一种基于Web的分类体系学习算法

领域分类结构的抽取已成为本体工程和本体学习的关键部分,提出一种新的分类结构学习算法,将Web作为知识获取的语料库,运用迭代方法抽取相关语言学模式,再利用语言学模式抽取分类结构,并采用改进的互信息方法对结果进行评价和过滤,最后通过实验对该分类学习算法的性能进行评价.实验表明：算法具有良好的跨领域性,在准确率和召回率方面也有改善.     

基于Stacking算法集成的我国信用债违约预测

通过对2014～2019年我国信用债违约案例的原因分析及相关文献综述，从债券资质、债务主体、财务数据、宏观因素四个维度构建债券违约的指标体系，利用随机森林算法优化，研究发现当影响因素选择18项与37项时，样本内外预测结果达到均衡。基于不同角度的七种算法对比分析，择优选取三种作为底层算法：随机森林算法、梯度提升决策树算法与贝叶斯算法，并结合逻辑回归算法为次级训练算法融合构建基于Stacking算法集成的债券违约预测模型。实证结果表明，第一，Stacking算法的双重集成作用相对底层的单次集成总体精确度提升了1%到8%;第二，对不同指标数量的Stacking算法集成模型的评估表明所构建的指标体系提高了预测水平；第三，基于样本内外预测均衡的底层算法选择方法有效可取，分别纳入相对劣势的底层算法时，会逐渐影响模型稳定性。研究成果可以为我国债券市场风险管理提供技术支持与参考。     

外加电磁场下周期性体系的第一性原理计算方法

电磁场对物质性质的影响和调控一直是科学研究的核心议题.然而,在计算凝聚态物理领域,由于传统的密度泛函理论并不能轻易推广至含有外加电磁场的情景,且外场往往会破缺周期性体系原本具有的平移对称性,从而使得布洛赫定理失效.因此,利用第一性原理方法计算外场作用下的物质性质并非易事,特别是在外场不能被视为微扰的情况下.在过去的二十年中,许多计算凝聚态物理学者致力于构建和发展适用于有限外场下周期性体系的第一性原理计算方法.本文旨在系统地回顾这些理论方法及其在铁电、压电、铁磁、多铁等领域的应用.本文首先简要介绍现代电极化理论,并阐述基于此理论以及密度泛函理论,构建出两种用于有限电场下计算的方法.然后探讨将外磁场纳入密度泛函理论,并对相关的现有计算手段以及所面临的挑战进行讨论.接着回顾了被广泛用于研究磁性、铁电和多铁体系的第一性原理有效哈密顿量方法,以及该方法在考虑外场时的延伸.最后,介绍了当下备受瞩目的利用机器学习中的神经网络方法构建有效哈密顿量模型的发展成果及在考虑外场下的拓展.     

高效选取线性独立的原子特征构建精确机器学习势函数

机器学习势由于具有与第一性原理计算相当的准确性,且低得多的计算成本,在原子模拟中极具前景. 然而原子机器学习势的可靠性、速度和可迁移性在很大程度上取决于原子构型的表示. 适当地选取用作机器学习程序输入的描述符是一个成功的机器学习表示的关键. 本文发展了一种简单有效的方法,可以基于训练数据固有的相关性,从大量待选的描述符中自动选取一组最佳的线性独立原子特征. 通过对几个具有较少冗余线性独立嵌入密度描述符的基准分子构建嵌入原子神经网络势的应用,证明了这种新方法的有效性和准确性. 该算法可以大大简化原子特征的初始选取,并极大地提高原子机器学习势的性能.     

Learning from regularized regression algorithms with <Emphasis Type="Italic">p</Emphasis>-order Markov chain sampling

Evaluation for the performance of learning algorithm has been the main thread of theoretical research of machine learning. The performance of the regularized regression algorithm based on independent and identically distributed(i.i.d.) samples has been researched by a large number of references. In the present paper we provide the convergence rates for the performance of regularized regression based on the inputs of p-order Markov chains.     

基于连续小波变换下的土壤有害元素砷含量估测

与传统检测方法相比,利用高光谱技术进行土壤有害元素砷含量的估算,具有快速、准确,成本低的特点,可对干旱区绿洲土壤有害元素砷污染进行动态监测。基于新疆渭干河-库车河三角洲绿洲耕层土壤样品的采集,获取土壤光谱数据和有害元素砷含量。通过bior1.3,db4,gaus4和mexh这4种小波基函数对土壤原始光谱反射率进行连续小波变换,并将变换后光谱数据与有害元素砷进行相关分析,以筛选出的敏感小波系数为自变量,采用偏最小二乘回归、支持向量机回归、BP神经网络和随机森林回归方法对有害元素砷含量进行高光谱反演。研究结果显示：（1）4种小波基函数在3~8尺度的光谱分解效果明显优于其他尺度,特别是4~6尺度的连续小波变换有效提升了光谱反射率与土壤有害元素砷之间的相关性,通过显著性检验的小波系数数量有了明显增多（p<0.01）,在可见光的400~700 nm以及近红外的1 100~1 700和2 200~2 400 nm附近具有较强的相关性;（2）通过比较4种小波基函数对光谱数据中有效信息的辨识能力,认为小波基函数bior1.3和mexh要优于db4和gaus4,其中bior1.3的光谱分解效果最好,gaus4相对最弱;通过bior1.3第5尺度的光谱变换,与土壤有害元素砷显著相关的波段数量最多,为507个（p<0.01）;（3）比较4种建模方法的反演结果发现,SVMR,BPNN和RFR模型相较于PLSR模型具有更强的估测能力,模型的估测精度更高。综合分析各模型的稳定性及估测精度后,认为bior1.3-25-RFR模型可作为研究区土壤有害元素砷的最佳估测模型。该模型的训练集和验证集的R2分别为0.893和0.639,RMSE为1.075和1.651 mg·kg-1,RPD分别为2.89和1.64,表明模型估测效果较好,稳定性较强。采用合适的小波基函数进行连续小波变换可减少土壤高光谱数据中的白噪声,挖掘出土壤光谱数据中的有效信息,对土壤有害元素砷含量的准确估测提供有力的技术保障。     

基于预训练VGG11模型的光刻坏点检测方法

模型性能表现和模型训练时间影响着基于迁移学习坏点检测方法的应用,而选用模型和迁移学习策略是模型性能表现和模型训练时间的重要影响因素。提出了一种基于预训练VGG11模型的坏点检测方法,通过微调基于ImageNet数据集预训练的VGG11模型获得坏点检测的待训练模型。采用保留预训练模型权重、冻结卷积层的策略进行模型训练,采用ICCAD 2012数据集进行模型训练和测试。与现有方法相比,所提方法的模型综合性能表现更好,所需的模型训练时间更少。所提方法有助于提高掩模版图的坏点检测效率,缩短集成电路生产的周期。     

基于机器学习的压气机叶型优化设计

现代压气机性能需求日趋严苛,叶型优化工作至关重要。近年来遗传算法在叶型优化设计中得到诸多应用,但是传统遗传算法耗时过大,为解决这一问题本文提出了一种应用主成分分析与人工神经网络的流场重构方法,以及基于该方法的快速评估叶型性能的遗传算法优化流程。数值结果表明,基于该优化流程的寻优结果预测静压比与CFD计算值的误差低于0.1%,能够有效对叶型性能进行预测;并且该寻优结果与原始叶型相比静压比提升14.7%,效果可观。     

矿石拉曼光谱模型拟合分类方法

拉曼光谱因具有简单、快速及无损等特点,非常适合矿石的分类与鉴别。拉曼光谱模型拟合分类方法无需构建参考光谱库且避免了复杂的逐项光谱匹配,具有明显的优势。然而,已有的基于机器学习及深度学习的矿石拉曼光谱分类研究所采用的学习模型比较单一,缺乏具有参考意义的综合比较。对基于机器学习及深度学习的矿石拉曼光谱模型拟合分类方法进行综合评估验证,对比了KNN, XGBoost, SVM, RF四种传统机器学习方法和CNN, DNN, RNN三种深度学习模型在RRUFF矿物拉曼光谱数据集上的分类效果,验证了4种数据预处理方法和样本量对模型分类效果的影响。为提升机器学习模型的分类性能,本文还提出了一种拉曼光谱强度曲率的数据预处理方法,对经基线矫正后的拉曼光谱序列强度计算曲率作为构造特征,使模型更有效的提取出拉曼光谱的特征峰位置。实验结论：数据预处理对提升机器学习模型的分类性能效果明显,而对深度学习模型不敏感;样本量为影响模型分类效果的关键因素,当样本量较大时,深度学习模型的分类效果优于传统的机器学习模型;对于微小样本,深度学习模型难以发挥其优势,而辅以预处理的机器学习具有更优的分类性能。