以深度神经网络(deep neural network,DNN)为基础构建的自动驾驶软件已成为最常见的自动驾驶软件解决方案.与传统软件一样,DNN也会产生不正确输出或意想不到的行为,基于DNN的自动驾驶软件已经导致多起严重事故,严重威胁生命和财产安全....以深度神经网络(deep neural network,DNN)为基础构建的自动驾驶软件已成为最常见的自动驾驶软件解决方案.与传统软件一样,DNN也会产生不正确输出或意想不到的行为,基于DNN的自动驾驶软件已经导致多起严重事故,严重威胁生命和财产安全.如何有效测试基于DNN的自动驾驶软件已成为亟需解决的问题.由于DNN的行为难以预测和被人类理解,传统的软件测试方法难以适用.现有的自动驾驶软件测试方法通常对原始图片加入像素级的扰动或对图片整体进行修改来生成测试数据,所生成的测试数据通常与现实世界差异较大,所进行扰动的方式也难以被人类理解.为解决上述问题,提出测试数据生成方法IATG(interpretability-analysis-based test data generation),使用DNN的解释方法获取自动驾驶软件所做出决策的视觉解释,选择原始图像中对决策产生重要影响的物体,通过将其替换为语义相同的其他物体来生成测试数据,使生成的测试数据更加接近真实图像,其过程也更易于理解.转向角预测模型是自动驾驶软件决策模块重要组成部分,以此类模型为例进行实验,结果表明解释方法的引入有效增强IATG对转向角预测模型的误导能力.此外,在误导角度相同时IATG所生成测试数据比DeepTest更加接近真实图像;与semSensFuzz相比,IATG具有更高误导能力,且IATG中基于解释分析的重要物体选择技术可有效提高semSensFuzz的误导能力.展开更多
在实际油藏中非封闭边界普遍存在。对于恒压边界和封闭边界的渗流问题,可以采用常规方法进行求解;但对于非封闭边界的渗流问题,采用常规方法不能得到有效的解决。论述了应用边界元方法(Boundary Element Method) 研究非封闭边界均匀介...在实际油藏中非封闭边界普遍存在。对于恒压边界和封闭边界的渗流问题,可以采用常规方法进行求解;但对于非封闭边界的渗流问题,采用常规方法不能得到有效的解决。论述了应用边界元方法(Boundary Element Method) 研究非封闭边界均匀介质油藏中的渗流力学问题,建立并求解考虑井筒储存效应和表皮效应影响的任意形状非封闭边界试井解释数学模型,对渗流微分方程进行拉普拉斯变换,用边界元方法进行处理得到拉普拉斯空间解,再采用 stehfest数值反演算法求得实空间解,并对井底压力动态的曲线特征进行了分析。展开更多
文摘以深度神经网络(deep neural network,DNN)为基础构建的自动驾驶软件已成为最常见的自动驾驶软件解决方案.与传统软件一样,DNN也会产生不正确输出或意想不到的行为,基于DNN的自动驾驶软件已经导致多起严重事故,严重威胁生命和财产安全.如何有效测试基于DNN的自动驾驶软件已成为亟需解决的问题.由于DNN的行为难以预测和被人类理解,传统的软件测试方法难以适用.现有的自动驾驶软件测试方法通常对原始图片加入像素级的扰动或对图片整体进行修改来生成测试数据,所生成的测试数据通常与现实世界差异较大,所进行扰动的方式也难以被人类理解.为解决上述问题,提出测试数据生成方法IATG(interpretability-analysis-based test data generation),使用DNN的解释方法获取自动驾驶软件所做出决策的视觉解释,选择原始图像中对决策产生重要影响的物体,通过将其替换为语义相同的其他物体来生成测试数据,使生成的测试数据更加接近真实图像,其过程也更易于理解.转向角预测模型是自动驾驶软件决策模块重要组成部分,以此类模型为例进行实验,结果表明解释方法的引入有效增强IATG对转向角预测模型的误导能力.此外,在误导角度相同时IATG所生成测试数据比DeepTest更加接近真实图像;与semSensFuzz相比,IATG具有更高误导能力,且IATG中基于解释分析的重要物体选择技术可有效提高semSensFuzz的误导能力.
文摘在实际油藏中非封闭边界普遍存在。对于恒压边界和封闭边界的渗流问题,可以采用常规方法进行求解;但对于非封闭边界的渗流问题,采用常规方法不能得到有效的解决。论述了应用边界元方法(Boundary Element Method) 研究非封闭边界均匀介质油藏中的渗流力学问题,建立并求解考虑井筒储存效应和表皮效应影响的任意形状非封闭边界试井解释数学模型,对渗流微分方程进行拉普拉斯变换,用边界元方法进行处理得到拉普拉斯空间解,再采用 stehfest数值反演算法求得实空间解,并对井底压力动态的曲线特征进行了分析。
