基于聚类的多标记选择性集成

多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成, 提出了两种具体的多标记选择性集成算法：基于最小距离的簇中心选择算法（Minimum distance based cluster center selection,MDCCS）和基于K-means的簇中心选择算法（K-means based cluster center selection, KMCCS）。在所提出的算法中,如何度量学习器之间的距离是其能否成功的关键因素。本文首先基于学习器的分类结果对其进行重新表示,在此基础上给出了学习器之间距离的计算方式。此外, 对于算法中的空簇问题给出了两种解决方法。基于Mulan数据库中的多标记数据集和5种评价指标对所提算法进行了详细的分析,实验结果表明了所提算法的有效性。     

材料基因工程加速新材料设计与研发

在未知材料化学成分和性能关系的情况下,通过传统的“试错-纠错”方法研发具有特定功能的新材料成本高且经常失败。随着人工智能和数据驱动的第四科学范式的发展,材料基因工程(MGE)已经成为材料设计与研发的新模式。综述了材料基因工程中高通量计算、材料数据库和人工智能方法的研究进展。介绍了材料高通量计算常用的框架和方法;阐述了材料数据库在材料数据类型和数据标准两方面的发展现状和有待解决的难题;总结了人工智能方法在材料关键基础问题中的应用。从高通量可视化计算方法、材料多类型数据库和可视化机器学习框架三方面重点证述了自主开发的多尺度集成可视化的高通量自动计算和数据管理智能平台ALKEMIE。展望了材料基因工程未来的发展趋势。     

基于知识的翻边工艺设计支持系统

钣金零件是组成飞机机体的主要部分,为了提高钣金工艺设计的质量与效率,实现知识的重用和共享,对翻边工艺设计的智能化、知识获取技术进行了研究。根据翻边成形受力状态的不同,提出了翻边件的特征表示方法,总结了3种翻边组合模式,用于建立相应的设计模块;提出了面向实验和有限元数据的知识获取方法,将隐式知识从数据中提取出来,构建知识库,支持系统的智能设计。根据提出的方法,结合CAE模拟,建立翻边工艺设计支持系统,具体实际事例表明所建立的系统提高了设计的质量和效率。     

基于极限学习机的修正当前统计模型跟踪算法

针对当前统计(Current Statistical,CS)模型由于先验知识的缺乏和其结构特点导致的跟踪精度降低的问题,通过使用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)并根据目标历史状态信息,实时估计并修正CS模型的加速度估计值,提出了基于ELM的修正CS模型跟踪算法.ELM的训练结果表明...     

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。     

基于高斯过程回归的连续式风洞马赫数控制

在风洞实验中保持实验段马赫数的稳定对实验的成功具有重要意义。传统的PID控制算法具有一定时滞性,不能满足连续变迎角实验模式下马赫数的控制精度要求。针对这一缺陷,提出了一种基于高斯过程回归的前馈控制策略,结合PID控制器共同完成马赫数控制任务。首先,对原始数据执行了预处理操作,将数据集中的异常数据进行清洗并且对清洗后的数据进行标准化;其次,选取迎角、实时马赫数、实验段截面积作为高斯过程回归模型的输入,压缩机转速作为输出,采用随机划分数据集与分组划分数据集两种策略进行建模,并将高斯过程回归与常用回归模型的预测精度进行了比较;最后,给出了利用高斯过程回归预测结果及预测置信度进行PID反馈控制的方法。实验结果表明高斯过程回归对风洞实验数据具有很好的建模能力,基于高斯过程回归的前馈控制与PID结合的控制策略能够提高连续变迎角模式下的马赫数控制精度。     

自动编码器在流场降阶中的应用

自动编码器作为一种压缩算法,在数据降维和去噪等方面有着广泛实践,有条件作为一种降阶方法在流场识别与数据处理方面得到应用。文章中以圆柱绕流为例,首先对圆柱后速度场建立了编码模型,用来对原始数据进行降维和特征提取,之后将编码后的数据与流场特征量相关联,建立了由流场编码回归圆柱表面压力系数的神经网络,探索了降维后数据的应用。结果表明,自动编码得到的结果能够承载原始速度场的主要信息,解码后速度场与原速度场测试均方根误差小于0.02,压力回归测试均方根误差可小于0.1。说明自动编码器能够作为一种流场的特征提取和降阶方法,在未来得到更广泛的应用。     

顾及样本优化选择的机器学习云检测研究

针对云层日变化、云类型、云相态、云光学厚度等特征差异带来的光谱差异,导致传统阈值算法对云识别精度不高的问题,文章提出了一种顾及样本优化选择,耦合物理阈值方法和机器学习的云检测算法模型,利用“葵花8号”卫星（Himawari-8）数据进行日间云检测。通过样本优化选择,使样本中尽可能包括不同情形下的云特征,为机器学习模型提供良好的样本基础,增加模型泛化能力;同时输入特征除了考虑反照率、亮温、亮温差以及天顶角等因素外,还加入了基于反照率和亮温差的物理阈值方法云识别结果;最后基于极限随机树模型进行云检测。结果表明：模型云检测交叉验证精度为96.41%,总漏检率和总虚检率分别为2.08%和0.91%;通过云-气溶胶激光雷达与红外探路者卫星观测（CALIPSO）产品数据进行对比分析,结果显示云检测总体精度为97.1%。     

基于条件随机场的实时入侵检测系统框架实现

入侵检测系统（IDS）如今是网络的重要组成部分,现在各种无线网络及专用网络都已配备检测系统。随着网络技术的迅猛发展,入侵检测的技术已经从简单的签名匹配发展成能充分利用上下文信息的基于异常和混合的检测方式。为了从网络环境大量记录信息中正确有效地识别出入侵,提出一种基于层叠条件随机场模型的入侵检测框架,该框架针对4类不同攻...