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1.
曹蕾蕾  朱旺  武建华  张传增 《力学学报》2021,53(7):1992-1998
声子晶体是一种人工周期性复合材料, 其带隙特性使其在减振、隔声、滤波和声学功能器件等领域具有潜在的应用价值. 如何准确操纵声波和机械波是声子晶体设计的主要挑战. 现有设计方法是基于对结构几何参数与材料参数的分析调整使其匹配特定的应用特性, 设计效率不高且无法达到最佳性能. 为此, 本文以一维层状声子晶体为例, 提出了一种基于Softmax逻辑回归和多任务学习的人工神经网络声子晶体逆向设计方法, 其中, Softmax逻辑回归实现分层结构各区域材料种类的选择, 通过多任务学习确定各区域材料的分布, 从而, 将声子晶体逆向设计问题转化为对单位胞元拓扑结构多组分材料的分类问题. 首先, 随机生成大量声子晶体拓扑结构样本; 然后, 采用有限元法进行并行计算得到所有样本的带隙分布; 接着, 通过神经网络建立带隙分布和拓扑结构之间的映射关系; 最后, 利用训练好的神经网络设计具有目标带隙特性的声子晶体, 即以目标带隙作为神经网络的输入, 网络将直接输出对应的声子晶体单元胞元拓扑结构. 算例表明本方法可根据应用需求快速高效地得到具有目标带隙的一维声子晶体. 该方法为声子晶体的逆向设计提供了一种新颖思路.   相似文献   
2.
核电结构的易损性分析是核电厂地震安全评估中至关重要的一环, 但是由于核电结构的复杂性以及考虑土?结相互作用SSI时较大的计算规模, 使得计算核电厂设备易损性曲线十分耗时. 为发展高效的核电厂设备易损性分析方法, 本文采用核电结构土?结相互作用分析的分区计算方法, 并利用有限的SSI分析结果建立神经元模型ANN代替有限元模型, 分别基于对数正态假定的回归法和蒙特卡洛法进行了设备易损性分析. ANN数值模拟包括了以下内容: (1)基于半偏相关系数选择最相关的地震动参数作为ANN输入, 并通过交叉检验建立神经元模型; (2)量化研究ANN数值模拟的预测不确定性, 其中包含了由于简化地震动输入引起的随机不确定性和训练样本缺失引起的认知不确定性; (3)基于ANN模型预测结果分别采用蒙特卡洛法和基于对数正态假定的回归法进行设备的易损性分析. 本文探讨了不同的地震强度指标以及土层材料的不确定性对易损性曲线的影响, 同时验证了回归法中对数正态模型假定的基本合理性, 为核电厂设备易损性分析提供了一种可能方向.   相似文献   
3.
荞麦籽粒中富含谷类作物比较缺乏的赖氨酸,使其不同于其他作物,具有较高经济价值。传统氨基酸测定费时且昂贵,为满足金苦荞育种工作的需要,选用近红外光谱技术结合人工神经网络的算法建立快速检测金苦荞叶片中氨基酸含量的近红外模型。使用氨基酸含量差异较大的样品255个,扫描光谱后测定其化学值。研究发现样品苏氨酸(Thr)含量范围是5.307~14.374 mg·g-1;缬氨酸(Val)含量范围是6.137~16.204 mg·g-1;甲硫氨酸(Met)含量范围是0.308~3.049 mg·g-1;异亮氨酸(Ile)含量范围是5.259~14.134 mg·g-1;亮氨酸(Leu)含量范围是9.730~26.061 mg·g-1;苯丙氨酸(Phe)含量范围是5.936~17.223 mg·g-1;赖氨酸(Lys)含量范围是6.640~17.280 mg·g-1;谷氨酸(Glu)含量范围是10.984~27.740 mg·g-1;天冬氨酸(Asp)含量范围是6.437~17.280 mg·g-1;丝氨酸(Ser)含量范围是3.467~8.312 mg·g-1;精氨酸(Arg)含量范围是4.937~14.772 mg·g-1;丙氨酸(Ala)含量范围是3.329~6.885 mg·g-1;组氨酸(His)含量范围是1.946~4.798 mg·g-1;甘氨酸(Gly)含量范围是4.196~9.264 mg·g-1;脯氨酸(Pro)含量范围是1.024~5.672 mg·g-1;酪氨酸(Tyr)含量范围是0.176~1.173 mg·g-1;半胱氨酸(Cys)含量范围是0.422~1.926 mg·g-1。每次随机选取50个样品建设模型,以4∶1的比例随机分为训练集和测试集。数据进行归一化处理后,使用神经网络结构1102-9-1进行模型建设。利用多次学习的方式建立了较优模型,其中Arg和Asp近红外模型的仿真测试结果最好,预测值与真实值的相关系数(R2)均大于0.97,平均相对误差(RSD)也小于10%;另外Leu,Val,Tyr,Ile,Ser,Ala,Thr,His,Phe,Gly和Lys模型的R2均大于0.90,模型仿真测试数据的RSD小于10%,模型均可用;Met与Cys的模型进行仿真测试时,其预测值与真实值的R2均大于0.78,但RSD大于10%,模型不可用。结果表明,金苦荞叶片的氨基酸含量高,有极高应用价值,近红外光谱技术结合人工神经网络的分析方法可应用于金苦荞氨基酸含量的预测,为高品质荞麦育种工作提供了便利。  相似文献   
4.
沸点(BP)是有机分子液体的基本物理化学量, 也是化学工业生产中的重要参数. 有机分子的沸点由分子结构决定, 呈现复杂的结构-沸点关系, 函数法(Function Method)、基团贡献法(Group Contribution Method)等传统方法无法应对复杂多样有机分子结构的预测, 应用范围狭窄, 预测精度低. 本研究中, 我们利用基于人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)的多组件学习器实现有机分子沸点的精准预测. 我们构建了基于可解释性描述符的ANN、基于相关性描述符的ANN及基于复合分子指纹的SVM三个异质模型, 并通过包含4550个各种类别的有机分子沸点的数据集进行训练得到了三个异质性学习器, 最后集成三个学习器对有机分子沸点进行预测. 相比于传统方法和此前的定量结构性质关系(QSPR)模型, 多组件模型结合了三种模型的优点, 展现出很好的预测精度和泛化能力以及低的过拟合, 实现了对多种类型有机分子的沸点的有效预测.  相似文献   
5.
朱秋生  刘迎 《光子学报》2020,49(8):89-96
提出了一种利用亚扩散空间分辨漫反射预测生物组织约化散射系数μ_s'和相函数参量γ的人工神经网络方法 .采用蒙特卡罗方法得到光子经生物组织漫反射的数据样本,利用这些数据样本训练反向传播神经网络,用于从亚扩散散射光中预测γ的信息.为了解决同时预测μ_s'和γ两个参数时会产生较大误差的问题,分段数据训练两个BP网络,依次识别μ_s'和γ.研究发现3.64l_(th)(l_(th)表示平均输运自由程)是对γ的不敏感点,可用该点附近的数据样本训练网络用于预测μ_s',用2l_(th)范围内的数据样本训练网络用于预测γ.蒙特卡罗仿真结果表明,在1.3≤γ≤1.9范围内,预测结果与真实值的相对均方根误差在1%以内.与现有的测量方法相比,所提的人工神经网络方法更加简单,且提高了预测精度.  相似文献   
6.
杨杰元  杨雪颖  杨沛艳  冯惠  冯长君 《化学通报》2021,84(8):853-856,846
基于分子电性距离矢量(M_t)表征21个芳胺喹唑啉衍生物的分子结构,并与其对人胃癌细胞的抗癌活性(pI)关联。通过最佳变量子集回归方法建立上述化合物抗胃癌活性的三参数(M_(15)、M_(18)、M_(82))定量构效关系模型。其交叉验证系数(R_(cv)~2)、非交叉验证系数(R~2)依次为0.386和0.737。通过R、R_(cv)~2、V_(IF)等检验,模型具有较好的相关性、稳健性和预测能力。结果显示,-CH_2-、-CH、-O-、-S-和-NH-等分子结构单元直接影响这些化合物的抗胃癌活性。将M_(15)、M_(18)、M_(82)作为人工神经网络的输入层结点,采用3∶3∶1的网络结构,利用BP算法获得了令人满意的pI模型,其R~2和标准偏差S_D分别为0.992和0.080,表明pI与三参数呈现优异的非线性关系。  相似文献   
7.
基于人工神经网络和随机游走模型的汇率预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
由于金融数据具有随机性特征,使得建模和预测变得极其困难.提出一种组合预测方法,即假定任何金融时序数据由线性和非线性两部分组成,将其中线性部分的数据通过随机游走(RW)模型进行模拟,剩余的非线性残差部分由前馈神经网络(FANN)和诶尔曼神经网络(EANN)协同处理.从实证结果可知,该组合方法相比单独使用RW、FANN或EANN模型有更高的预测精度.  相似文献   
8.
专利     
《化学分析计量》2012,(5):51+61-51
一种近红外光谱无损鉴别山参真伪的方法 :一种近红外光谱无损鉴别山参真伪的方法,属于中药检测技术领域,目的在于解决现有技术鉴别山参鉴别结果不确定及鉴别过程破坏山参形体的问题。采集山参和工艺参的光谱数据,经主成分分析法提取出主成分变量作为输入变量,设定山参及工艺参的属性代码并将其作为目标变量,根据输入变量和目标变量训练网络,建立BP人工神经网络模型;采集待鉴别样品光谱数据,并经建立的BP人工神经网络模型进行仿真,输出待鉴别样品预测值,参照山参和工艺参的属性代码判断待鉴别样品。当待鉴别样品  相似文献   
9.
对我国粮食产量预测工作作出了重大贡献.通过线性规律和非线性规律的区分,构建了自回归移动平均(ARIMA)和BP人工神经网络的组合预测模型,结论显示:ARIMA和BP算法能够各自对粮食产量序列中的线性和非线性规律实现充分挖掘,拟合精度几乎达到完美的程度,克服了以往单一预测和组合预测中信息挖掘能力不足的缺陷.  相似文献   
10.
采用近红外光谱技术结合遗传算法优化的小波神经网络,对大孔树脂纯化过程中橄榄果中的鞣花酸含量进行监控。通过小波变换对光谱进行去噪、压缩,作为人工神经网络的输入,同时以遗传算法优化神经网络的权值与阈值,并与常用的偏最小二乘(PLS)线性模型的建模效果进行比较。实验结果表明,两者都能够较准确的预测鞣花酸的含量,相对而言,人工神经网络(ANN)效果较好。  相似文献   
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