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Black Box Modeling Method and Its Application in Refractories Techniques
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作者 WANG Jiezeng YUAN Lin YE Yahong LI Penghai WANG Juntao 《China's Refractories》 CAS 2012年第4期1-6,共6页
Concept of black box, condition of modeling and control methods were introduced. Taking high purity silica brick as an example, the silica brick featured with high purity, low porosity, low true density and high stren... Concept of black box, condition of modeling and control methods were introduced. Taking high purity silica brick as an example, the silica brick featured with high purity, low porosity, low true density and high strength was developed through problem analysis, test design, modeling and optimization. Using information technology to upgrade refractories industry was discussed. 展开更多
关键词 black box modelING OPTIMIZATION TECHNIQUES REFRACTORIES
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Analysis of Data on Xanthan Fermentation in Stationary Phase Using Black Box and Metabolic Network Models 被引量:2
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作者 马红武 赵学明 唐寅杰 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 1999年第4期321-325,共5页
The xanthan fermentation data in the stationary phase was analyzed using the black box and the metabolic network models. The data consistency ls checked through the elemental balance in the black box model. In the met... The xanthan fermentation data in the stationary phase was analyzed using the black box and the metabolic network models. The data consistency ls checked through the elemental balance in the black box model. In the metabolic network model, the metabolic flux distribution in the cell is calculated using the metabolic flux analysis method, then the maintenance coefficients is calculated. 展开更多
关键词 数据分析 黄原胶 发酵法 固定相 代谢模型 黑盒子模型
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基于PSModel的海上风电场全电磁暂态建模与仿真
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作者 崔森 郁舒雁 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期262-271,共10页
开发有效的风机电磁暂态模型是进行海上风电并网研究的基础。根据不同生产厂家所提供的直驱风机模型,提出了一种基于厂家黑盒模型的直驱风机电磁暂态建模方法。利用厂家所提供的模型测试数据解析风机的故障响应特性,推导了不同厂家在电... 开发有效的风机电磁暂态模型是进行海上风电并网研究的基础。根据不同生产厂家所提供的直驱风机模型,提出了一种基于厂家黑盒模型的直驱风机电磁暂态建模方法。利用厂家所提供的模型测试数据解析风机的故障响应特性,推导了不同厂家在电压故障下有功和无功功率响应表达式,包括故障期间的穿越控制过程及不同过程间的暂态切换策略。提出了加权平均压降的风电场等值方法,采用自主研发的全电磁暂态仿真软件(power system model,PSModel)对我国广东某海上风电场进行全电磁暂态建模。根据稳态潮流及暂态特性结果验证了模型可通过系统测试,且有效实现了海上风电场的全电磁暂态建模,从而为该风场接入大电网后的安全稳定分析提供了研究基础。 展开更多
关键词 直驱风电机组 黑盒模型 海上风电场 PSmodel 故障穿越
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A Novel Black Box Based Behavioral Model of Power Amplifier for WCDMA Applications
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作者 Amandeep Singh Sappal Manjeet Singh Patterh Sanjay Sharma 《Communications and Network》 2010年第3期162-165,共4页
In this paper, Black Box approach is presented for behavioral modeling of a non linear power amplifier with memory effects. Large signal parameters of a Motorola LDMOS power amplifier driven by a WCDMA signal were ext... In this paper, Black Box approach is presented for behavioral modeling of a non linear power amplifier with memory effects. Large signal parameters of a Motorola LDMOS power amplifier driven by a WCDMA signal were extracted while taking into considerations the power amplifier’s bandwidth. The proposed model was validated based on the simulated data. Some validation results are presented both in the time and frequency domains, using WCDMA signal. 展开更多
关键词 BEHAVIORAL model black box Power AMPLIFIERS
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<i>PP</i>and <i>P<span style='text-decoration:overline;'>P</span></i>Multi-Particles Production Investigation Based on CCNN Black-Box Approach
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作者 El-Sayed A. El-Dahshan 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2017年第6期1398-1409,共12页
The multiplicity distribution (P(nch)) of charged particles produced in a high energy collision is a key quantity to understand the mechanism of multiparticle production. This paper describes the novel application of ... The multiplicity distribution (P(nch)) of charged particles produced in a high energy collision is a key quantity to understand the mechanism of multiparticle production. This paper describes the novel application of an artificial neural network (ANN) black-box modeling approach based on the cascade correlation (CC) algorithm formulated to calculate and predict multiplicity distribution of proton-proton (antiproton) (PP and PP ) inelastic interactions full phase space at a wide range of center-mass of energy . In addition, the formulated cascade correlation neural network (CCNN) model is used to empirically calculate the average multiplicity distribution nch> as a function of . The CCNN model was designed based on available experimental data for = 30.4 GeV, 44.5 GeV, 52.6 GeV, 62.2 GeV, 200 GeV, 300 GeV, 540 GeV, 900 GeV, 1000 GeV, 1800 GeV, and 7 TeV. Our obtained empirical results for P(nch), as well as nch> for (PP and PP) collisions are compared with the corresponding theoretical ones which obtained from other models. This comparison shows a good agreement with the available experimental data (up to 7 TeV) and other theoretical ones. At full large hadron collider (LHC) energy ( = 14 TeV) we have predicted P(nch) and nch> which also, show a good agreement with different theoretical models. 展开更多
关键词 Proton-Proton and Proton-Antiproton Collisions Multiparticle PRODUCTION Multiplicity Distributions Intelligent Computational Techniques CCNN-Neural Networks black-box modeling Approach
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一种基于后门技术的深度强化学习水印框架
6
作者 陈瑜霖 姚志强 +3 位作者 金彪 李璇 蔡娟娟 熊金波 《福建师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期96-105,共10页
深度强化学习(DRL)已经证明了它在各种复杂任务中的有效性,因其出色的性能使其商业化正在急剧加速。生成一个DRL模型需要大量的计算资源和专业知识,使得一个训练有素的DRL模型已经成为人工智能应用程序和产品的核心知识产权。基于对DRL... 深度强化学习(DRL)已经证明了它在各种复杂任务中的有效性,因其出色的性能使其商业化正在急剧加速。生成一个DRL模型需要大量的计算资源和专业知识,使得一个训练有素的DRL模型已经成为人工智能应用程序和产品的核心知识产权。基于对DRL模型的产权保护,防止非法抄袭、未经授权的分发和复制,提出一种后门技术的DRL水印框架DrlWF,并使用一个全新的评价指标水印动作实现比例来衡量水印性能。通过向训练状态中添加水印,并使用带有水印的水印状态训练模型从而实现将水印嵌入至模型中。框架中的水印嵌入操作可以通过将水印嵌入到少量的训练数据中(仅需0.025%的训练数据)和不影响性能的奖励修改来实现。实验结果证明,在标准状态下,DRL模型仍具有良好的性能;在水印状态下,DRL模型性能将急剧下降,不足原有性能的1%,且水印动作执行比例达到了99%。通过急剧下降的性能以及模型对水印状态的动作表现,即可验证模型的所有权。此外,该水印具有良好的鲁棒性,在模型微调和模型压缩下,模型依然能够识别出水印,性能急剧下降且水印动作执行比例依旧达到了99%以上,证明了该DRL水印具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 深度强化学习 知识产权保护 后门攻击 神经网络水印 黑盒模型
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基于随机平滑的通用黑盒认证防御
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作者 李瞧 陈晶 +3 位作者 张子君 何琨 杜瑞颖 汪欣欣 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期690-702,共13页
近年来,基于深度神经网络(DNNs)的图像分类模型在人脸识别、自动驾驶等关键领域得到了广泛应用,并展现出卓越的性能.然而,深度神经网络容易受到对抗样本攻击,从而导致模型错误分类.为此,提升模型自身的鲁棒性已成为一个主要的研究方向.... 近年来,基于深度神经网络(DNNs)的图像分类模型在人脸识别、自动驾驶等关键领域得到了广泛应用,并展现出卓越的性能.然而,深度神经网络容易受到对抗样本攻击,从而导致模型错误分类.为此,提升模型自身的鲁棒性已成为一个主要的研究方向.目前大部分的防御方法,特别是经验防御方法,都基于白盒假设,即防御者拥有模型的详细信息,如模型架构和参数等.然而,模型所有者基于隐私保护的考虑不愿意共享模型信息.即使现有的黑盒假设的防御方法,也无法防御所有范数扰动的攻击,缺乏通用性.因此,本文提出了一种适用于黑盒模型的通用认证防御方法.具体而言,本文首先设计了一个基于查询的无数据替代模型生成方案,在无需模型的训练数据与结构等先验知识的情况下,利用查询和零阶优化生成高质量的替代模型,将认证防御场景转化为白盒,确保模型的隐私安全.其次,本文提出了基于白盒替代模型的随机平滑和噪声选择方法,构建了一个能够抵御任意范数扰动攻击的通用认证防御方案.本文通过分析比较原模型和替代模型在白盒认证防御上的性能,确保了替代模型的有效性.相较于现有方法,本文提出的通用黑盒认证防御方案在CIFAR10数据集上的效果取得了显著的提升.实验结果表明,本文方案可以保持与白盒认证防御方法相似的效果.与之前基于黑盒的认证防御方法相比,本文方案在实现了所有L p的认证防御的同时,认证准确率提升了20%以上.此外,本文方案还能有效保护原始模型的隐私,与原始模型相比,本文方案使成员推理攻击的成功率下降了5.48%. 展开更多
关键词 深度神经网络 认证防御 随机平滑 黑盒模型 替代模型
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一种新型深度分类神经网络黑盒指纹水印算法
8
作者 莫谋科 王春桃 +1 位作者 郭庆文 边山 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期486-498,共13页
提出了一种新型的强鲁棒黑盒指纹水印框架及方法。首先,提出了一种基于数字水印技术的高视觉质量的、具有一定安全性的毒化图像构造方法,将指示用户身份的信息嵌入到毒化图像,实现多用户场景下深度神经网络模型的可追溯性,并降低毒化图... 提出了一种新型的强鲁棒黑盒指纹水印框架及方法。首先,提出了一种基于数字水印技术的高视觉质量的、具有一定安全性的毒化图像构造方法,将指示用户身份的信息嵌入到毒化图像,实现多用户场景下深度神经网络模型的可追溯性,并降低毒化图像被伪造的概率;其次,提出了毒化特征加强模块来优化模型训练;最后,设计了对抗训练策略,有效地学习到嵌入强度很小的指纹水印。大量的仿真实验表明,所构造的毒化图像中的指纹水印具有非常好的隐蔽性,大幅超越了WaNet等同类最优模型水印方法;以分类性能降低不超过2.4%的代价获得了超过99%的黑盒模型指纹水印验证率;且即便在指纹水印相差1位时亦能准确地进行模型水印版权验证。这些性能总体上优于同类最优的模型水印方法,表明了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 黑盒模型水印 分类模型 毒化图像 指纹水印 鲁棒性
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集成数据挖掘知识的可解释最优超球体支持向量机
9
作者 陆思洁 范頔 +1 位作者 渐令 郜传厚 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期375-384,共10页
最优超球体支持向量机(SSLM)是一种典型的黑箱模型,其运行模式不需要考察被研究对象的内部结构和机理,仅利用对象的输入输出数据即能达到认识其功能和作用机制,因此具有响应快、实时性强等优点,但也因此缺乏可解释性和透明性.鉴于此,本... 最优超球体支持向量机(SSLM)是一种典型的黑箱模型,其运行模式不需要考察被研究对象的内部结构和机理,仅利用对象的输入输出数据即能达到认识其功能和作用机制,因此具有响应快、实时性强等优点,但也因此缺乏可解释性和透明性.鉴于此,本文研究从SSLM黑箱模型的输入端加入先验知识的方法,增强其可解释性.本文开发了基于数据的非线性圆形知识挖掘算法以及知识的离散化算法,离散后的数据点不仅包含产生知识的原始数据点,还增加了新的数据点.通过将所挖掘的圆形知识以不等式约束的形式集成至SSLM模型,构造了可解释的SSLM模型(i-SSLM).该模型在训练时要确保知识约束的数据点分类正确,因此对模型结果有一定程度的预知,表明模型具有可解释性;同时,又由于知识的离散化增加了新的数据信息,因此,模型能具有更高的精度.i-SSLM模型的有效性在10组公共样本集和2组实际高炉数据集上得到了验证. 展开更多
关键词 黑箱模型 可解释性 最优超球体支持向量机 先验知识 不平衡数据
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一种多模型的调度优化对抗攻击算法
10
作者 王永 柳毅 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第5期403-410,共8页
对抗样本可通过单模型和集成模型这2种方式生成,其中集成模型生成的对抗样本往往具有更强的攻击成功率.目前集成模型的相关研究较少,现有的集成模型方式大多是在迭代中同时使用所有模型,没有合理考虑不同模型的差异问题,导致集成模型生... 对抗样本可通过单模型和集成模型这2种方式生成,其中集成模型生成的对抗样本往往具有更强的攻击成功率.目前集成模型的相关研究较少,现有的集成模型方式大多是在迭代中同时使用所有模型,没有合理考虑不同模型的差异问题,导致集成模型生成的对抗样本攻击成功率较低.为了进一步提高集成模型的攻击成功率,提出一种多模型的调度优化对抗攻击算法.首先通过计算各个模型的损失梯度差异进行模型的调度选择,在每轮迭代选择最优模型组合进行集成攻击得到最优梯度.其次使用前一阶段的动量项更新当前数据点,在更新后的数据点上使用当前阶段模型组合计算得到优化梯度.利用优化梯度结合变换梯度来调整得到最终梯度方向.在ImageNet数据集进行大量实验,结果表明:所提的集成算法以更少扰动得到更高的黑盒攻击成功率.与主流的全模型集成方法对比,黑盒攻击正常训练模型和经过对抗训练模型的平均成功率分别提高了3.4%和12%,且生成的对抗样本有更好的视觉效果. 展开更多
关键词 对抗样本 神经网络 深度学习 黑盒攻击 集成模型
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并网变流器全工况阻抗模型的黑箱辨识方法
11
作者 赵崇滨 姜齐荣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期48-55,共8页
阻抗分析法因适用于并网变流器控制结构和参数均未知的黑箱系统,已成为工程中评估宽频振荡风险的重要选择。以跟网型三相两电平变流器为例,首先,使用谐波线性化方法,严格推导了计及直流侧耦合的交流侧全工况开/闭环理论阻抗模型,实现了... 阻抗分析法因适用于并网变流器控制结构和参数均未知的黑箱系统,已成为工程中评估宽频振荡风险的重要选择。以跟网型三相两电平变流器为例,首先,使用谐波线性化方法,严格推导了计及直流侧耦合的交流侧全工况开/闭环理论阻抗模型,实现了模型参数与工作点高阶项的完全解耦。其次,依据理论模型特征,明确了黑箱辨识方法的基本原理,分析了辨识单一开/闭环阻抗模型频率响应所需的工况数量。使用辨识得到的全工况阻抗模型,实现了不同短路比条件下系统安全运行域的快速评估,并通过时域仿真验证了其准确性。此外,讨论了所提方法的合理性、普适性以及相对于深度学习方法的优越性,为阻抗分析法的实际应用提供了参考。 展开更多
关键词 阻抗分析法 黑箱系统 模型辨识 全工况 稳定性分析
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2023年可解释人工智能技术主要发展动向分析
12
作者 王梓屹 简萌 +1 位作者 李彬 孙新 《无人系统技术》 2024年第2期113-120,共8页
可解释人工智能与当下人工智能研究与应用所重点关注的可信赖性和鲁棒性等问题密切相关。对2023年可解释人工智能技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍可解释人工智能的概念内涵和实现途径,然后介绍可解释人工智能技术的当... 可解释人工智能与当下人工智能研究与应用所重点关注的可信赖性和鲁棒性等问题密切相关。对2023年可解释人工智能技术领域的主要发展动向进行了综合评述。首先介绍可解释人工智能的概念内涵和实现途径,然后介绍可解释人工智能技术的当前最新进展,最后概述可解释人工智能技术的未来发展趋势。综述表明,针对当下热门的生成式人工智能模型的解释研究,已经成为当前可解释人工智能领域的重要研究热点;针对传统人工智能模型的解释研究主要聚焦于探索多视角融合的解释途径、强化无监督学习框架的可解释性;此外,可解释人工智能开源社区建设提速,助力打开模型“黑盒”的开源工具不断丰富。综述认为,突破微观神经元行为层面的可解释性瓶颈、构建兼具内在常识与外在环境交互能力的“心智系统”等研究方向,正在成为未来可解释人工智能技术的重要发展趋势。 展开更多
关键词 可解释人工智能 深度学习 生成式人工智能 大语言模型 黑盒模型 无监督学习 开源
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基于LSTM-RNN的船舶操纵运动黑箱建模
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作者 田延飞 李知临 +1 位作者 艾万政 韩喜红 《舰船科学技术》 北大核心 2024年第11期80-84,共5页
当无需揭示船舶操纵运动机理过程,而只需对输入输出建立映射时,黑箱建模成为一种有效途径。本文基于长短期记忆-循环神经网络(Long Short-term Memory-recurrent Neural Network,LSTM-RNN)构建船舶航向-舵角黑箱模型,LSTM网络为10-10-1... 当无需揭示船舶操纵运动机理过程,而只需对输入输出建立映射时,黑箱建模成为一种有效途径。本文基于长短期记忆-循环神经网络(Long Short-term Memory-recurrent Neural Network,LSTM-RNN)构建船舶航向-舵角黑箱模型,LSTM网络为10-10-1结构,误差指标为RMSE,参数学习采用Adam算法。开展实船Z型操纵实验获取了航向-舵角数据。前70%用于模型训练,后30%用于模型测试。训练后的模型使得RMSE达到设计目标。对测试集数据,训练后模型拟合优度在0.98以上,表明其具有良好的有效性和泛化性。文中航向-舵角LSTM-RNN黑箱模型结构简明清晰,参数明确,易于实际操作使用,为航向-舵角关系建模提供了一种可行方法。 展开更多
关键词 船舶操纵运动 黑箱建模 机器学习 LSTM-RNN
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深度神经网络模型水印研究进展
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作者 谭景轩 钟楠 +2 位作者 郭钰生 钱振兴 张新鹏 《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期225-242,共18页
随着深度神经网络在诸多领域的成功应用,以神经网络水印为代表的深度模型知识产权保护技术在近年来受到了广泛关注。对现有的深度神经网络模型水印方法进行综述,梳理了目前为了保护模型知识产权而提出的各类水印方案,按照提取水印时所... 随着深度神经网络在诸多领域的成功应用,以神经网络水印为代表的深度模型知识产权保护技术在近年来受到了广泛关注。对现有的深度神经网络模型水印方法进行综述,梳理了目前为了保护模型知识产权而提出的各类水印方案,按照提取水印时所具备的不同条件,将其分为白盒水印、黑盒水印和无盒水印3类方法,并对各类方法按照水印嵌入机制或适用模型对象的不同进行细分,深入分析了各类方法的主要原理、实现手段和发展趋势。然后,对模型水印的攻击方法进行了系统总结和归类,揭示了神经网络水印面对的主要威胁和安全问题。在此基础上,对各类模型水印中的经典方法进行了性能比较和分析,明确了各个方法的优势和不足,帮助研究者根据实际的应用场景选用合适的水印方法,为后续研究提供基础。最后,讨论了当前深度神经网络模型水印面临的挑战,并展望未来可能的研究方向,旨在为相关的研究提供参考。 展开更多
关键词 深度神经网络 知识产权保护 神经网络水印 白盒水印 黑盒水印 无盒水印 水印攻击 模型安全
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神经网络类机理建模下的持续自学习控制
15
作者 谭天乐 张万超 +1 位作者 何永宁 周恒杰 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期885-894,共10页
针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题,本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模.通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理,基于前向传播算法,将神经网络的网络拓扑计算过程... 针对未知、时变复杂动力学系统在基于模型的控制中的动态建模问题,本文采用前向全连接神经网络对动力学系统进行数据驱动下的非机理拟合建模.通过动态线性化和归一化/反归一化数据处理,基于前向传播算法,将神经网络的网络拓扑计算过程转化成动力学系统机理模型的同构等价表达形式.与基于模型的预测与反演控制相结合,提出了神经网络类机理建模下的持续自学习控制方法,探索了神经网络在动力学系统建模与控制中的可解释性问题.以机械臂为控制对象的仿真结果表明,神经网络类机理模型与机理模型在形式上同构,在参数上近似或等价,可用于控制系统控制品质的定性、定量分析.持续自学习控制对非线性未知、时变复杂系统具有较好的动态适应能力. 展开更多
关键词 黑箱系统 时变系统 非机理建模 神经网络建模 同构等价表达 模型预测与反演控制 持续自学习控制 机械臂控制
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Streamflow Decomposition Based Integrated ANN Model
16
作者 Nikhil Bhatia Laksha Sharma +2 位作者 Shreya Srivastava Nidhish Katyal Roshan Srivastav 《Open Journal of Modern Hydrology》 2013年第1期15-19,共5页
The prediction of riverflows requires the understanding of rainfall-runoff process which is highly nonlinear, dynamic and complex in nature. In this research streamflow decomposition based integrated ANN (SD-ANN) mode... The prediction of riverflows requires the understanding of rainfall-runoff process which is highly nonlinear, dynamic and complex in nature. In this research streamflow decomposition based integrated ANN (SD-ANN) model is developed to improve the efficacy rather than using a single ANN model for the flow hydrograph. The streamflows are decomposed into two states namely 1) the rise state and 2) the fall state. The rainfall-runoff data obtained from the Kolar River basin is used to test the efficacy of the proposed model when compared to feed-forward ANN model (FF-ANN). The results obtained in this study indicate that the proposed SD-ANN model outperforms the single ANN model in terms of both the statistical indices and the prediction of high flows. 展开更多
关键词 Artificial NEURAL Network RAINFALL-RUNOFF modeling Streamflow Decomposing black box modelling
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失事目标水中搜寻技术发展现状及趋势 被引量:2
17
作者 李海森 张阳 +1 位作者 朱建军 杜伟东 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期546-553,579,共9页
针对近年来海洋事故日益增多的问题,本文研究分析了水中搜寻技术发展现状及趋势。本文以水中搜寻技术为对象,对当前水中失事目标进行了分类,分析了水中搜救策略研究现状,讨论了3种数据与模型搜寻方法。阐述了水中搜寻平台与设备发展情况... 针对近年来海洋事故日益增多的问题,本文研究分析了水中搜寻技术发展现状及趋势。本文以水中搜寻技术为对象,对当前水中失事目标进行了分类,分析了水中搜救策略研究现状,讨论了3种数据与模型搜寻方法。阐述了水中搜寻平台与设备发展情况,结合当前搜寻技术的不足,从增强失事目标定位能力,提高水下机器人水下搜寻能力与智能化,提高集群化、多平台协同组网能力和提高声学探测设备性能与数据处理能力4个方面给出了水中搜寻技术发展趋势。 展开更多
关键词 海洋搜救 搜寻策略 海洋漂移模型 水下机器人 黑匣子 被动声呐 多波束测深系统 协同组网
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专创融合的BMW“宝马”式教学模式建构——以用户体验设计课程为例
18
作者 张姮 凌霓 《设计》 2023年第19期91-93,共3页
为探索适合设计学科专创融合的课程教学改革模式,在分析现有专创融合主要教学模式的基础上,结合认知论BECI模型和控制论黑白箱方法,构建在“做中学,创中悟”为核心理念的BMW“宝马”式教学模式。通过应用在用户体验设计课程实践证明,创... 为探索适合设计学科专创融合的课程教学改革模式,在分析现有专创融合主要教学模式的基础上,结合认知论BECI模型和控制论黑白箱方法,构建在“做中学,创中悟”为核心理念的BMW“宝马”式教学模式。通过应用在用户体验设计课程实践证明,创设黑白题库引导学生完成OEB导向的BMW的用户体验项目设计,能将专业理论知识和创新创业理念方法有机融合,激发学生运用专业知识来创新创业的意愿和能力,有效提升学生自主创新能力的教学模式。 展开更多
关键词 专创融合 教学模式 SECI模型 黑白箱法 创客
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针对电气化铁路电分段电弧的建模分析与抑制方法研究 被引量:2
19
作者 周虹屹 刘志刚 +2 位作者 邓云川 杨云涵 高仕斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期2583-2593,共11页
针对电分段电弧,首先基于黑盒电弧模型,考虑列车过电分段时的动态过程,建立了电分段动态电弧模型;然后根据五跨锚段关节式电分段的实际机械结构,在PSCAD中建立了计及电分段的车–网集总参数电路模型;将电弧模型以电弧电阻的形式嵌入车... 针对电分段电弧,首先基于黑盒电弧模型,考虑列车过电分段时的动态过程,建立了电分段动态电弧模型;然后根据五跨锚段关节式电分段的实际机械结构,在PSCAD中建立了计及电分段的车–网集总参数电路模型;将电弧模型以电弧电阻的形式嵌入车–网电路模型中进行仿真,通过仿真结果分析电分段电弧的动态特性,并将仿真结果与试验结果进行了对比验证;最后基于电分段电弧的特性,提出了加装容阻吸收装置、改变电分段抬升角以及改变列车过电分段速度3种方案对电分段电弧进行抑制研究。研究结果显示:加装阻容吸收装置、抬升电分段与调节列车出电分段速度均对电分段电弧有明显的抑制效果;对于列车进电分段,在阻容吸收装置的阻值为75和225Ω时和电分段抬升为200mm时,对电弧的抑制效果较好;对于列车出电分段,在阻容吸收装置的阻值为100Ω时和电分段抬升为120mm时,对电弧的抑制效果较好,提升列车速度对电弧有明显抑制效果。 展开更多
关键词 电气化铁路 列车受流安全 电分段电弧 黑盒电弧模型 电弧抑制
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基于ν-支持向量机的波浪中船舶操纵运动辨识建模 被引量:2
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作者 张艳云 欧阳子路 邹早建 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期637-645,共9页
本文采用系统辨识方法对船舶在波浪中的三自由度操纵运动进行黑箱建模。以KCS船为研究对象,建模所需的数据由规则波中的船模回转试验获得。分别利用原始数据及经低通滤波处理后的数据,应用ν-支持向量机进行黑箱建模。进一步地,利用所... 本文采用系统辨识方法对船舶在波浪中的三自由度操纵运动进行黑箱建模。以KCS船为研究对象,建模所需的数据由规则波中的船模回转试验获得。分别利用原始数据及经低通滤波处理后的数据,应用ν-支持向量机进行黑箱建模。进一步地,利用所建立的模型进行运动预报,并将预报结果与真实的试验值进行比较,对所提出的建模方法进行验证。结果表明,ν-支持向量机是一种可进行波浪中的船舶操纵运动辨识建模的有效方法。 展开更多
关键词 船舶在波浪上的操纵运动 系统辨识 黑箱建模 ν-支持向量机
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