检索结果-内蒙古大学图书馆

红外与激光工程 2021年第7期50卷 144-150页

作者：尚珊珊余子开范涛金利民上海工程技术大学图书馆上海201620 上海航天设备制造总厂有限公司装配部上海200245 上海工程技术大学人工智能产业研究院上海201620 中国科学院上海高等研究院上海光源上海201210

将高斯过程模型应用于合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。高斯过程模型是基于贝叶斯框架的统计学习算法,通过结合核函数和和概率判别构建分类模型。与传统分类模型相比,高斯过程模型可以获得更高的分类效率和精度。方法实施过程中,采用SA... 详细信息

将高斯过程模型应用于合成孔径雷达(SAR)图像目标识别。高斯过程模型是基于贝叶斯框架的统计学习算法,通过结合核函数和和概率判别构建分类模型。与传统分类模型相比,高斯过程模型可以获得更高的分类效率和精度。方法实施过程中,采用SAR图像的特征矢量作为输入,以目标类别标签作为输出训练高斯过程模型。对于待识别样本,通过计算其在高斯过程模型下属于各个类别的后验概率判定其目标类别。实验中,依托MSTAR数据集在典型条件下开展测试。根据实验结果,所提方法在标准操作条件下对10类目标识别精度达到99.28%;在30°和45°俯仰角下的平均识别率分别为98.04%和73.13%;在噪声干扰各个信噪比条件下均保持最高性能。实验结果验证了所提方法的有效性和稳健性。

关键词：合成孔径雷达目标识别高斯过程模型 MSTAR数据集

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高斯过程模型的全局灵敏度分析的参数选择及采样方法

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振动工程学报 2015年第5期28卷 714-720页

作者：万华平任伟新王宁波合肥工业大学土木与水利工程学院安徽合肥230009 中南大学土木工程学院湖南长沙410004

提出了基于全局灵敏度分析的有限元模型修正参数选择方法,考虑了参数整个变化空间的作用及参数间的相互作用,具有适用于参数不确定性大和无模型限制等优势。全局灵敏度分析常采用蒙托卡罗方法计算灵敏度指标,因此足够大的采样次数是获... 详细信息

提出了基于全局灵敏度分析的有限元模型修正参数选择方法,考虑了参数整个变化空间的作用及参数间的相互作用,具有适用于参数不确定性大和无模型限制等优势。全局灵敏度分析常采用蒙托卡罗方法计算灵敏度指标,因此足够大的采样次数是获得可靠灵敏度指标的前提,但是同时会造成计算成本的增加。为此,采用高斯过程模型取代耗时的有限元模型用于降低计算成本,同时探讨了拉丁超立方抽样、Halton序列和Sobol序列3种空间采样方法用于全局灵敏度分析的计算效率,旨在选择一种高效的采样方法。最后,一桁架人行桥实例验证了有限元模型修正参数选择和采样选择方法。

关键词：参数选择有限元模型修正全局灵敏度分析高斯过程模型拉丁超立方抽样

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桥梁结构固有频率不确定性量化的高斯过程模型方法

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中国科学：技术科学 2016年第9期46卷 919-925页

作者：万华平任伟新钟剑合肥工业大学土木与水利工程学院合肥230009

桥梁结构参数的不确定性必然导致其固有频率具有不确定性,量化固有频率的不确定性可为与动力特性相关的桥梁结构分析与设计工作提供更为准确的动力特性信息.均值和方差是刻画固有频率不确定性的两个非常重要的统计特性,本文旨在探讨一... 详细信息

桥梁结构参数的不确定性必然导致其固有频率具有不确定性,量化固有频率的不确定性可为与动力特性相关的桥梁结构分析与设计工作提供更为准确的动力特性信息.均值和方差是刻画固有频率不确定性的两个非常重要的统计特性,本文旨在探讨一种可用于快速有效计算桥梁结构固有频率的均值和方差的方法.桥梁结构通常具有结构形式复杂,尺寸大等特点,传统的蒙特卡洛方法因计算花费高而使用受限.本文采用高斯过程模型取代复杂的桥梁结构有限元模型来表征不确定参数与固有频率的关系,快速有效地计算固有频率的均值和方差.该方法适用于参数服从任意概率分布的情形,其可靠性通过具有解析均值和方差的函数得到验证.最后,本文的高斯过程模型方法用来计算安庆铁路长江大桥固有频率的统计特性.

关键词：不确定性量化固有频率高斯过程模型桥梁结构

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基于序贯设计和高斯过程模型的结构动力不确定性量化方法

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浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 529-536页

作者：万华平张梓楠周家伟任伟新浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 浙江大学平衡建筑研究中心浙江杭州310028 浙江大学建筑设计研究院有限公司浙江杭州310028 深圳大学土木与交通工程学院广东深圳518060

将直接基于有限元模型的蒙特卡罗方法用于结构动力不确定性量化较耗时,为此采用高斯过程模型取代耗时的有限元模型,提高不确定性量化的计算效率.提出基于序贯设计和高斯过程模型的结构动力不确定性量化方法,通过样本填充准则迭代,选择... 详细信息

将直接基于有限元模型的蒙特卡罗方法用于结构动力不确定性量化较耗时,为此采用高斯过程模型取代耗时的有限元模型,提高不确定性量化的计算效率.提出基于序贯设计和高斯过程模型的结构动力不确定性量化方法,通过样本填充准则迭代,选择最优样本点建立自适应高斯过程模型,提升动力不确定性量化精度.在建立的自适应高斯过程模型框架下,动力特性统计矩的高维积分转化为一维积分,进而进行解析计算.采用2个数学函数来展示自适应高斯模型的拟合过程,高斯过程模型的拟合精度随着迭代次数增加而明显增加.将所提方法应用于柱面网壳的固有频率统计矩计算,计算精度与蒙特卡罗法的结果相当.与传统高斯过程模型对比,所提算法的计算效率优势明显,表明所提方法具有计算精度高和效率高的优势.

关键词：结构动力特性不确定性量化序贯设计高斯过程模型统计矩

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高斯过程模型对慢性心衰患者1年内再入院的风险评估

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山东大学学报（医学版） 2020年第6期58卷 28-33页

作者：张传备李方翟春晓余永明舒明雷王艺丹徐良栋郝恩魁潍坊医学院临床医学院山东潍坊261000 济南市中心医院保健科山东济南250012 山东大学附属千佛山医院心内科山东济南250012 山东大学控制科学与材料学院山东济南250012 国家超级计算济南中心山东济南250012 德州市人民医院急诊科山东德州253000

目的探讨通过使用高斯过程模型(GPM)和超声心动图参数建立的风险预测模型对慢性左室收缩功能减低(LVSD)心衰患者进行1年再入院风险评估的临床价值。方法收集并整理慢性LVSD患者290例,以1年内再入院为本研究终点。所有患者行常规超声心... 详细信息

目的探讨通过使用高斯过程模型(GPM)和超声心动图参数建立的风险预测模型对慢性左室收缩功能减低(LVSD)心衰患者进行1年再入院风险评估的临床价值。方法收集并整理慢性LVSD患者290例,以1年内再入院为本研究终点。所有患者行常规超声心动图检查,并收集二尖瓣反流、三尖瓣反流、胸腔积液、心包积液、肺动脉收缩压、左心室内径及左室射血分数等参数数据。将290例患者随机分为70%训练数据和30%测试数据,使用机器学习算法对训练数据集进行信息交互分析,评估各项参数的重要性,并融合多超声参数建立GPM预测系统模型。随后利用GPM风险预测系统模型对测试数据集患者1年内再入院风险进行分析,将所有患者纳入超声心动图参数积分系统(超声积分系统)进行预测,最后通过受试者工作特征曲线(ROC)对两种方法进行分析比较。结果利用GPM信息交互分析各项超声心动图参数的权重分别为:二尖瓣反流23.64%,三尖瓣反流22.09%,胸腔积液16.18%,心包积液14.36%,肺动脉收缩压9.04%,左心室内径8.86%,左室射血分数5.83%。基于GPM的风险预测系统与超声积分系统的受试者工作特征曲线下面积(AUC)分别为83.10%(95%CI:0.797~0.864)和70.60%(95%CI:0.647~0.765)。结论基于超声心动图参数的高斯过程模型能够很好的预测LVSD患者1年再入院风险,并优于超声参数积分系统。

关键词：左室功能减低高斯过程模型超声心动图 1年再入院率

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高斯过程模型及其在工业过程软测量中的应用研究

高斯过程模型及其在工业过程软测量中的应用研究

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作者：熊志化上海交通大学

学位级别：博士

随着生产技术的发展和生产过程的日益复杂，为确保生产装置安全、高效地运行，需要对与系统的稳定、产品质量密切相关的重要过程变量进行实时监测和优化控制。然而，由于种种原因，这些需要被监控的变量有的很难被直接测得，有的即使能... 详细信息

随着生产技术的发展和生产过程的日益复杂，为确保生产装置安全、高效地运行，需要对与系统的稳定、产品质量密切相关的重要过程变量进行实时监测和优化控制。然而，由于种种原因，这些需要被监控的变量有的很难被直接测得，有的即使能直接测到，但投资费用昂贵且测量滞后较大。软测量(soft sensor)为以上问题提供了一个有效的解决办法。 \n 软测量的核心就是建模。近年来，核方法(kernel methods)在机器学习领域中日益盛行起来，它能将经典的线性分类算法以简洁、优雅的方式拓展到非线性情况中去。本文主要研究了核方法中的高斯过程(Gaussian processes)方法，为解决软测量建模提供了一种新的有效途径。在此基础上，丰富了实验室现有软仪表的算法库，并将软仪表在甲醇精馏工业生产装置上成功实施。 \n 论文的主要内容和研究成果包括：\n 1．根据高斯过程的基本理论，提出了基于标准高斯过程的软测量建模方法，该学习机采用平方指数协方差函数为核函数，训练时使用变尺度共轭梯度法米优化超参数。为了将标准高斯过程推广到非高斯噪声的情况，提出了基于变型高斯过程的软测量建模方法，该学习机采用双曲正切协方差函数为核函数，对标准高斯过程的输出空间实施非线性单调变换。从平滑样条模型出发，对比分析了核方法的两大范式——高斯过程和支持向量机的联系与区别，为进一步理解和推进核方法的研究奠定了良好的基础。\n 2．针对在线应用和大数据集等情况，提出了基于稀疏高斯模型的软测量建模方法。它是基于Bayes在线学习算法，通过构造一连串的相关子样本来给出高斯过程的预测输出。通过利用参数化和再生核Hilbert空间范数的投影技巧，得到优化后的参数和后验过程的稀疏高斯逼近。运用稀疏技巧极大地减轻了高斯模型的计算量，推动了“国家发改委”工业自动化高技术产业化重大专项＂之＂煤化工企业综合自动化信息集成平台及应用”；国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2004AA412050)；国家＂十五＂科技攻关计划项日(2001BA20lA04)软测量模型的实际运用。\n 3．针对工业过程的多工况特性，提出了基于混合高斯模型的软测量建模方法。通过判断出与特定工况相关程度最大的过程知识，利用它们建立与特定工况相对应的局部高斯模型，再将它们合并组成具有多模型结构的全局模型。混合模型的使用既有利于降低单一模型的计算负担、提高单一模型的建模精度，又能有效反映工业过程中的工况变化。\n 4．结合所提出的软测量建模方法，利用面向对象、多线程、动态链接库等软件技术，开发了基于wincE.

关键词：核方法软测量高斯过程模型支持向量机稀疏逼近多模型局部学习嵌入式系统

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高斯过程模型对股票价格的预测研究

高斯过程模型对股票价格的预测研究

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作者：朱泓钰云南大学

学位级别：硕士

我国股票市场历经近三十年的发展变革,对我国的经济建设和社会发展都做出了巨大的贡献,已经成为国民经济的一个重要行业。股票市场运行效率的高低将直接决定上市企业的融资能力以及资金盈余者市场活动的活跃性,因而其发展变化紧密关联... 详细信息

我国股票市场历经近三十年的发展变革,对我国的经济建设和社会发展都做出了巨大的贡献,已经成为国民经济的一个重要行业。股票市场运行效率的高低将直接决定上市企业的融资能力以及资金盈余者市场活动的活跃性,因而其发展变化紧密关联着企业及投资者们的利益。而股票价格数据最能反映股票市场的波动变化,股价的预测也就成为了投资者们一直关注的问题。本文以中国石化股票的收盘价数据为研究对象,首先对股票价格时间序列数据采用传统的ARIMA模型进行预测分析,模型具有一定的受限性;再引入高斯过程模型对股票价格做预测研究,采用交叉验证法,将原始数据集划分为训练集和测试集,由训练集数据训练选取最适核函数以及最优超参数,获得最优拟合模型,通过测试集评估模型及预测研究,获得了可观的预测效果。本文的创新点主要在引入高斯过程模型具体应用到股票市场,高斯过程模型是机器学习算法之一,文章论证了使用高斯过程模型预测股票价格趋势的可行性,理论上也进一步推进了机器学习方法在股票市场的应用。

关键词：高斯过程模型 ARIMA模型股票价格

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高斯过程模型及其在天线设计中的应用

高斯过程模型及其在天线设计中的应用

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作者：许永秀江苏科技大学

学位级别：硕士

天线问题大多数依赖于全波电磁模拟,但利用电磁仿真软件来分析天线不仅复杂而且计算代价很高。因而国内外已经有文献提出人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和高斯过程(Gauss Proces... 详细信息

天线问题大多数依赖于全波电磁模拟,但利用电磁仿真软件来分析天线不仅复杂而且计算代价很高。因而国内外已经有文献提出人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和高斯过程(Gauss Process,GP)来分析天线问题。ANN能实现并行处理、自学习和非线性映射等,但其结构相对复杂,需要大量的电磁仿真数据,且容易出现泛化能力较差、网络结构难确定的问题;SVM在解决小样本、非线性等问题中表现出许多特有的优势,但也有着预测输出不具备概率意义、容易过拟合以及核参数难以决定的缺点。GP是一种新的学习方法,近些年以来发展迅速,与SVM和ANN相比,对处理非线性、小样本、高维数等复杂问题更容易实现并且有着很好的适应性;另外GP会产生具有概率意义的预测输出值以及获取自适应的超参数。所以,GP模型可作为设计天线时的一种精确且快速的替代方案,不仅大幅度的降低精确仿真中时间上的损耗,并且保证了模型的精度。本文在现有的高斯过程的基础上,提出了建模效果更加精确、天线优化时间更少的高斯过程建模方法,主要工作如下:(1)简单介绍了高斯过程的基本原理、高斯过程建模的实现方法以及高斯过程模型的评估方法,给后续研究奠定了较为扎实的基础。(2)研究了基于自主更新的高斯过程建模方法,其特点是在优化过程中利用自主更新的高斯过程模型替代全波电磁仿真软件,并应用粒子群算法进行了优化设计,这种方案可以在保证足够精确的预测效果的基础上,有效的减少优化设计所需的时间。采用该建模方法优化设计了一款双频微带天线,不仅大幅减少了优化的时间,并且所设计的天线也能够达到设计指标,因此该方法的有效性得以证明。(3)研究了基于新形核函数的高斯过程建模方法,文中提出了一种自定义的平方指数形式的核函数,并采用基于该新形核函数的高斯过程模型对多种多项式函数进行了拟合。拟合效果显示,该方法不但可以提高模型的有效性和精确度,而且模型的泛化能力和学习能力也得以提高。将该建模方法用在优化设计WLAN双频单极子天线和矩形双频微带天线以及E形天线和圆环形天线的谐振频率预测中,因而该建模方法的准确性得以验证。(4)研究了基于先验知识的高斯过程建模方法,它分为两个部分:基于公式的先验知识和基于粗网格的先验知识。在第一部分,文中归纳出天线尺寸、电路元器件值和天线谐振频率之间的关系,将其整理成公式,并将该公式作为先验知识建立高斯过程模型,对侧馈矩形微带天线进行优化设计。在第二部分,将电磁仿真软件HFSS(High Frequency Structure Simulator)中粗网格剖分的分析结果作为先验知识,建立高斯过程模型,并将其应用于圆锥喇叭天线的建模和优化中,优化结果十分理想。(5)研究了基于两阶段高斯过程建模方法,该方法共包含两个阶段,在学习了天线粗细模型之间的映射关系的基础上,再建立起原来高精度细模型的实际替代模型,这使得原本所需的计算量大大减少。之后在优化倒F天线和预测双频PIFA天线谐振频率时,同样使用了该建模方法。当细模型训练数据和总的训练数据设为不同的比例时,分别比较它们的均方误差、平均绝对误差和平均百分比误差,从而该建模方法的有效性和准确性得以验证。

关键词：高斯过程模型自主更新粗网格微带天线谐振频率

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基于选择性集成核高斯过程模型的质量预测研究

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中国管理科学 2023年第3期31卷 69-80页

作者：欧阳林寒陶宝平马妍南京航空航天大学经济与管理学院江苏南京211106 南京理工大学经济管理学院江苏南京210094

新一轮工业革命带来的数字技术推动质量管理与数学建模仿真等工具结合,利用数据驱动方式对产品质量进行预测以保障最终产品质量已成为制造业转型升级的重要趋势。其中构建准确性高且稳定性好的质量模型是实施质量预测的前提与关键,高斯... 详细信息

新一轮工业革命带来的数字技术推动质量管理与数学建模仿真等工具结合,利用数据驱动方式对产品质量进行预测以保障最终产品质量已成为制造业转型升级的重要趋势。其中构建准确性高且稳定性好的质量模型是实施质量预测的前提与关键,高斯过程模型作为典型的质量模型之一,由于其在实践应用中表现出的优越性能得以广泛应用。然而,由于核函数类型选择的不确定性,可能导致似然函数中的超参数估计无法近似逼近真实值,进而难以获得可靠的质量预测结果。为此,针对高斯过程模型中的核函数选择问题,提出了基于选择性集成核学习算法的模型构建策略。首先,采用Bootstrap方法对训练样本进行重复抽取,利用各训练样本分别获得不同核函数下的超参数近似值,构建多维高斯过程模型。其次,利用质量工具Pareto图分析不同核情形下高斯过程模型的预测性能,从而确定集成核的元素。然后,将集成参数融入似然函数中,构建改进的似然函数,进而确定集成核高斯过程模型的超参数。最后,结合仿真测试和工业实例验证了所提方法的有效性。分析结果表明,基于选择性集成核高斯过程模型不仅为核选择的问题提供了可行的优化路径,而且也提升了质量预测的准确度和精确度,从而为后续的质量优化或贝叶斯优化提供模型基础。

关键词：质量预测高斯过程模型集成核学习参数优化

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基于高斯过程模型的桥梁时变系统地震易损性分析

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地震工程学报 2024年第3期46卷 511-520页

作者：万华平彭紫鑫卫志成陈昊苏雷浙江大学建筑工程学院浙江杭州310058 合肥水泥研究设计院有限公司安徽合肥230051 青岛理工大学土木工程学院山东青岛266520

桥梁在长期服役过程中面临的氯离子侵蚀作用会导致材料性能退化,进而影响桥梁结构的抗震性能。准确评估服役桥梁的抗震性能可以有效保障和提高桥梁结构的安全性,因此开展考虑时变效应的桥梁地震易损性分析非常必要。考虑到地震易损性分... 详细信息

桥梁在长期服役过程中面临的氯离子侵蚀作用会导致材料性能退化,进而影响桥梁结构的抗震性能。准确评估服役桥梁的抗震性能可以有效保障和提高桥梁结构的安全性,因此开展考虑时变效应的桥梁地震易损性分析非常必要。考虑到地震易损性分析涉及大量的动力时程分析,计算效率很低,故采用高斯过程模型取代耗时的动力时程分析,旨在提高地震易损性分析效率。以一座三跨连续梁桥为例,探究氯离子侵蚀作用下桥墩材料性能的退化规律,建立纵筋、箍筋以及保护层和核心混凝土材料性能退化时变曲线;基于高斯过程模型和联合概率地震需求模型,建立桥梁系统在不同服役年限下的易损性曲线和曲面。结果表明:(1)氯离子侵蚀作用明显降低了桥墩钢筋混凝土材料的强度;(2)氯离子侵蚀作用明显提高了高等级损伤的桥梁地震易损性,结构更容易发生高等级损伤。

关键词：氯离子侵蚀桥梁结构地震易损性时变效应高斯过程模型

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