检索结果-内蒙古大学图书馆

煤炭学报 2019年第10期44卷 3223-3232页

作者：张君李玉贵太原科技大学机械工程学院山西太原030024 太原重型机械教育部工程研究中心山西太原030024 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司山西太原030006

矿用锚杆钻机广泛用于井下顶板和侧帮的打孔和支护,极大地缓解了掘锚失调的问题。为此以机械臂为研究对象,对含有不确定性区间参数的机械臂运动学进行了误差分析。由于传统微分法对机械臂运动学误差分析存在很大的局限性,故将Chebyshev... 详细信息

矿用锚杆钻机广泛用于井下顶板和侧帮的打孔和支护,极大地缓解了掘锚失调的问题。为此以机械臂为研究对象,对含有不确定性区间参数的机械臂运动学进行了误差分析。由于传统微分法对机械臂运动学误差分析存在很大的局限性,故将Chebyshev扩张函数算法应用在求解含不确定性区间参数的机械臂运动学中。具体方法是采用了扫描法(SAS)、张量积(CTP)、与配点法(CCM)3种代理模型对含有不确定性参数的机械臂运动学正解矩阵进行响应区间的包络研究,3种代理模型在CPU时间消耗上均有所减少。其中配点法(CCM)的优势较为突出,与原始计算方法相比时间消耗减少了97.65%。同时也将理论值和3种区间代理模型计算出的上、下边界响应值进行了对比。结果表明配点法(CCM)、扫描法(SAS)计算出的边界值与理论值更加接近,产生较小范围的误差。最后在样机上对所提算法进行验证,紧密的包裹效果验证了本文提出算法的精度和有效性。其中扫描法(SAS)和配点法(CCM)这两种代理模型在上下边界值的求解中拥有较小的保守估计,张量积法(CTP)代理模型则在局部求解中获得较好的估计。对含有不确定性参数的响应区间研究,成为了预测机械臂空间轨迹跟踪和定位的新方法,确保机械臂的预测误差值最小。同时也为实现机械臂的最优结构的设计和高速、高精度的控制,提供一定的理论指导。

关键词：锚杆钻机机械臂不确定性估计区间算法运动学误差估计

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基于参数不确定性的预应力混凝土梁模型修正

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华中科技大学学报（自然科学版） 2011年第11期39卷 87-91页

作者：房长宇张耀庭华中科技大学土木工程与力学学院湖北武汉430074 广西工学院土建系广西柳州545006

提出了基于参数不确定性的全预应力混凝土梁模型修正方法.灵敏度分析发现混凝土弹性模量和密度是影响梁的自振频率较大的参数.在贝叶斯理论中融入马尔可夫链-蒙特卡罗算法,实现了有限元分析程序和复合链抽样技术的协同工作,得到了模型... 详细信息

提出了基于参数不确定性的全预应力混凝土梁模型修正方法.灵敏度分析发现混凝土弹性模量和密度是影响梁的自振频率较大的参数.在贝叶斯理论中融入马尔可夫链-蒙特卡罗算法,实现了有限元分析程序和复合链抽样技术的协同工作,得到了模型参数后验分布的统计特征,并预测了梁的前三阶自振频率分布范围.数值分析表明:模型参数后验分布的标准差相对于先验分布有较大的改变,不同的观测数据源的计算参数后验估计存在差异;由本方法得到的前两阶自振频率中间位置与试验均值比较接近.

关键词：预应力混凝土自振频率模型修正贝叶斯方法马尔科夫链-蒙特卡罗法不确定性估计

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考虑已知不确定性的随机Kriging建模方法（英文）

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系统仿真学报 2016年第6期28卷 1261-1272页

作者：王波 Haechang Gea 白俊强张玉东宫建张卫民中国航天空气动力技术研究院研发中心北京100074 新泽西州立大学机械宇航学院新泽西piscataway08854 西北工业大学航空学院西安710072

近年来考虑不确定性的设计引起了各领域越来越多的关注。为了解决不确定性研究中计算量大的问题,构建了针对已知不确定性问题的随机Kriging模型,所建立模型通过将固有不确定性假设引入随机Kriging模型最初问题的构建和固有不确定性相关... 详细信息

近年来考虑不确定性的设计引起了各领域越来越多的关注。为了解决不确定性研究中计算量大的问题,构建了针对已知不确定性问题的随机Kriging模型,所建立模型通过将固有不确定性假设引入随机Kriging模型最初问题的构建和固有不确定性相关性的推导,以充分考虑输入变量的随机性因素。三个基础算例被用来测试所构建模型相对于已有随机Kriging建模方法的优势,结果显示本文所构建随机Kriging模型是相比确定性的Kriging理论更具通用性的方法,适用于对各非均等已知不确定性问题的预测,解决了已有模型无法得到可信估计方差的问题。

关键词：随机问题不确定性估计代理模型 Kriging方法

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多专家注释的视杯和视盘不确定性量化

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计算机工程 2023年第1期49卷 250-257,269页

作者：刘丽霞宣士斌刘畅李嘉祥广西民族大学人工智能学院南宁530006

现有基于深度学习的视杯和视盘分割方法在模型训练时,仅使用图像的单个注释或从多个注释中获取唯一的注释信息,忽略原始多专家标注中嵌入的一致性或差异性信息,从而导致模型和预测结果过度自信等问题。提出一种基于多解码器不确定性感... 详细信息

现有基于深度学习的视杯和视盘分割方法在模型训练时,仅使用图像的单个注释或从多个注释中获取唯一的注释信息,忽略原始多专家标注中嵌入的一致性或差异性信息,从而导致模型和预测结果过度自信等问题。提出一种基于多解码器不确定性感知体系的模型MUA-Net。通过引入专业知识推断模块,将各个专家注释的专业知识水平作为先验知识嵌入编码器和解码器的瓶颈中,以形成包含专家线索的高级语义特征。利用可同时学习多个注释的多解码器结构调节多专家之间的分歧,重构多专家注释过程,并对不确定或分歧区域进行量化。提出一种双分支软注意机制,增强多解码器分割预测的模糊区域,得到最终校准的分割结果。实验结果表明,该模型在RIGA数据集上能以较高的不确定性预测合理的区域,与MRNet模型相比,该模型在视杯分割中的平均精度、Dice系数、交并比分别提升了0.75、0.39、0.41个百分点。

关键词：不确定性估计多解码器多专家注释视杯视盘分割软注意机制

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市场比较法的不确定性传播研究

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中国土地科学 2015年第4期29卷 57-64页

作者：蔡剑红朱道林北京建筑大学测绘与城市空间信息学院北京100044 中国农业大学资源与环境学院北京100193

研究目的:为了提高公信力,有必要对市场比较法进行可靠性研究,用定量的指标对该方法自身的优劣程度进行评估。研究方法:采用误差理论中的误差传播律来定量研究市场比较法整个估价流程对最后评估结果的影响程度,包括因比较案例的选择、... 详细信息

研究目的:为了提高公信力,有必要对市场比较法进行可靠性研究,用定量的指标对该方法自身的优劣程度进行评估。研究方法:采用误差理论中的误差传播律来定量研究市场比较法整个估价流程对最后评估结果的影响程度,包括因比较案例的选择、交易情况修正、期日修正、区域因素修正、个别因素修正以及多个比准价格的加权平均所存在着的诸多不确定性因素最后导致估值的不确定性程度,同时,在比准价格的加权平均中,通过各比准价格的不确定性程度来定权。研究结果:应用误差理论,得出估值的不确定度,可作为评估地价评估值的质量指标。研究结论:应用可靠性理论可以衡量市场比较法的不确定性程度。

关键词：土地评价市场比较法不确定性估计误差传播律可靠性

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基于可能性理论的测试信息融合及不确定性处理方法与分析

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计量学报 2018年第1期39卷 140-144页

作者：余学锋于杰张红清 63870部队陕西华阴714200

针对测试信息融合及不确定性处理问题,提出了采用条件可能性分布获取测量过程后验信息的方法。设计了用随机模糊变量的可能性分布取代概率分布的技术途径,给出了实现测试信息融合及不确定性处理的基本思路,并通过实例说明了该方法的实... 详细信息

针对测试信息融合及不确定性处理问题,提出了采用条件可能性分布获取测量过程后验信息的方法。设计了用随机模糊变量的可能性分布取代概率分布的技术途径,给出了实现测试信息融合及不确定性处理的基本思路,并通过实例说明了该方法的实用性和有效性。结果表明,基于可能性理论,结合可靠的测量先验信息,可以得到精确的测量结果后验估计。

关键词：计量学测量信息融合可能性分布随机模糊变量不确定性估计

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基于生成对抗网络的数据不确定性量化方法

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计算机应用 2023年第4期43卷 1094-1101页

作者：王昊王子成张超马韵升大连理工大学数学科学学院辽宁大连116024 山东京博控股集团有限公司山东滨州256500

针对直接使用高维、高频、含有噪声的现实世界数据进行数据处理时会导致估计器不可靠的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的数据不确定性量化方法。首先,通过GAN重构原始数据分布,构建噪声空间到原始数据空间的映射分布;其次,使用马... 详细信息

针对直接使用高维、高频、含有噪声的现实世界数据进行数据处理时会导致估计器不可靠的问题,提出一种基于生成对抗网络(GAN)的数据不确定性量化方法。首先,通过GAN重构原始数据分布,构建噪声空间到原始数据空间的映射分布;其次,使用马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法抽取样本,从而得到基于原始数据分布的新样本;然后,基于指定的函数定义样本的不确定性置信区间;最后,使用置信区间对原始数据进行不确定性估计,并选择置信区间内的数据作为估计器使用的数据。实验结果表明,与使用原始数据相比,使用置信区间内的数据进行估计器训练达到性能上限所需要的样本数减少了50%;同时,对比原始训练数据,置信区间内的数据在达到相同测试精度时所需要的样本数平均降低了30%。

关键词：生成对抗网络不确定性量化马尔可夫链蒙特卡洛方法置信区间不确定性估计

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基于不确定性预估的强化学习策略优化及应用

基于不确定性预估的强化学习策略优化及应用

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作者：潘斐阳中国科学院大学

学位级别：博士

强化学习智能体通过与环境交互来学习如何优化策略从而最大化其长期收益。随着深度学习技术的发展，深度强化学习在游戏、机器人控制、电子商务、金融等领域也得到了广泛应用。在这种与环境交互的过程中，强化学习智能体面临的核心难题... 详细信息

强化学习智能体通过与环境交互来学习如何优化策略从而最大化其长期收益。随着深度学习技术的发展，深度强化学习在游戏、机器人控制、电子商务、金融等领域也得到了广泛应用。在这种与环境交互的过程中，强化学习智能体面临的核心难题即为探索与利用的平衡:智能体在交互过程中收集到有限而不完全的部分数据时，一方面需要“知道自己不知道什么”，从而在后续的交互中有方向性地探索这些状态和动作;另一方面也需要“知道自己知道什么”，从而学到有助于最大化收益的决策策略。然而，此前的深度强化学习及相关应用研究在追求探索与利用的平衡时往往无法满足上述两方面的要求，因此最终使得强化学习智能体在策略优化时表现欠佳。　　为了高效的强化学习策略优化，本论文以不确定性预估作为使智能体达到探索与利用的平衡的突破口。本文通过一系列研究发现:当强化学习智能体对其所处环境及相应的数据有更好的不确定性预估之时，其在探索未知环境、利用已收集数据时的样本效率均有提升，且能够大幅提升强化学习算法在机器人运动控制、视频游戏、电子商务等应用中的收益表现。　　具体来说，本文作出的主要工作与创新点如下:　　1)针对策略优化算法探索时样本效率低的问题，提出基于模型的策略探索，通过有模型强化学习中的不确定性预估给每个状态-动作对赋予探索价值，从而提升策略探索的效率。　　2)针对有模型强化学习因缺乏不确定性预估导致样本效率低、鲁棒性差、模型利用率低的问题，提出一种基于掩蔽模型的策略优化算法，通过有模型强化学习中的不确定性预估提升样本利用效率，只在模型可信度高的情况下信任模型，从而提升模型交互过程中的样本效率。　　3)针对策略在批量探索时缺乏多样性的问题，创新地提出考虑多样性的不确定性预估和对应的策略优化方法，通过对动作子集而非单个动作计算不确定性预估的方式提升批量探索效率。　　4)针对电子商务推荐系统的应用，提出了一种结合不确定性预估的基于策略的上下文推荐算法，其有别于基于价值的方法可以直接通过一个策略神经网络给出选择各个推荐动作的概率，并大幅提升推荐系统的样本效率。　　5)针对基于价值的在线广告推荐应用，提出了一种结合贝叶斯不确定性预估与非贝叶斯Bootstrap探索策略的算法，利用生成噪声数据的方式学习模型不确定性，在不增加模型推理复杂度的前提下获得优异的探索效率。

关键词：强化学习策略优化不确定性估计掩蔽模型噪声数据

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面向典型动力学问题的稀疏回归不确定性区间算法研究

面向典型动力学问题的稀疏回归不确定性区间算法研究

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作者：李超大连理工大学

学位级别：博士

工程问题分析受诸多不确定性影响,很小的不确定性都可能会引发很大的误差甚至事故。因此,不确定性的研究在学术界与工程界都引起了广泛的重视。对不确定性研究问题的相关数学方法,一般可以划分为概率和非概率两种方法。前者一般适用于... 详细信息

工程问题分析受诸多不确定性影响,很小的不确定性都可能会引发很大的误差甚至事故。因此,不确定性的研究在学术界与工程界都引起了广泛的重视。对不确定性研究问题的相关数学方法,一般可以划分为概率和非概率两种方法。前者一般适用于统计信息易获得的不确定性问题;后者则在概率方法无法实施或者描述有偏差的情况下发挥重要作用。在处理某些特定的认知不确定性问题中(如概率统计信息不足、理想化数学表示、简化建模等过程引入的不确定性),非概率方法可以给出更实用的不确定性的描述和量化计算。其中,区间方法由于其描述易获得,计算易实施等优点被广泛应用于不确定性影响估计。已有的近似区间算法在不确定性变量增加时计算效率低,精度有待提高;因此研究适用于范围更广且效率更高的不确定性区间估计算法具有重要意义。本文从近似区间算法的特点出发,给出了该类算法的一般性特征和通用构造模式。.该类算法使用代理模型对问题进行近似,并要求代理模型是“系数”“基函数”的形式,且所选用的基函数可以进行区间分析。通用构造模式将算法构造过程划分为四个模块:取样、多项式基函数选取、系数计算、区间分析。模块的划分极大地方便了算法构造,提高了处理不确定性问题的能力。在通用构造模式中引入稀疏回归方法,构建了高维基函数低维样本的多项式区间估计方法。本文面向典型动力学问题,对多项式代理模型区间算法的构造和效率进行研究,并使用提出的算法对不确定性影响下动力学问题的响应包络区间进行估计。主要研究内容如下:第一,提出了基于稀疏回归和正交多项式代理模型的不确定性估计区间算法。针对含不确定性参数的ODEs(常微分方程组)表示动态系统的响应估计问题,提出了稀疏回归Chebyshev区间算法。使用Chebyshev张量积的低阶项做基函数,降低了基函数维度并获得了有效精度;通过“弹性网格”的稀疏回归方法计算回归系数,进一步降低了对样本数量的需求。该方法提高了 Chebyshev区间算法效率,同时降低了 Chebyshev区间算法产生的保守估计效应。针对DAEs(微分代数方程组)表示的多体动力学系统的不确定性估计,发展了并行的稀疏回归Legendre区间算法。方法中,使用Legendre多项式构造基函数来保证效率和精度,选择合适的三角形式Legendre多项式做区间分析以减少保守估计效应,提出了取样和区间算法分别并行的策略,进一步提高了动力学问题中区间算法实施的效率。第二,提出了含非概率不确定性参数最优控制问题控制和状态包络的估计算法。首先采用区间模型描述含不确定性参数最优控制问题。本文的描述只需要已知不确定性输入的边界。利用代理模型区间算法将含不确定性参数最优问题转换为一系列参数确定性的最优控制问题求解。该算法在已有确定性最优控制方法基础上,实现了非概率不确定性影响下最优控制控制输入和状态变量包络的估计。将其应用于含不确定边界卫星编队飞行重构过程碰撞估计,可有效预测可能发生的碰撞及其发生的位置和时间。第三,基于SiPESC面向服务插件式的软件编程技术,设计了代理模型区间算法的软件构架。该构架基于面向服务的概念,提出了区间算法、代理模型、试验设计的软件设计方案。此构架兼顾了工程实用需求和科研中算法研发测试需求,设计了高度灵活的“模型”+“算法”+“参数”+“管理者”开发模式。以此软件构架为基础,实现了多种代理模型区间算法,以及常用试验设计、代理模型方法。最后以脚本的方式为例展示了各部分功能便捷灵活的使用方式。

关键词：不确定性估计稀疏回归区间算法不确定性动力学系统不确定性最优控制 SiPESC区间算法功能

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具有大不确定性对象的分层切换控制方法

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控制工程 2007年第3期14卷 297-300,324页

作者：高锋李克强王建强连小珉清华大学汽车安全与节能国家重点实验室北京100084

针对大模型不确定性对象的控制问题,提出了一种基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法。为减少覆盖不确定性需要的模型数量,采用多个乘性不确定模型来描述对象,并应用LMI方法设计控制器集合。考虑鲁棒控制中常用系统增益来度量不确... 详细信息

针对大模型不确定性对象的控制问题,提出了一种基于鲁棒控制理论的多模型分层切换控制方法。为减少覆盖不确定性需要的模型数量,采用多个乘性不确定模型来描述对象,并应用LMI方法设计控制器集合。考虑鲁棒控制中常用系统增益来度量不确定性,设计了一种基于不确定性增益估计的切换指标函数,并据此将控制器集合中合适的控制器连接到反馈回路中。理论分析表明系统BIBO稳定,且具有一定的扰动抑制能力。仿真实验结果验证了控制方法的有效性。

关键词：切换控制多模型不确定性估计鲁棒控制

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