一种可靠性增长试验抽样数Max-Min准则的反馈修正方法

对成败型航空发动机部件可靠性增长试验抽样数的确定问题进行了研究。推导出了初始故障数服从典型离散分布时的最小化最大准则(Max-Min准则),提出了一种逐次抽样样本估计值反馈修正方法。最后给出了一个应用实例,验证了该方法的有效性。     

直升机高置信度中值使用飞行谱编制方法

依据直升机使用寿命分布规律,在高置信度条件下,提出了飞行谱编制的最小样本容量准则。在此基础上,采用科目统计和飞行状态分解技术,基于单机10年统计分析的方法,研究了直升机高置信度中值使用飞行谱编制原理,以此编制的使用飞行谱具有一定的置信区间,能够真实地反映直升机单机短期执行任务的分散性和整个机群长期服役的规律性,为研究直升机关键动部件的损伤与直升机定寿提供依据。     

复杂环境下少样本域自适应雷达RD智能识别技术

针对复杂电磁环境下，传统基于雷达回波的目标识别方法定位精度差和识别能力不足的问题，以典型海背景环境下的雷达时频二维像目标为研究对象，提出了复杂环境下少样本域自适应雷达智能RD识别技术，通过设计基于分离注意力的偏移区间配准目标识别算法架构，实现了对目标的精确定位和识别，同时设计了域自适应技术对源域和目标域进行特征配准，解决少样本条件下算法场景适应性不足的问题。通过在雷达回波仿真数据和真实数据上对算法测试验证，取得了较优的结果，证明了该算法的有效性。     

基于二维独立均匀分布对抗自编码的模式识别研究

标准对抗自编码模型能够以自监督方式自适应提取输入样本的特征,并通过对抗机制对提取的特征施加特定的先验分布,从该先验分布进行采样输入解码器,则可生成与输入样本近似的样本。但在实际应用中,有时需要生成指定类别的样本;对于模式识别任务,通常还需要对多类别样本的特征进行提取,并强化特征间差异,从而进行聚类分析。针对上述需求,本文提出基于二维独立均匀分布对抗自编码的分析模型。在该模型中,根据类别信息构建二维均匀分布,便于对不同类别的可视化特征进行专属约束,从而强化不同类别特征间的差异;此外,通过自监督与对抗训练,使得对应特定类别信息的均匀分布样本能够生成指定类别的样本。方法经网络公开数据MNIST数据集进行了验证,研究表明,该方法能够利用与类别信息相关的二维独立均匀分布对隐变量进行约束,提高了特征聚类性能,并能够生成指定类别的样本。     

基于CPSOGSA算法的威布尔参数估计及其在民机设备可靠性评估中的应用

为了解决小样本条件下民机装备可靠性模型参数的估计问题，本文提出一种基于收缩系数的粒子群万有引力搜索算法（Contraction factor Particle Swarm Optimization-Gravitational Search Algorithm,CPSOGSA）的参数估计算法。该方法提升了粒子群算法寻优性能，有效提升威布尔模型的参数估计精度。通过算例证明：该方法可以很好地用于民机设备的小样本可靠性参数估计，估计结果具有较高的精度，且耗时更短，表明了该方法的有效性和可行性。     

一种基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法

黑盒对抗样本生成过程中通常会指定1个攻击组，包括1个原始样本和1个目标样本，使得生成的对抗样本与原始样本范数差别不大，但被分类器识别为目标样本的分类。针对攻击组的攻击难度不同导致攻击不稳定的问题，以图像识别领域为例，设计了基于决策边界长度的攻击距离度量方法，为攻击组的攻击难易程度提供了度量方法。在此基础上，设计了基于攻击距离的对抗样本攻击组筛选方法，在攻击开始前就筛去难以攻击的攻击组，从而实现在不修改攻击算法的前提下，提升攻击效果。实验表明:相比于筛选前的攻击组，筛选后的攻击组的总体效果提升了42.07%，攻击效率提升了24.99%，方差降低了76.23%。利用攻击组的对抗样本生成方法在攻击前先进行攻击组筛选，可以稳定并提高攻击效果。      

大规模物联网恶意样本分析与分类方法

物联网（IoT）恶意样本发展迅猛，在网络中大量攻击各类物联网设备，但由于开源问题导致其家族特征并不明显，需要一种更细粒度的样本分类方法，以解决高级威胁样本发现和攻击组织追踪等问题。针对该问题，对2019年5月至2020年5月捕获到的157 911个物联网恶意样本进行了大规模分析，并标注了一套包含9个家族分支共计12 278个样本的数据集。提出了物联网恶意样本的分类方法，通过静态逆向分析提取FCG图和文本等复杂结构特征，利用图表示学习和文本表示学习的特征，在标注的数据集上取得了平均召回率88.1%的分类效果。所提方法在实际工作应用中效果优异。      

改进S-A湍流模型对横向射流的CFD模拟

通过在Spalart-Allmaras(S-A)湍流模型中加入应变率张量，来改善模型对横向射流(JICF)的计算精度。模拟了速度比分别为0.5和1.5工况下的横向射流。经实验值验证，结果表明:改进后的S-A模型预测精度有所提升；并对湍流模型改进部分对横向射流的作用机制做出了分析。将改进后S-A模型的计算结果与k-ε模型，雷诺应力模型(RSM)和大涡模拟(LES)的结果进行比较，发现S-A模型在速度比为0.5时精度最高，而在速度比为1.5工况下没有明显优势；并对这一现象做出了合理分析。