
关键词 油耗率预测 黑箱模型方法 数据预处理 LSTM神经网络
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高压断路器电弧黑盒模型研究综述
16
作者 阎对丰 朱德军 +3 位作者 王纪儒 安珉昊 修士新 贾申利 《高压电器》 北大核心 2025年第8期1-13,共13页
近年来,随着电力系统对高压断路器性能要求的不断提高,基于电弧黑盒模型的开断性能评估方法逐渐成为研究的重点方向。电弧黑盒模型的研究对深入了解电弧现象及其产生机理、优化高压断路器的结构设计、缩短其设计周期、降低高压断路器型... 近年来,随着电力系统对高压断路器性能要求的不断提高,基于电弧黑盒模型的开断性能评估方法逐渐成为研究的重点方向。电弧黑盒模型的研究对深入了解电弧现象及其产生机理、优化高压断路器的结构设计、缩短其设计周期、降低高压断路器型式试验的成本、避免试验的盲目性都具有重要意义。文中首先回顾了电弧黑盒模型的发展历程,探讨了电弧黑盒模型在不同场景下的适用条件;其次,针对电弧黑盒模型参数计算问题,总结了基于启发式算法的参数辨识方法,分析了各种算法的优缺点;最后,探讨了电弧黑盒模型在高压断路器开断性能评估方向的实际应用情况,包括分析断口电容、短路电流直流分量、短路电流频率以及灭弧介质等因素对开断性能的影响,展示了电弧黑盒模型在工程实践中的价值。最后,指出电弧黑盒模型目前所面临挑战,对未来的研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 高压断路器 黑盒电弧模型 参数辨识 开断性能 弧后电流
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小剂量中药颗粒定量配药机的设计与分析
17
作者 张恒源 宋垲 +3 位作者 季旭 丁宝桐 冯怡然 芦金石 《世界科学技术-中医药现代化》 北大核心 2025年第9期2523-2535,共13页
为解决国内小剂量中药颗粒配药设备的不足,本研究引入“黑箱法”设计理念,在此基础上设计出一款重量轻、体积小且精度高的配药设备。本装置采用二相四线无刷电机推动滑块进行位移,从而控制落入称重装置内的药品体积,完成药品的称量,最... 为解决国内小剂量中药颗粒配药设备的不足,本研究引入“黑箱法”设计理念,在此基础上设计出一款重量轻、体积小且精度高的配药设备。本装置采用二相四线无刷电机推动滑块进行位移,从而控制落入称重装置内的药品体积,完成药品的称量,最后由两相混合式步进电机推动称重装置传送药品。本文首先详细阐述了此装置的机械构造与称重配药原理。其次,运用ANSYS有限元软件对称重装置进行受力分析试验,得出称重装置在工作过程中的形变量为9.98×10^(-5)mm,下料口的最大形变量为6.65×10^(-5)mm。最后,使用ADAMS对机构的运动过程进行仿真分析。结果表明,在保证称重精准性的前提下,运动过程无虚点且无干涉。在此基础上进行样机试验,配药机的误差精度在0.066 g左右,高于传统配药精度。此设备适配性较强、配药精度高,为小剂量精准定量设备提供了新的解决方案。 展开更多
关键词 中药颗粒配药机 黑箱法 有限元分析 运动学仿真
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基于频域多目标优化的SAR图像对抗样本生成方法
18
作者 刘洁怡 李明哲 +3 位作者 杨曜铭 李豪 周宇 党可林 《电子学报》 北大核心 2025年第6期1958-1968,共11页
基于深度学习的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法在军事侦察、灾害监测等领域应用广泛,然而深度神经网络易受到对抗攻击的威胁,导致模型决策的可靠性下降.现有黑盒对抗攻击方法在SAR图像对抗样本生成过程中面临... 基于深度学习的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)目标识别方法在军事侦察、灾害监测等领域应用广泛,然而深度神经网络易受到对抗攻击的威胁,导致模型决策的可靠性下降.现有黑盒对抗攻击方法在SAR图像对抗样本生成过程中面临参数设计维度高、易被察觉等问题.针对以上问题,提出一种基于频域多目标优化的对抗攻击方法,通过二维离散傅里叶变换将SAR图像从空间域映射至频域,降低扰动设计维度,进而在频域中修改单一频率分量,以生成图像域纹理状扰动.同时,结合基于超体积度量的多目标进化算法平衡对抗样本的攻击性能与视觉隐蔽性.实验结果表明,以T62类别为例,运用本文方法后,在VGG16、AConvNet和YOLO系列模型架构上,对抗样本分别实现了90.39%、71.43%、44.28%以上的置信度错误分类.同时,生成的对抗样本与原始图像的相似度均高于99%,为SAR图像的安全性与鲁棒性测试提供了有效的技术支持. 展开更多
关键词 SAR图像识别 对抗样本攻击 频域转换 黑盒攻击 多目标优化算法
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黑盒测试技术在流体仿真软件研发中的应用实践
19
作者 张凡 刘婉 +3 位作者 郭勇颜 曾志春 何乾伟 赵钟 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第11期3769-3780,共12页
随着现代计算流体力学(CFD)的发展,在CFD仿真软件的系统测试中开展黑盒测试技术的研究和应用对于提高软件质量有着重要的意义。基于此,阐述了等价类划分、边界值分析、决策表、状态转换图等多种黑盒测试技术基本原理,结合国家数值风洞(N... 随着现代计算流体力学(CFD)的发展,在CFD仿真软件的系统测试中开展黑盒测试技术的研究和应用对于提高软件质量有着重要的意义。基于此,阐述了等价类划分、边界值分析、决策表、状态转换图等多种黑盒测试技术基本原理,结合国家数值风洞(NNW)软件研发需求,设计基于黑盒测试技术的有效测试用例,以满足CFD软件研发的测试需求及覆盖率,快速有效地发现软件设计实现和需求不一致而引起的失效问题。实践结果表明:在NNW软件的系统测试中合理地应用黑盒测试技术,能够有效提高测试覆盖范围和测试效率,具有较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 黑盒测试技术 软件系统测试 流体仿真软件 软件质量 计算流体力学 国家数值风洞工程
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一株黑土秸秆降解菌的分离鉴定及培养条件优化
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作者 张磊 刘天昱 +2 位作者 闫成昭 张金鹏 于泳 《农业环境科学学报》 北大核心 2025年第9期2418-2428,共11页
为实现农业可持续发展和秸秆资源化利用,本研究在东北黑土区中分离、纯化、鉴定出一株具有较强秸秆降解能力的细菌,测定其纤维素酶活力并通过Box-Behnken响应面法优化其最适培养基。经形态学鉴定、生理生化鉴定和分子生物学鉴定,该菌株... 为实现农业可持续发展和秸秆资源化利用,本研究在东北黑土区中分离、纯化、鉴定出一株具有较强秸秆降解能力的细菌,测定其纤维素酶活力并通过Box-Behnken响应面法优化其最适培养基。经形态学鉴定、生理生化鉴定和分子生物学鉴定,该菌株为苏云金芽孢杆菌(Bacillusthuringiensis),命名为ZL-5;经纤维素酶活力测定,ZL-5的秸秆降解能力相比ZL-140显著提升,分泌量为6.76 U·mL^(-1);经Box-Behnken响应面法实验设计,当配方为蔗糖3.56395 g·L^(-1)、酵母提取物4.97684 g·L^(-1)、MgSO_(4)1.08693 g·L^(-1)、KH_(2)PO_(4)0.5 g·L^(-1)、K_(2)HPO_(4)1.5 g·L^(-1)、NaCl 1.0 g·L^(-1)时,每20 mL基本培养基的最大OD_(600)理论值为1.22145。研究表明,所筛选菌株ZL-5具有较强秸秆降解能力,可为生物降解秸秆提供潜在菌种资源。 展开更多
关键词 黑土 秸秆资源化利用 纤维素酶 苏云金芽孢杆菌 Box-Behnken响应面法
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