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基于遗传编程的符号回归在化学和材料研究中的应用与展望
1
作者 田嘉欣 李浩源 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期268-274,共7页
化学和材料学科的理论进步可以促进化学反应设计、材料合成和工艺条件优化。目前,在许多前沿领域的复杂问题中,传统自底向上的推导理论面临诸多挑战,而基于遗传编程的符号回归方法在挖掘数据关系方面展示了独特的优势,为解决复杂问题提... 化学和材料学科的理论进步可以促进化学反应设计、材料合成和工艺条件优化。目前,在许多前沿领域的复杂问题中,传统自底向上的推导理论面临诸多挑战,而基于遗传编程的符号回归方法在挖掘数据关系方面展示了独特的优势,为解决复杂问题提供了新的思路。本文主要综述了基于遗传编程的符号回归方法的原理、优势及局限性,讨论了其近年来的发展趋势,整理了简单易用的遗传编程工具,进而阐述了该方法在化学与材料领域的代表性应用,最后对遗传编程在材料与化学领域的未来发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 可解释机器学习模型 符号回归 遗传编程 性质预测 工艺条件优化
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基于TOD模式及语义功能的共享单车潮汐流与建成环境非线性关联研究
2
作者 张琳 仝照民 +1 位作者 刘耀林 段志强 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期17-27,共11页
公共交通导向发展(TOD)是实现城市紧凑、人居可持续发展的重要途径,共享单车与轨道交通的接驳出行极大提升了公共交通的服务范围,促进了TOD规划策略的落实。该文基于TOD规划理念,识别共享单车的接驳流动模式,在考虑地铁站语义功能基础上... 公共交通导向发展(TOD)是实现城市紧凑、人居可持续发展的重要途径,共享单车与轨道交通的接驳出行极大提升了公共交通的服务范围,促进了TOD规划策略的落实。该文基于TOD规划理念,识别共享单车的接驳流动模式,在考虑地铁站语义功能基础上,使用可解释机器学习模型挖掘武汉市主城区共享单车潮汐流模式及与建成环境的非线性关联关系,结论如下:①根据共享单车早晚高峰时段的潮汐均衡性指数,发现武汉市主城区存在“早入晚出”和“早出晚入”两类潮汐流模式,前者出现在距城市中心距离中等的居住区和汉口中央活动区边缘的就业区,后者出现在二环线附近的就业密集区;②通过POI语义信息建模和层次聚类识别出4类地铁站语义功能主题及两种混合功能聚类簇,地铁站语义功能类型与共享单车流动模式呈强相关;③建成环境因子的非线性效应明显,当配套生活设施和道路密度适中、居住规模较大时,能有效促进共享单车高流量稳定接驳模式发生。研究结果可从共享单车优化调度、城市建成环境调整等方面为缓解共享单车潮汐流问题提供依据。 展开更多
关键词 公共交通导向发展 共享单车 语义功能 建成环境 可解释机器学习模型
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基于可解释模型的火箭推力故障辨识与轨迹预测方法
3
作者 周登极 刘巧珍 +2 位作者 岳梦云 黄大文 王煜林 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期72-80,共9页
针对运载火箭飞行过程中的强非线性和高不确定性问题,以及火箭推力下降故障对飞行过程可靠性和安全性的重大影响,基于注意力机制提出一种可解释机器学习模型以提高火箭推力下降故障检测、故障发动机定位、故障程度估计、以及故障后轨迹... 针对运载火箭飞行过程中的强非线性和高不确定性问题,以及火箭推力下降故障对飞行过程可靠性和安全性的重大影响,基于注意力机制提出一种可解释机器学习模型以提高火箭推力下降故障检测、故障发动机定位、故障程度估计、以及故障后轨迹预测的准确性和鲁棒性,使用注意力层提取高维时序飞行监测数据的特征,以特征矩阵简洁表达高维时序数据,进而采用自注意力及全连接网络预测推力下降发生的位置和推力下降程度,并通过长短期记忆单元对特征向量进行解码实现未来时段内飞行轨迹准确预测。在火箭推力下降数据集上对提出的模型进行测试,验证了模型的有效性。结果表明,提出的模型的故障定位准确率为96.0%,故障严重程度估计精度为94.7%,轨迹预测平均误差为0.94%,提出的模型在推力下降故障模式中具有良好的应用效果。 展开更多
关键词 可解释机器学习模型 注意力机制 推力下降故障 故障严重程度 轨迹预测
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