黑箱方法步骤

1. 为什么人们把消费者的购买过程称之为黑箱

在消费者做出购买行为之前，商家无法了解消费者的购买行为与购买意愿。

我们从营销角度来看，消费者黑箱将揭示什么人，在什么时间，在什么场合，抱着什么目的去消费什么产品。许多商家在产品销售过程中，虽然他们知道自己产品的质量，价格以及消费者购买的结果，但是消费者是怎么想的，而且他们的决策过程是什么样的，他们却不知道。现在许多营销学都在研究消费者“黑箱”。

黑箱理论的出发点

“黑箱”的研究方法的出发点在于：自然界中没有孤立的事物，任何事物间都是相互联系，相互作用的，所以，即使我们不清楚“黑箱”的内部结构，仅注意到它对于信息刺激作出如何的反应，注意到它的输入—输出关系，就可对它作出研究。

如果我们能设计出一个系统，在同样的输入作用下，它的输出和所模拟的对象的输出相同或相似，就可以确认实现了模拟的目标。在此，信息的输入，就是一个事物对黑箱施加影响；信息的输出，就是黑箱对其他的事物的反作用。

事实上人们在对信息进行分析和综合时，很少追求结构上的相似性，而总是把握信息的观点，行为功能的观点。

系统整体优化法，即是从系统的观点出发，着重从整体与部分之间、整体与外部环境之间的相互联系中，综合地考察对象，从而达到全面地、最佳地解决问题的目的。

以上内容参考：网络-消费者黑箱、网络-黑箱理论

2. 黑箱理论的提出

什么是黑箱理论
所谓“黑箱”，就是指那些既不能打开，又不能从外部直接观察其内部状态的系统，比如人们的大脑只能通过信息的输入输出来确定其结构和参数。“黑箱方法”从综合的角度为人们提供了一条认识事物的重要途径，尤其对某些内部结构比较复杂的系统，对迄今为止人们的力量尚不能分解的系统，黑箱理论提供的研究方法是非常有效的。

黑箱理论的出发点
“黑箱”的研究方法的出发点在于：自然界中没有孤立的事物，任何事物间都是相互联系，相互作用的，所以，即使我们不清楚“黑箱”的内部结构，仅注意到它对于信息刺激作出如何的反应，注意到它的输入—输出关系，就可对它作出研究。如果我们能设计出一个系统，在同样的输入作用下，它的输出和所模拟的对象的输出相同或相似，就可以确认实现了模拟的目标。在此，信息的输入，就是一个事物对黑箱施加影响；信息的输出，就是黑箱对其他的事物的反作用。事实上人们在对信息进行分析和综合时，很少追求结构上的相似性，而总是把握信息的观点，行为功能的观点。
系统整体优化法，即是从系统的观点出发，着重从整体与部分之间、整体与外部环境之间的相互联系中，综合地考察对象，从而达到全面地、最佳地解决问题的目的。

3. 机械系统设计从列出黑箱到形成设计方案通常要经过哪些步骤

这个实在方案设计阶段提出来的
机器的功能分析，就是要对设计任务书提出的机器功能中必须达到的要求、最低要求及希望达到的要求进行综合分析；
即这些功能能否实现，多项功能间有无矛盾，相互间能否替代等。
最后确定出功能参数，作为进一步设计的依据。
在这一步骤中，要恰当处理需要与可能、理想与现实、发展目标与当前目标等，之间可能产生的矛盾问题。</ol>

4. 已知输入输出数据，进行黑箱建模，得到传递函数，用什么方法呢遗传算法神经网络操作步骤源程序

遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(indivial)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

附件包含好几个用遗传算法优化神经网络初始权值的matlab程序，算是一个小合集，搜集了目前网上最流行的几个GA-BP案例。运行前需安装遗传算法工具箱GAOT，否则无法运行。