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长沙典型地层土压平衡盾构掘进参数及表现预测

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中南大学学报（自然科学版） 2020年第8期51卷 2069-2080页

作者：杨果林张沛然陈亚军沈臻鑫中南大学土木工程学院湖南长沙410075 中建五局土木工程有限公司湖南长沙410004

为对长沙典型地层土压平衡盾构的掘进表现进行预测,基于实际工程采集的砾岩、砂卵石和泥岩地层盾构施工记录数据,对主要施工参数在3类地层中的分布及变化特征进行统计分析。研究贯入度、场切入指数和掘进比能三者间的变化关系,并讨论地... 详细信息

为对长沙典型地层土压平衡盾构的掘进表现进行预测,基于实际工程采集的砾岩、砂卵石和泥岩地层盾构施工记录数据,对主要施工参数在3类地层中的分布及变化特征进行统计分析。研究贯入度、场切入指数和掘进比能三者间的变化关系,并讨论地层可掘性问题。根据贯入度、场切入指数和掘进比能分类提出考虑地层条件的净掘进速率预测方法及经验模型,并用于4类地层的盾构掘进表现预测分析。研究结果表明:贯入度的最小和最大平均值分别出现在泥岩和砂卵石地层中;刀盘扭矩在砂卵石和泥岩地层中变化幅度较大,而在泥岩地层中平均值最大;砂卵石地层的总推进力比其他2类地层的总推进力高30%左右,3类地层的总推进力对刀盘扭矩影响特征有所差异;贯入度、场切入指数和掘进比能三者间相关性较好,可作为表征地层可掘性的指标。所提出的净掘进速率预测模型对4类地层盾构掘进表现的预测效果较好,具有一定的适用性。

关键词：土压平衡盾构掘进参数表现预测贯入度场切入指数比能可掘性

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融入课程知识图谱的KMAKT预测

计算机工程 2024年第7期50卷 23-31页

作者：王炼红林飞鹏李潇瑶谌桂枝周莉湖南大学电气与信息工程学院湖南长沙410082 中南林业科技大学计算机与信息工程学院湖南长沙410004 湖南汽车工程职业学院信息工程学院湖南株洲412001

现有多数深度知识追踪模型的知识追踪结果的可解释性弱,且忽视了习题与知识点的内在关联性对知识追踪效果与预测结果的影响。针对上述问题,提出一种用于学生表现预测的结合课程知识图谱与多头注意力机制的知识追踪(KMAKT)模型。首先,采... 详细信息

现有多数深度知识追踪模型的知识追踪结果的可解释性弱,且忽视了习题与知识点的内在关联性对知识追踪效果与预测结果的影响。针对上述问题,提出一种用于学生表现预测的结合课程知识图谱与多头注意力机制的知识追踪(KMAKT)模型。首先,采用Word2Vec和双向长短期记忆(Bi LSTM)网络将习题作答序列数据转换为低维稠密向量,利用图嵌入模型Trans R进行课程知识图谱嵌入表示,并使用多头注意力机制计算过往习题作答序列对当前知识状态的贡献程度;然后,通过注意力网络挖掘前驱知识对预测结果的影响程度;最后,通过多层神经网络获取预测结果,提高模型的可解释性与预测精度。实验结果表明,KMAKT模型在ASSISTments2017数据集上的受试者工作特征曲线下的面积(AUC)、准确率和F1值相比于深度知识追踪(DKT)模型分别提升了约5.20、4.20和2.40个百分点,具有较好的预测性能。在湖南大学信号与系统(HNU_SYS)子数据集上的知识追踪可视化结果验证了KMAKT模型的知识追踪结果符合教育学认知规律且具备一定程度的可解释性。

关键词：表现预测课程知识图谱注意力机制知识追踪长短期记忆网络语义特征

利用RAPD标记分析台湾台南白玉米自交系的遗传多样性和预测单交种的表现

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国外作物育种 2003年第1期22卷 40-41页

作者： G.J.Shieh F.S.Thseng 邱敦莲

基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法

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计算机应用研究 2022年第3期39卷 807-813页

作者：李显李歆周晓锋李帅金樑中国科学院网络化控制系统重点实验室沈阳110016 中国科学院沈阳自动化研究所沈阳110016 中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳110169 中国科学院大学北京100049

针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计烦琐及参数寻优耗时等问题,提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法(automatic fault diagnosis, AutoFD),该方法采用AutoFD网络结构搜索算法,来自动完... 详细信息

针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计烦琐及参数寻优耗时等问题,提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法(automatic fault diagnosis, AutoFD),该方法采用AutoFD网络结构搜索算法,来自动完成卷积神经网络的网络结构设计和网络参数寻优。在此基础上,首先通过在原始数据上施加操作生成新通道;接着利用表现预测加速获取通道适应性排序的过程;然后依据通道适应性排序,通过表现预测来快速选取最优卷积通道数;最终根据最优卷积通道来搜索表现最优的多通道卷积神经网络模型用于工业过程自动故障诊断。采用田纳西—伊斯曼(Tennessee Eastman, TE)工业过程和数值系统对提出方法进行验证,结果表明该方法可以实现网络结构自动设计及网络参数的自动寻优,并且具有优良的故障诊断性能。

关键词：自动故障诊断工业过程网络结构搜索多通道卷积神经网络表现预测

基于梯度架构搜索的卷积神经网络轻量化技术研究

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基于梯度架构搜索的卷积神经网络轻量化技术研究

作者：狄玉洁电子科技大学

学位级别：硕士

近年来,随着所需的神经网络模型越来越复杂,视觉分类任务的多样性也随之增加,不断刷新着其准确性。但对分类精度性能的要求越来越高,使得神经网络结构越来越深,对实现图像分类任务所需的计算能力和内存大小提出了更高的要求。压缩和加... 详细信息

近年来,随着所需的神经网络模型越来越复杂,视觉分类任务的多样性也随之增加,不断刷新着其准确性。但对分类精度性能的要求越来越高,使得神经网络结构越来越深,对实现图像分类任务所需的计算能力和内存大小提出了更高的要求。压缩和加速卷积神经网络结构以减少对硬件的依赖性成为研究重点,在网络性能、模型参数量和计算速度之间寻求一个平衡成为研究关键,从而使边缘设备上处理的的数据更加有效。基于此,本文聚焦于基于梯度优化的结构搜索技术,深入研究梯度架构搜索技术在卷积神经网络上的效用。主要研究内容分为两部分。1.针对网络结构搜索算法计算复杂度较高以及搜索效率较低的问题,提出了一种基于梯度架构搜索的表现预测优化算法。所提算法首先将所设计的搜索空间松弛为连续的,并使用梯度优化算法对网络结构进行训练,同时以准确率为基准训练预测模型,然后利用放射缩放变换在保证优化效率不变的情况下提高网络性能,最后评估并更新预测模型,得到最终的轻量化模型。所设计算法一方面通过对候选结构的性能排序,加速了网络训练消耗的时间,降低了算法计算的复杂度,另一方面通过基于模型结构直接预测其准确率与放射缩放变换操作,以实现更高性能的压缩。在CIFAR-10、CIFAR-100、Image Net数据集上进行了实验验证,证明了所提算法的有效性,并与其他梯度架构搜索算法相比,取得了更优的搜索效率,证明了算法的高效性。2.针对网络结构搜索过程中产生的局部优化、过度拟合的问题,提出了一种基于梯度架构搜索的联合学习优化与评估算法。所提算法首先随机初始化架构超参数,并通过知识迁移,利用评估网络的特征反馈更新架构超参数,将优化算法和评估算法的公式进行联合,然后采用乘法器交替方向算法将原始问题转换为最优化问题,以协作的方式优化集成架构,建立循环反馈机制,使搜索网络和评估网络共同优化,从而实现拓扑结构的优化,以适应最终的评估网络,最后通过联合训练搜索和评估网络来优化架构拓扑和评估网络权重,并正则化以实现网络的轻量化。一方面所设计算法通过联合学习优化搜索网络结构,解决了网络结构局部优化的问题,并提升了网络性能,另一方面梯度优化技术的引入使得模型更加稳定。所提算法在CIFAR-10、CIFAR-100数据集以及NAS-Bench-201基准测试上与其他方法相比获得了更优越的压缩与加速性能。

关键词：结构搜索卷积神经网络梯度优化表现预测联合学习

从索契、平昌冬奥会展望北京冬奥会中国冰上项目表现

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冰雪运动 2021年第5期43卷 16-20页

作者：夏洪海蒋强上海健康医学院体育教学部上海201318 哈尔滨工业大学体育部黑龙江哈尔滨150001

梳理索契和平昌冬奥会中国冰上项目的参赛数据,结合中国队各项目的备战情况,分析北京冬奥会的冰上项目竞争格局。冰壶项目要继续在专项体能、技战术和竞技心理多维度进行科学训练,加强团队配合,结合运动生物力学对项目和世界主要对手进... 详细信息

梳理索契和平昌冬奥会中国冰上项目的参赛数据,结合中国队各项目的备战情况,分析北京冬奥会的冰上项目竞争格局。冰壶项目要继续在专项体能、技战术和竞技心理多维度进行科学训练,加强团队配合,结合运动生物力学对项目和世界主要对手进行深入研究,争取获得好成绩;短道速滑在24届冬奥会中是重要夺金点,仍要加强训练,提升速度与合理运用技战术的能力;大道速滑争取在中短距离上获得更多参赛席位,实现从短距离到中长距离的全面进步;双人滑是花样滑冰冲击金牌的重点项目,要重视防伤防病和运动康复,调整比赛心态,以发挥出运动员应有的实力。

关键词：冬奥会冰上项目表现预测