利用泛Kriging方法构建湖南区域电离层TEC地图

文章基于电离层单层理论,选取HNCORS观测站提供的观测资料,计算湖南省区域上空VTEC,并使用泛Kriging方法进行空间插值,得到湖南区域实测VTEC分布图。通过对比GIM-TEC分布与IDW内插TEC分布,得出泛Kriging内插能够更准确精细地反映区域TEC的分布情况,且视觉质量更好,插值效果更平滑的结论。

基于主动学习Kriging模型的改进一次可靠度方法

结构可靠度分析的一次可靠度方法在每一迭代中均涉及迭代点的函数值及梯度值计算,但后续迭代过程不能充分利用前期迭代过程中迭代点的计算结果,因此计算效率有待于进一步提升。考虑到迭代后期迭代点在局部区域内波动,若以已有迭代结果为基础建立代理模型进行迭代后期迭代点的函数值及梯度值计算将有助于改善一次可靠度方法的计算效率。为此,该文在将一次可靠度方法的迭代过程分为全局搜索阶段与局部搜索阶段的基础上,针对两个阶段分别采用不同的计算策略,即全局搜索阶段沿用已有一次可靠度方法的迭代过程,在局部搜索阶段则基于全局搜索阶段的迭代结果建立Kriging模型,并引入可评估Kriging模型在迭代点处精度的学习函数,实现局部搜索阶段迭代点的高效率计算,从而提出了具有更高计算效率的改进一次可靠度方法。数值算例和工程算例的计算结果表明建议方法在保持精度不变的情况下,可显著提高一次可靠度方法的计算效率。

基于Kriging模型与FORM的钢板组合梁桥结构优化设计

考虑材料参数的不确定性以及设计变量多重约束条件的影响,提出了基于可靠性分析的钢板组合梁桥结构优化设计方法。首先,利用拉丁超立方试验设计(Latin hypercube design,LHD)构建试验组合方案,并通过有限元分析获取试验设计组合下的最大挠度响应值。基于获取的训练样本,构建能够表征结构最大挠度值与随机输入之间映射关系的Kriging代理模型。基于建立的代理模型,以钢结构截面积最小化为目标函数,建立符合规范要求与可靠度约束的优化数学模型,并采用一阶可靠性方法(first order reliability method,FORM),实现设计变量优化。通过比较具有相同设计变量上限,但下限分别为初始值的80%和70%两种优化设计方案,评估了两者在相同阈值以及不同阈值下设计变量的优化结果。最后对方案二在阈值为17 mm下的优化结果进行极限状态验算。结果表明:两个优化设计方案在阈值为17 mm下的优化结果更具合理性,并且方案二在同一阈值下具有更高的优化程度。随着阈值增加,优化程度增加,且腹板高度在较大阈值下对结果影响更大,而翼缘宽度在较小阈值下影响更大。

一种基于AK-MCS-K的失效概率函数估计方法

针对可靠性优化设计中失效概率函数求解复杂、计算量大等问题,提出一种求解失效概率函数的高效方法。所提方法的基本思路是利用自主学习Kriging方法构造输入变量全空间在失效边界处的局部代理模型,进而通过该局部代理模型结合Monte Carlo模拟法计算在指定分布参数样本下结构的失效概率,然后基于Kriging方法拟合分布参数样本点与对应结构失效概率之间的函数关系,最终建立用Kriging模型表达的失效概率函数的隐式函数。为了检验所提方法的精度和效率,给出了两个算例,对比了所提方法与已有的求解失效概率函数方法的计算结果。算例结果表明,所提方法适用于求解复杂的功能函数问题,并在满足精度要求的基础上显著降低了计算量。

偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法

针对昂贵约束优化问题中因超参数过多引发的维数灾难及优化效率不高问题,提出一种新的偏最小二乘Kriging模型辅助的高效全局优化方法。该方法通过偏最小二乘核函数提升Kriging模型建模效率,构建两种偏最小二乘权期望填充准则实现模型的自适应调整及高效全局优化。测试函数及工程实例结果表明,所提方法可有效减少超参数计算量,提升昂贵约束优化问题求解效率。尤其在高维问题中,所提方法在解的收敛速度,稳健性及精度方面均具有优势。

卷积神经网络的正则化方法综述

近年来,卷积神经网络已经广泛应用于计算机视觉各个领域中并取得了显著的效果。正则化方法是卷积神经网络的重要组成部分,它能避免卷积神经网络在模型训练的过程中出现过拟合现象。目前关于卷积神经网络正则化方法的综述较少,且大多缺乏对新提出的正则化方法的总结。首先对卷积神经网络中的正则化方法相关文献进行详细的总结和梳理,将正则化方法分为参数正则化、数据正则化、标签正则化和组合正则化;然后在ImageNet等公开数据集上,基于top-1 accuracy、top-5 accuracy等评价指标,对不同正则化方法的优缺点进行对比分析;最后讨论了卷积神经网络的正则化方法未来的研究趋势和工作方向。

基于LHS-Kriging-DW的页岩气集输管道内腐蚀预测模型研究

为了准确预测页岩气集输管道的内腐蚀速率,对DW(DeWarrd)模型进行修正,运用LHS(拉丁超立方抽样)优化的Kriging(克里金方法)对修正DW进行训练以建立模型并验证。通过高清漏磁检测器检测某页岩气集输管道内腐蚀速率,基于PIPESIM模拟该管道现场工况,运用多元非线性回归修正DW模型。运用LHS-Kriging对修正DW模型进行训练并优化,运用建立的模型对另一相邻管道进行了腐蚀速率的预测和现场开挖验证。现场内检测的结果显示:管线在几处低洼积液处发生了严重的腐蚀,因此引入了持液率作为修正因子修正DW模型。选择样本数为500用于LHS-Kriging-DW模型时误差较小。在实例运用中,10个开挖检测点有9个都在预测结果的95%置信区间内,这说明建立的腐蚀速率模型可用于指导现场内腐蚀直接评价等相关工作。

基于堆叠泛化方法的SGB模型在我国黄金价格预测中的应用

为了更加准确预测中国黄金价格走向,帮助我国政府和企业进行风险管理和投资决策。本文获取了2015—2023中国黄金月度收盘价,结合数据的影响因子,通过机器学习中的堆叠泛化方法,提出了一个新模型SGB,预测最后10个月的黄金价格,并与其余模型比较预测精度。通过相关检验,得出黄金价格影响最大因素的分别是美国黄金价和Dow Jones指数。实验证明,经过模型堆叠泛化后的新模型预测效果优于单一模型和基础模型。

泛发性脓疱型银屑病的临床研究进展

泛发性脓疱型银屑病属于特殊并且严重的一类银屑病,情况严重之下可能危及生命,可见原本银屑病脓疱基础上或正常皮肤上出现密集的且针尖样或粟粒样大小的脓疱,常常反复发作,影响身心健康。目前临床治疗泛发性脓疱型银屑病的药物较多,各有优劣,首选阿维A类药物。此次研究将分析泛发性脓疱型银屑病的诱因病因、临床表现、鉴别诊断以及临床治疗方法,进一步认识泛发性脓疱型银屑病。

面向标记语言的机器翻译方法研究

标记语言翻译相比于纯文本类型翻译任务来说,存在标记格式复杂多样造成的译文质量低和译文端格式难以保持等技术难题。针对这些难题,该文提出基于组合泛化的标记语言建模方法。同时,针对标记语言的格式还原问题,该文提出使用标签位置准确率、正确率、召回率和F_(1)值等指标来衡量标记语言格式还原效果。实验发现,该文所提出的泛化方法相较于基于截断、基于词对齐和已有的泛化方法,BLEU均有较大提升,格式还原率接近100%。

基于因果不变表示的领域泛化算法

目的:针对当前领域泛化方法没有考虑到数据和标签之间潜在的因果机制,忽视特征间潜在的语义依赖关系的问题,提出了一种通过解耦因果不变表示(decoupling causal invariant representation,DCIR)实现的领域泛化方法。方法:首先利用矩对原数据进行因果干预,生成具有相同因果特征不同非因果特征的增强数据,模拟非因果特征的可变性。并且提出了解耦邻近因子分解算法(decoupling proximity factorization algorithm,DPFA),基于经验协方差矩阵,通过设置滑动窗口与削减值,获取干预前后的特征不变表示及特征之间潜在的语义依赖关系。结果:在Digits、PACS和CIFAR10-C 3种基准数据集上进行了广泛实验,提出的DCIR方法相较于现有的的基线模型,平均精度分别最高可达到13.6%、26.29%、18.9%的提升。结论:通过解耦因果不变表示实现的领域泛化方法能够有效提升模型的泛化性能。

大直径密封组件的设计及测试方法研究

对某单点系泊电力滑环的大直径密封组件的设计和测试方法进行探索。对泛塞密封圈选型过程作了叙述和对比。改进了轴承自密封结构形式,将密封环与安装轴承基座进行分体设计,泛塞密封采用压套工艺安装,大幅降低了装配难度和失效风险。后期的维护亦可将密封组件作为独立模块进行保养或更换。设计了一套专用测试工装检验密封组件的可靠性和寿命,简述了测试方法和过程,为类似大直径密封结构的设计、装配和测试提供了参考。

“泛在学习”环境下初中语文读写整合策略研究

为了开阔学生的视野,提升学生的语文核心素养,教师应立足“泛在学习”环境,充分利用多元化的教学资源,从语文教材、现实生活、学生需求、实践活动和真实学情等方面出发,通过明确读写要求、寻找读写素材、优化读写形式、分解读写过程等环节,推动阅读与写作的融合,构建系统化、整合化的语文教学模式。

神经网络的泛化理论和泛化方法

泛化能力是多层前向网最重要的性能 ,泛化问题已成为目前神经网络领域的研究热点 .文中综述了神经网络泛化理论和泛化方法的研究成果 .对泛化理论 ,重点讲述神经网络的结构复杂性和样本复杂性对泛化能力的影响 ;对泛化方法 ,则在介绍每种泛化方法的同时 ,尽量指出该方法与相应泛化理论的内在联系 .

基于Kriging方法Argo数据重构太平洋温度场研究

采用Kriging算法，将2007年1～12月份期间获得的太平洋海域的Argo剖面浮标资料重新构成3°×3°的月平均海温场。重构的温度场能较好地揭示太平洋暖流区、西边界流系的季节性变化和西边界流系强温度锋面。将插值数据与同一时期的实测数据进行比较。结果表明Kriging算法得到的海表温度最大误差0．7℃，平均误差0．3℃，平均相对误差0．7％，平均标准误差0．06℃，计算结果令人满意。进一步利用重构的太平洋表层及水下4个断面的温度场分析了太平洋海域的温度分布格局及季节变化，赤道海区表层暖水占主体，随着水深增加，东部冷水迅速往东扩展，在200m时冷水基本把北上的太平洋暖水切断。

用Kriging方法构建中纬度区域电离层TEC地图

提出了中国中北部及周边(30°N～55°N,70°E～140°E范围内)区域电离层电子浓度总含量(TEC)地图(简称CNC TEC Map)的Kriging算法.比较了目前被广泛使用的电离层模型(Klobllchar,IRI和JPL GIM)与真实的TEC分布的符合情况;比较了常数漂移(普通Kriging方法)、线性漂移和二次漂移的Kriging方法;在三种不同的时间分辨率(5min,30min和120min)下,比较了Kriging算法、就近插值算法和多项式回归算法(5阶)绘制CNC TEC Map的效果.结果显示在本文研究区域内常用的电离层模型与真实TEC分布存在较大的区别;使用普通Kriging方法就可以较好的表示华北地区TEC分布;Kriging方法的结果优于其余两种插值算法,尤其是当时间分辨率提高到5min时,Kriging算法的优势比较明显.

基于Kriging方法的空间散乱点插值

给出的一种距离加权插值方法借鉴地质统计学中的Ｋｒｉｇｉｎｇ 方法，在空间数据场满足给定的统计分布特征的前提假设下进行插值．通过对帽状曲面函数的插值结果的观察，可以看出该方法可以获得良好的插值效果．

基于Kriging代理模型的结构形状优化方法研究

建立了一种进行结构形状优化的工程方法。该方法利用试验设计法选取位置变量样本点,并对各个样本点对应的结构进行尺寸优化,然后根据样本点和尺寸优化结果建立Kriging代理模型,再利用遗传算法求出位置变量最优解,进而得到结构最优解。最后进行了15杆平面拱式桁架、悬臂梁和25杆空间桁架三个形状优化算例,算例分析结果表明:该方法思路清晰、适应性强、优化效果明显,具有较大的工程应用价值。

Kriging与响应面方法在气动优化设计中的应用

近似模型方法在工程优化设计中开始得到重视。本文分别应用Kriging方法和响应面方法进行了翼型气动优化设计。结果表明,Kriging方法的设计结果,升阻比较参考翼型提高了81%;在初始设计空间,响应面方法的结果很差,通过不断缩减设计空间,设计得到了有效的改善,升阻比提高了70%,但需要的计算量远远高于Kriging模型。

基于Kriging统计的GPS高程拟合方法研究

从GPS高程测量应用于局部工程的问题着手,简述了GPS高程拟合原理,以传统的GPS高程拟合分别采用函数逼近模型和统计逼近模型为背景,提出了移动法曲面模型和多面函数模型下的Kriging(克里格)统计综合模型。通过某地区GPS水准网数据进行实验验证,结果表明:对于GPS高程拟合,该模型克服了单一统计模型和函数模型的不足,理论上更为完善,实践上其外符合精度比常规函数模型有显著提高。