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一种基于统计学习的换料堆芯装载优化空间特征提取方法
1
作者
胡钰莹
廖鸿宽
+6 位作者
李庆
于颖锐
刘鑫尧
陈飞飞
黄世恩
蔡云
向宏志
《科技创新导报》
2022年第27期155-159,共5页
本文提出了一种基于统计学习方法的换料堆芯装载优化空间特征提取方法,建立了适用于换料堆芯装载优化问题的特征统计量,将优化问题中的各种优化操作通过统计量加以学习和统计分析,获得了各优化操作的特征概率模型。通过实际的换料堆芯...
本文提出了一种基于统计学习方法的换料堆芯装载优化空间特征提取方法,建立了适用于换料堆芯装载优化问题的特征统计量,将优化问题中的各种优化操作通过统计量加以学习和统计分析,获得了各优化操作的特征概率模型。通过实际的换料堆芯装载方案优化设计问题检验可以看出,采用统计学习建立的概率模型可有效获取当前局部邻域内优化空间的特征规律,可显著提升设计优化性能,其优化份额和评价目标均值均显著优于均匀概率模型和其他邻域的异常概率模型,为开展新型高速优化算法设计奠定了基础。
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关键词
换料堆芯装载
统计学习
特征提取
概率模型
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职称材料
题名
一种基于统计学习的换料堆芯装载优化空间特征提取方法
1
作者
胡钰莹
廖鸿宽
李庆
于颖锐
刘鑫尧
陈飞飞
黄世恩
蔡云
向宏志
机构
中国核动力研究设计院核反应堆系统设计技术重点实验室
中国核动力研究设计院
出处
《科技创新导报》
2022年第27期155-159,共5页
文摘
本文提出了一种基于统计学习方法的换料堆芯装载优化空间特征提取方法,建立了适用于换料堆芯装载优化问题的特征统计量,将优化问题中的各种优化操作通过统计量加以学习和统计分析,获得了各优化操作的特征概率模型。通过实际的换料堆芯装载方案优化设计问题检验可以看出,采用统计学习建立的概率模型可有效获取当前局部邻域内优化空间的特征规律,可显著提升设计优化性能,其优化份额和评价目标均值均显著优于均匀概率模型和其他邻域的异常概率模型,为开展新型高速优化算法设计奠定了基础。
关键词
换料堆芯装载
统计学习
特征提取
概率模型
Keywords
Refueling load
Statistical learning
Feature extraction
Probabilistic model
分类号
TL329.2 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
一种基于统计学习的换料堆芯装载优化空间特征提取方法
胡钰莹
廖鸿宽
李庆
于颖锐
刘鑫尧
陈飞飞
黄世恩
蔡云
向宏志
《科技创新导报》
2022
0
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