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基于响应面法的铣磨表面粗糙度灰色关联预测

工程机械文摘 2024年第3期 71-73页

作者：张宁王雪朱腾龙王驰黄河交通学院机电工程学院焦作市数控铣床设备工程技术研究中心

为进一步提高表面加工质量，设计一种基于响应面法的铣磨表面粗糙度灰色关联预测方法，准确判断铣磨粗糙度。研究结果表明：信噪比灰色关联度值提高，表面粗糙度变小。设定主轴转速5 000 r/min、进给量40 mm以及预紧力20 N的条件可以达... 详细信息

为进一步提高表面加工质量，设计一种基于响应面法的铣磨表面粗糙度灰色关联预测方法，准确判断铣磨粗糙度。研究结果表明：信噪比灰色关联度值提高，表面粗糙度变小。设定主轴转速5 000 r/min、进给量40 mm以及预紧力20 N的条件可以达到最优加工性能。本响应面回归模型R2为0.986 5，具备良好的拟合性能，验证了模型的有效性。观测结果和预测结果对应的均方误差为0.015 0，判断此模型具备理想预测性能。该研究可以拓展到其他机加工精度预测领域，具有一定应用价值。

关键词：铣磨加工表面粗糙度关联预测响应面法

基于注意力机制—门控循环单元—BP神经网络的智能多工序工艺参数关联预测

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计算机集成制造系统 2023年第2期29卷 487-502页

作者：阴艳超张曦唐军张万达昆明理工大学机电工程学院云南昆明650500 云南中烟工业有限责任公司云南昆明650500

鉴于流程制造工序间能质流耦合严重,性能指标影响因素众多,工艺参数时序特征显著,现有制造模式下难以精准预测产品质量,在分析流程制造工艺性能指标多维、强时序、关联耦合特征的基础上,提出一种基于注意力机制—门控循环单元-BP神经网... 详细信息

鉴于流程制造工序间能质流耦合严重,性能指标影响因素众多,工艺参数时序特征显著,现有制造模式下难以精准预测产品质量,在分析流程制造工艺性能指标多维、强时序、关联耦合特征的基础上,提出一种基于注意力机制—门控循环单元-BP神经网络(Attention AM-GRU-BPNN)的多工序耦合参数关联预测方法。首先采用互信息方法筛选多态异构生产数据作为输入,建立ConvGRU自编码器,通过无监督学习对过程数据、工艺参数、操作参数等进行时序特征提取,同时引入时序注意力机制提取不同工序的耦合关联特征并进行向量嵌入,为不同工序的工艺参数分配注意力权重。在此基础上,设计Attention网络自学习不同时刻下工艺关联特征对质量性能指标的影响差异,再通过门控循环单元网络对重要的关联特征进行增强,并按照时序特征对单工序预测模型进行聚合,实现多工序时序特征融合,最后通过输出层BPNN神经网络精准预测产品工艺质量。实验表明,AM-GRU-BPNN有效提高了预测精度,从多工序角度为生产线工序的加工过程控制提供了依据。

关键词：流程制造多工序耦合注意力机制—门控循环单元-BP神经网络时序特征融合关联预测

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西部油田设备的群诊及关联预测模型的建立

石油学报 2004年第5期25卷 84-87页

作者：王朝晖张来斌石油大学机电学院北京102249

分析了西部油田设备诊断在广度、深度、预测方面须解决的实际问题 ,结合目前先进、适用的诊断方法与技术 ,提出了群诊及关联预测模型框架。其核心思想是 :结合“定性诊断模型”与“定量数据”构建“综合诊断库” ,建立能够对“设备群”... 详细信息

分析了西部油田设备诊断在广度、深度、预测方面须解决的实际问题 ,结合目前先进、适用的诊断方法与技术 ,提出了群诊及关联预测模型框架。其核心思想是 :结合“定性诊断模型”与“定量数据”构建“综合诊断库” ,建立能够对“设备群”进行数据自动处理与故障分析的“群诊模型” ,解决西部油田设备诊断的“广度”复杂性问题 ;利用时变基频的求解方法 ,建立基于径向基函数网络的时变基频识别模型 ,解决“深度”复杂性问题 ;利用基于部件重组的“关联预测”方法 ,对多台设备同时送修周期进行正确预报。

关键词：群诊模型关联预测时变模型径向基网络油田设备

非线性离散动态大系统的DISOPE关联预测递阶算法

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系统工程理论与实践 2000年第12期20卷 77-83页

作者：孔金生万百五郑州工业大学电信学院河南郑州450002 西安交通大学系统工程研究所陕西西安710049

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与... 详细信息

提出了一种非线性离散动态大系统系统优化与参数估计集成的关联预测递阶算法 .在各子系统模型与实际存在差异的情况下 ,将动态系统系统优化与参数估计集成 ( DISOPE)方法与关联预测法相结合 ,得到一个上级协调 ,下级进行各子系统优化与参数估计集成的双环迭代算法 ,从模型出发通过迭代运算能得到实际系统在存在模型 -实际差异时的真实最优解 .

关键词：非线性离散动态大系统关联预测递阶算法

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基于多特征融合的药物疾病关联预测模型构建

中国生物医学工程学报 2023年第4期42卷 453-460页

作者：康宏宇李勤李姣顾耀文侯丽中国医学科学院/北京协和医学院医学信息研究所/图书馆北京100020 北京理工大学生命学院北京100081

构建基于药物多特征融合的药物疾病关联预测模型,为药物知识发现提供新思路。借助药物的化学结构、药物-副作用关联、药物-靶标关联的3个特征,构建融合的药物综合相似度及基于MeSH的疾病语义相似度特征表示方法。利用图卷积神经网络模... 详细信息

构建基于药物多特征融合的药物疾病关联预测模型,为药物知识发现提供新思路。借助药物的化学结构、药物-副作用关联、药物-靶标关联的3个特征,构建融合的药物综合相似度及基于MeSH的疾病语义相似度特征表示方法。利用图卷积神经网络模型抽取药物-疾病图数据特征信息,构建基于多特征融合的药物疾病关联预测模型(MFFGCN),进而实现未知的药物疾病关联发现。利用269种药物、598种疾病及其之间的18416种关联关系,对药物疾病存在的未知关联进行预测,借助AUC、AUPR、准确率、灵敏度、召回率、F1等多个评价指标进行评价。结果表明,多特征融合的药物疾病关联预测方法的AUC指标为0.8662,较单一特征的平均预测指标最大相对提升为2.48%,较4种代表性基线方法的指标最大相对提升为1.67%;AUPR指标为0.3412,较单一特征预测结果最大相对提升为1.67%,较4种代表性基线方法提升27.49%。对预测结果中药物-疾病预测关联得分中排名前10的组合及阿霉素为例的单一药物预测组合进行文献研究验证、临床治疗验证,同样证明MFFGCN在未知的药物疾病关联预测上表现良好,能有效地发现药物的新适应症,为药物重定位提供方法借鉴和理论依据。

关键词：多特征融合药物疾病关联预测图卷积神经网络

基于GAT双聚合运算与归纳式矩阵补全的关联预测

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计算机工程 2022年第12期48卷 72-78页

作者：张奕郑婧蔡钢生王真梅桂林理工大学信息科学与工程学院广西桂林541004 广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西桂林541004

可计算模型能够有效替代生物实验进行长链非编码RNA(lncRNA)-疾病的关联预测,但由于存在已知数据稀疏性问题,导致现有模型的预测精度不高。针对这一局限性,提出基于图注意力网络与归纳式矩阵补全技术的双融合机制lncRNA-疾病关联预测模... 详细信息

可计算模型能够有效替代生物实验进行长链非编码RNA(lncRNA)-疾病的关联预测,但由于存在已知数据稀疏性问题,导致现有模型的预测精度不高。针对这一局限性,提出基于图注意力网络与归纳式矩阵补全技术的双融合机制lncRNA-疾病关联预测模型(DFMP-LDA)。引入n头注意力机制,设计带有双重聚合器的图注意力网络,增强lncRNA节点与疾病节点的特征,避免数据稀疏性导致模型预测精度不高的问题。在此基础上,针对传统图注意力网络不能直接应用于潜在lncRNA-疾病对关联预测的问题,引入归纳式矩阵补全技术,应用增强后的节点特征重建lncRNA-疾病关联网络,进一步提高模型的预测精度。5折交叉验证结果表明,DFMP-LDA预测lncRNA-疾病关联的AUC值为0.9322,AUPR值为0.7705,在时间成本上分别较DMF-LDA、SDLDA、TPGLDA模型节省33.89%、32.17%、16.12%,预测性能较优。

关键词：图注意力网络归纳式矩阵补全关联预测双重聚合器特征增强

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基于观察学习的机场噪声监测点关联预测研究

计算机工程与科学 2015年第2期37卷 335-341页

作者：陈曦王建东陈海燕南京航空航天大学计算机科学与技术学院江苏南京210016

针对机场噪声监测点设备损坏和老化导致噪声数据采集异常的问题,寻求软件解决方案。在分析监测点之间关联性的基础上,建立了一种基于观察学习的机场噪声监测点关联预测模型。首先,通过衡量失效监测点和其余正常监测点之间的关联性来筛... 详细信息

针对机场噪声监测点设备损坏和老化导致噪声数据采集异常的问题,寻求软件解决方案。在分析监测点之间关联性的基础上,建立了一种基于观察学习的机场噪声监测点关联预测模型。首先,通过衡量失效监测点和其余正常监测点之间的关联性来筛选出关联度高的监测点;接着,利用BP神经网络集成建立回归预测模型。提出了一种"基于学习成果优异度加权"的观察学习算法,解决了小样本的欠拟合问题,提升了模型泛化能力。基于某机场实测数据的实验表明,所提出的预测模型具有较好的预测能力,并且改进后的算法比标准的观察学习算法更为稳定,效率更高。

关键词：机场噪声监测机场噪声预测关联预测观察学习 BP神经网络集成学习

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旅游产业经济中四大效应的动态关联预测

统计与决策 2013年第22期29卷 128-130页

作者：陈昕云南大学商旅学院昆明650091

为了探究旅游产业经济的四大效应,构建了动态关联模型和关联系数的计算方法.文章以北京市2001～2011年的相关经济数据进行了实证分析,结论表明：旅游业收入每增加一个单位,就会带动北京市GDP收入增加1.06个单位,带动第三产业收入增加1.1... 详细信息

为了探究旅游产业经济的四大效应,构建了动态关联模型和关联系数的计算方法.文章以北京市2001～2011年的相关经济数据进行了实证分析,结论表明：旅游业收入每增加一个单位,就会带动北京市GDP收入增加1.06个单位,带动第三产业收入增加1.16个单位,带动北京市创汇增加0.636个单位,就会带动北京市就业增加0.376个单位.此外,旅游产业对于第三产业、第一产业、第二产业的关联性影响也破确切证实.

关键词：旅游产业动态关联模型关联影响关联预测

基于集成回归决策树的lncRNA-疾病关联预测方法

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计算机科学 2022年第2期49卷 265-271页

作者：任首朋李劲王静茹岳昆云南大学软件学院昆明650091 云南大学信息学院昆明650091

长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)在各种人类复杂疾病中起着重要作用。采用计算方法推断lncRNA-疾病间的潜在关联关系不仅有助于理解疾病的致病机理,还有助于疾病诊断、预防和治疗。文中提出了一种基于集成回归决策树的lncRNA... 详细信息

长链非编码RNA(long non-coding RNA,lncRNA)在各种人类复杂疾病中起着重要作用。采用计算方法推断lncRNA-疾病间的潜在关联关系不仅有助于理解疾病的致病机理,还有助于疾病诊断、预防和治疗。文中提出了一种基于集成回归决策树的lncRNA-疾病关联预测方法。首先,利用已知的lncRNA-疾病关联信息分别构建lncRNA、疾病相似矩阵、lncRNA-疾病关联矩阵;其次,基于lncRNA、疾病相似矩阵、lncRNA-疾病关联矩阵,从不同视角进一步构建lncRNA、疾病特征向量;然后,使用主成分分析方法对lncRNA、疾病特征进行特征提取;最后,使用回归决策树作为预测模型,并进一步采用集成学习的平均策略将多个决策树集成,从而获得最终的预测模型。留一交叉验证实验表明,该方法的预测结果优于现有方法,在3个真实的lncRNA-疾病数据集上AUC值分别达到了0.905 5,0.896 9和0.912 9,与现有方法相比,分别提升了6.46%,5.4%和6.02%。此外,对乳腺癌、肺癌、胃癌3种疾病进行了案例分析,进一步验证了所提方法的准确性和有效性。

关键词： lncRNA-疾病关联预测特征提取 CART决策树集成学习