基于异构网络表示学习的评分预测模型

深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘,并对商品的感兴趣程度进行预测。因此,以此为背景,研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究,提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先,将关系型数据构建成异构网络,用户和商品为网络中的节点。然后,设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法,并对节点进行表示学习。最后,将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练,利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率,对比常用方法,准确率提升6.5%以上。      

类Clipper再入返回飞行器气动特性分析

针对类Clipper再入返回飞行器的气动特性,采用近似反设计的方法,在飞行器外包络等约束条件下,通过形状控制函数,计算出类Clipper飞船的气动外形。基于计算流体动力学(CFD)数值模拟方法,研究分析类Clipper再入返回飞行器在不同高度、不同马赫数和不同攻角下的全空域/速域气动特性变化规律,并结合不同飞行状态下的压心位置探讨飞行器的稳定性。结果表明:类Clipper再入返回飞行器在不同飞行状态下能够具有良好的气动特性,最大升阻比可达1.1以上,属于中等升阻比再入,总体呈现出良好的静稳定性,可在未来作为具有可重复使用再入返回飞行器的方案之一。     

运用神经网络进行冷挤压工艺设计的特征编码技术

将人工神经网络引入冷挤压工艺规划的基础和关键是将冷挤压零件的几何信息和工艺信息转换成人工神经网络所能辨识的数据信息。本文介绍的将模式性知识引入到冷挤压工艺设计过程中,对零件进行特征编码完成信息转换的方法可以有效地解决这个问题。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

一种融合神经网络与熵权法的多用户飞行程序评价体系

飞行程序人员主要依据国际民航组织（International Civil Aviation Organization, ICAO）第8168号规章从飞行安全考虑,兼顾部分经济性指标进行程序设计。目前,飞行程序设计鲜有考虑所涉及的不同用户的需求。同时,对飞行程序的评价主要依据专家经验打分,缺少对客观因素的分析。本文面向飞行程序涉及的4个用户,提出了一种融合神经网络与熵权法的飞行程序评价体系。首先,分析了飞行员、民航管制员、军航管制员、机场和城市规划部门4个飞行程序用户对飞行程序的需求,从而基于多用户需求建立了飞行程序的三级评价体系。再次,通过利用基于神经网络计算的主观权重以及基于熵权法的客观权重,利用博弈论框架得到了一种综合性主客观权重的评价体系。最后,基于中国西部某军民航合用机场的离场程序,对评估体系进行了实例验证,并对程序中的改进方向提出了建议。综合多用户需求的飞行程序将在空域资源受限条件下进一步提升空中飞行效率,降低延误。     

基于深度学习与灰度图的肌电机械手手势识别

为了提高肌电机械手手势识别的精度,首先将肌电信号信息转换为图片,实现更直观、更明显的肌电信息展示,然后使用迁移学习微调Res Net50模型,构建基于肌电信号灰度图的肌电机械手手势识别模型,并使用该模型对三种手势进行识别实验。结果显示,ResNet50模型对基于肌电灰度图的手势识别率高达93%,有效减少了过拟合现象并提高了识别精度。     

基于渐近均匀化的梯度加筋板结构优化设计

梯度加筋板结构以其优异性能广泛应用于航空航天、汽车和交通等领域。针对梯度板的渐变结构导致均匀化及两尺度优化设计计算量过大及效率过低的问题,本文采用机器学习方法搭建以微结构变形参数为输入、等效刚度系数为输出的人工神经网络,实现等效刚度的高效预测。在优化过程中,本文引入表征单胞变形的单元设计变量,实现梯度板局部变形的显式控制,并引入映射函数节点设计变量,保证优化过程中单胞的局部变形与映射函数一致,方便两尺度优化结果解耦。数值算例验证了本文方法的有效性和正确性。     

基于BP网络模型的电机壳加工工艺参数优化

本文基于BP神经网络优良的逼近拟合特性,将BP神经网络算法引进电机壳体加工工艺过程中,使用BP神经网络模型预测电机壳体拉伸成形质量,结合电机壳体拉伸成形实验以验证BP神经网络模拟的准确性,并结合实验结果优选出电机壳体拉伸成形的最佳工艺参数,并得到最优的毛坯形状尺寸,实验结果表明电机壳体拉深成形效果良好,进一步验证了参数优化结果的可靠性。     

动力涡轮导叶可调的三轴式船用燃气轮机动态实时仿真

鉴于传统的燃气轮机建模方法用于动力涡轮导叶可调的三轴式船用燃气轮机动态实时仿真时具有一定局限性,提出了一种新型的基于径向基函数(Radical basis function,RBF)的神经网络与部件法(Component modeling method,CMM)的复合建模方法 (HMRC)。该方法针对该型燃气轮机的结构和总体性能特点,合理地选取了样本点以减小样本规模。通过神经网络与部件法分别计算燃气发生器与动力涡轮相关参数,采用MATLAB/SIMULINK仿真软件建立实时仿真模型。与传统的部件法建立起来的仿真模型对比,新方法计算结果与部件法吻合度高,误差低于1%,同时模型的实时性得到了大幅提升,计算速度约为部件法的7倍。     

边倒圆型气膜孔流动换热特性研究

为提高涡轮叶片气膜冷却效率,根据主流与射流间的相互作用关系,并以圆柱型气膜孔为基础,在气膜孔出口前缘位置进行边倒圆处理,同时对该新型的边倒圆型气膜孔结构进行了实验及数值计算研究。分析了边倒圆型气膜孔的流动换热机理,得到了新型气膜孔下游全表面气膜冷却特性分布及气膜孔的流量系数。结果表明:边倒圆型气膜孔内流动均匀,出口涡强度有所降低,进而能够减弱主流通道内的反转对涡强度;同时由于边倒圆孔的扩张作用使得射流法向动量降低、展向动量增强,从而提高气膜冷却效率。边倒圆型气膜孔的孔下游区域气膜贴壁性较好,气膜展向覆盖面积较大。相比于圆柱型气膜孔,边倒圆型气膜孔下游区域换热系数较高,远孔区域换热系数较小。新型气膜孔的流量系数比圆柱型气膜孔约大5%,孔内流动损失较小。整体上看,边倒圆型气膜孔具有较好的流动换热特性。