我们提出了一种使用神经网络反馈控制器对封闭环控制系统进行状态空间探索的新技术。我们的方法涉及近似闭环动力学轨迹的灵敏度。使用这样的近似器和系统模拟器，我们提出了一种指导状态空间探索方法，该方法可以生成在指定时间访问目标状态附近的轨迹。我们提出了一个理论框架，该框架确定我们的方法将产生一系列轨迹，该轨迹将到达目标状态的合适邻居。我们通过不同配置的神经网络反馈控制器对各种系统进行彻底评估。我们的表现优于早期的状态空间探索技术，并在质量（解释性）和性能（收敛速度）方面取得了显着改善。最后，我们采用算法来伪造一类时间逻辑规范，评估其针对最先进的伪造工具的绩效，并表现出其在补充现有的伪造算法方面的潜力。
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在许多科学应用中出现了从一组共同样本中获得两种（或更多）类型的测量的数据集。此类数据的探索性分析中的一个常见问题是识别有密切相关的不同数据类型的特征组。 Bimodule是来自两种数据类型的特征集的一对（A，B），因此A和B中的特征之间的汇总相关很大。如果A与B中的特征显着相关的特征集合，则BIMODULE（A，B）是稳定的，反之亦然。在本文中，我们提出并研究了基于迭代测试的程序（BSP），以识别Bi-View数据中稳定的双模型。我们进行了一项彻底的模拟研究，以评估BSP的性能，并使用GTEX项目的最新数据提出了表达定量性状基因座（EQTL）分析问题的扩展应用。此外，我们将BSP应用于气候数据，以确定北美地区年温度变化影响降水的区域。
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