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。      

基于最大熵原理的顺磁性固体磁化研究

从最大熵原理出发,在经典和量子 2种情况下,研究了顺磁物质的磁化规律,得到了顺磁物质磁化强度的表达式,在高温弱磁情况下,磁化强度与外磁场成正比,与温度成反比,得到的结论与统计物理中的系综理论或最该然分布结论一致。该原理不仅适用于平衡态问题,而且也适用于非平衡定态问题。     

高熵陶瓷研究进展

高熵陶瓷是一类新兴的陶瓷材料,因其独特的结构和性能,近年来受到广泛的关注.本文从高熵陶瓷的定义出发,通过概述固相反应法、前驱体热解法以及放电等离子烧结法等高熵陶瓷制备方法,介绍了合成高熵陶瓷的工艺流程;并且详细阐述了近年来高熵氧化物、高熵碳化物、高熵二硼化物等体系的高熵陶瓷的研究成果,对不同体系的高熵陶瓷的特点和应用前...     

一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法

自聚焦算法是获得高质量合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)图像的重要步骤.针对复杂成像场景和复杂运动误差SAR自聚焦问题,提出一种基于遗传算法的最小熵自聚焦方法.方法 通过高阶多项式函数拟合相位误差,以图像熵为代价函数,利用遗传算法最小化代价函数进而估计出相位误差,尤其适合于成像场景没...