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基于主动学习Kriging模型的结构多失效模式可靠度计算 被引量:10
1
作者 赵维涛 陈欢 祁武超 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期8-13,共6页
对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设... 对于具有多失效模式的结构可靠度计算问题,利用多输出Kriging模型作为代理模型进行分析。该代理模型只需对所有功能函数进行一次建模,无需对每个功能函数建立各自的代理模型,且在建模过程中能够考虑各失效模式之间的相关性。本文方法设定的初始样本点不仅对随机变量均值附近区域给予足够重视,而且能够兼顾设计空间的边缘区域,进而确保初始代理模型在全局空间内具有较好精度,以减少后续利用学习函数更新代理模型的次数。数值算例表明,本文方法具有较好的计算精度和较高的计算效率,当失效模式较多时,计算效率大幅提升。 展开更多
关键词 可靠度 多失效模式 代理模型 多输出kriging 学习函数
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基于主动学习Kriging模型和子集模拟的可靠度分析 被引量:5
2
作者 黄晓旭 陈建桥 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期866-871,939,共6页
工程结构的功能函数大多数具有隐式非线性程度高的特点,且失效概率较小,需要复杂的有限元分析计算。针对工程实际中大量存在的小失效概率问题,本文提出了基于主动学习Kriging模型和子集模拟方法相结合的可靠度分析方法——AK-SS。AK-SS... 工程结构的功能函数大多数具有隐式非线性程度高的特点,且失效概率较小,需要复杂的有限元分析计算。针对工程实际中大量存在的小失效概率问题,本文提出了基于主动学习Kriging模型和子集模拟方法相结合的可靠度分析方法——AK-SS。AK-SS方法有子集模拟求解小失效概率和主动学习的Kriging模型代替真实功能函数的优势。该方法首先采用Kriging模型代替真实功能函数,通过主动学习方法逐步扩充实验设计点,逐步改善Kriging模型的精度;然后利用子集模拟方法的基本思路,通过引入合理的中间失效事件计算小失效概率。结果表明,AK-SS方法在保证结果精度的同时减少了功能函数的评估次数,对于工程实际中具有隐式功能函数的小失效概率计算问题具有较强的应用前景。 展开更多
关键词 功能函数 主动学习 kriging模型 子集模拟方法 小失效概率
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基于主动学习PC-Kriging模型的复杂结构可靠性分析方法
3
作者 陈吉清 张钰奇 +2 位作者 兰凤崇 周云郊 王俊峰 《汽车工程》 北大核心 2025年第2期383-390,共8页
对于复杂结构可靠性设计中多维设计变量和隐式非线性响应的问题,构造准确的代理模型是一种有效的解决方法。然而,基于预设样本量的试验设计来构建代理模型,可能面临效率低下或准确性不足的挑战。为此,提出一种主动学习PC-Kriging模型的... 对于复杂结构可靠性设计中多维设计变量和隐式非线性响应的问题,构造准确的代理模型是一种有效的解决方法。然而,基于预设样本量的试验设计来构建代理模型,可能面临效率低下或准确性不足的挑战。为此,提出一种主动学习PC-Kriging模型的可靠性分析方法,结合多项式混沌展开增强全局近似精度以及Kriging捕捉局部特征的优点,利用主动学习策略,自适应地选择最佳样本点,最大程度减少训练样本量,即减少结构性能分析的计算成本,提高分析效率。进一步构建主动学习PC-Kriging模型驱动的多软件协同设计框架,对前、后处理软件进行二次开发,实现参数化建模、性能分析和后处理的无缝连接,形成一套自动化分析流程。最后,以电池包结构为例进行可靠性分析,验证本文方法的高效性和准确性。 展开更多
关键词 结构可靠性分析 主动学习 代理模型 PC-kriging 多软件协同
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基于主动学习代理模型的采气井口O形密封圈可靠性分析
4
作者 张耀明 王春生 +3 位作者 马俊原 魏军会 周涛涛 赵密锋 《润滑与密封》 北大核心 2025年第8期164-171,共8页
由于制造公差、载荷波动、材料特性等,在实际工程中O形圈的相关设计参数往往不再是一个确定值,可能在一定的范围内波动。考虑不确定性因素对O形圈密封性能的影响,提出基于主动学习Kriging模型的可靠性分析方法,用于高压采气井口O形橡胶... 由于制造公差、载荷波动、材料特性等,在实际工程中O形圈的相关设计参数往往不再是一个确定值,可能在一定的范围内波动。考虑不确定性因素对O形圈密封性能的影响,提出基于主动学习Kriging模型的可靠性分析方法,用于高压采气井口O形橡胶密封圈密封性能的可靠性分析。以高压采气井口某O形橡胶密封圈为分析对象,建立密封可靠性功能函数;使用Python进行Abaqus的二次开发仿真,将制造公差、载荷波动带来的不确定性纳入密封性能计算过程,并基于自适应性Kriging与Monte Carlo法相结合的方法(AK-MCS),对该O形橡胶密封圈的密封可靠性进行分析。结果表明:在考虑制造公差与载荷波动的情况下,该O形橡胶密封圈由于最大Mises应力导致的失效概率为0.013%;凹槽深度、槽棱圆角半径、内压对密封圈的最大Mises应力有着较大影响,其中内压、槽棱圆角半径与最大Mises应力呈正相关关系,凹槽深度与最大Mises应力呈负相关关系;最大接触应力导致的失效概率为0,凹槽深度对密封圈的最大接触应力有较大影响。使用基于主动学习Kriging模型的高压采气井口O形橡胶密封圈密封可靠性分析方法,可评估与O形橡胶密封圈相配合部件的危险结构与密封圈密封失效概率,为实际工程提供指导。 展开更多
关键词 O形橡胶圈 高压采气井口 kriging代理模型 可靠性分析 主动学习
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基于主动学习Kriging的航空发动机机构可靠性分析方法
5
作者 智鹏鹏 刘瀚儒 +2 位作者 官毅 汪忠来 张均富 《航空制造技术》 北大核心 2025年第20期14-26,共13页
针对复杂航空机构可靠性分析过程中建模难度大、精度差、计算效率低等问题,提出一种数据增强拉丁超立方抽样(Data augmentation Latin hypercube sampling,DALHS)、自适应分区拒绝权重采样(Adaptive partitioned threshold rejection sa... 针对复杂航空机构可靠性分析过程中建模难度大、精度差、计算效率低等问题,提出一种数据增强拉丁超立方抽样(Data augmentation Latin hypercube sampling,DALHS)、自适应分区拒绝权重采样(Adaptive partitioned threshold rejection sampling,APTRS)和主动学习Kriging相结合的机构可靠性分析方法。首先,利用数据增强技术改进拉丁超立方抽样,获取初始样本点,提高初始样本点的多样性和代表性;其次,采用自适应分区策略划分设计空间,并在子空间内执行拒绝权重采样,提升样本局部和全局搜索能力;再次,提出主动学习NU(Normalize U)函数筛选高质量样本,结合准随机分形算法(Quasi-random fractal algorithm,QRFA)动态优化Kriging模型,构建DALHS-APTRS-Kriging模型;最后,利用变异系数收敛准则,实现航空机构可靠度的高效计算。结果表明,通航活塞发动机机构的可靠度为0.987,模型调用次数仅为72,相比传统方法,计算误差仅为5.7%,说明所提方法不仅能在少量样本下获得高质量的Kriging模型,而且在兼具局部和全局搜索下提升了可靠度计算的效率和精度。 展开更多
关键词 机构可靠性 kriging模型 主动学习策略 通航活塞发动机 数据增强拉丁超立方抽样
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基于主动学习代理模型的结构时空相关可靠性分析方法
6
作者 詹红有 梁峻源 肖宁聪 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第1期84-90,共7页
结构的极限状态方程常为隐函数,受到不确定性、时间和空间的影响,导致其输出为时变随机场。由于结构失效通常是小概率事件,需要大量有限元模拟,现有方法难以适用。尽管一阶/二阶可靠性分析方法可用,但精度和效率有限。该文提出基于主动... 结构的极限状态方程常为隐函数,受到不确定性、时间和空间的影响,导致其输出为时变随机场。由于结构失效通常是小概率事件,需要大量有限元模拟,现有方法难以适用。尽管一阶/二阶可靠性分析方法可用,但精度和效率有限。该文提出基于主动学习Kriging代理模型的时空相关可靠性分析方法,旨在提高计算效率。首先推导随机样本在时空域内的极值符号预测概率,然后构建相应的学习函数。通过选择具有最小符号预测概率的候选样本加入训练集,并序列地更新Kriging模型,直至所有候选样本的准确预测概率超过99%,同时计算失效概率。通过3个算例验证了所提方法的效率和准确性,为时空相关可靠性分析提供了新思路。 展开更多
关键词 时空相关可靠性 代理模型 主动学习 kriging模型 失效概率
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一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法
7
作者 张哲 宝文礼 姚中洋 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第6期120-133,共14页
针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建... 针对具有单个失效模式、认知不确定性和“黑箱”模型特点的可靠性分析问题,提出了一种基于证据理论的主动学习可靠性分析方法,能够高效高精度地求解结构的可信度和似真度.通过证据理论对认知不确定性变量进行处理,抽取初始训练样本构建初始Kriging模型,将优化方法与主动学习过程相结合,实现在整个输入变量空间中搜索最佳训练样本,利用最佳训练样本对Kriging模型进行优化,通过优化后的Kriging模型代替功能函数,对未知点进行预测,以实现结构的可信度和似真度计算.该方法将优化方法与主动学习过程相结合,降低了传统方法搜索训练样本时对候选样本位置的约束,能够搜索到对Kriging模型优化效果更好的训练样本,提升了Kriging模型构建的效率和成功率.数值算例证明了该方法具有良好的计算效果,并将其应用于车辆正面碰撞的可靠性分析. 展开更多
关键词 结构可靠性 可靠性分析 证据理论 “黑箱”问题 主动学习kriging模型
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主动学习自适应PC-Kriging在结构可靠性分析中的应用
8
作者 代俊男 周金宇 《机床与液压》 北大核心 2025年第16期51-57,共7页
为提升复杂结构在小失效概率条件下的可靠性评估效率与精度,提出一种结合PC-Kriging模型与主动学习自适应K均值聚类的新型可靠性分析方法。将主动学习U函数与自适应K均值聚类相结合,引入并行计算,对候选样本点进行分组,每次迭代同时选... 为提升复杂结构在小失效概率条件下的可靠性评估效率与精度,提出一种结合PC-Kriging模型与主动学习自适应K均值聚类的新型可靠性分析方法。将主动学习U函数与自适应K均值聚类相结合,引入并行计算,对候选样本点进行分组,每次迭代同时选取多个关键样本点,扩大样本选择覆盖范围,有效识别对失效概率计算影响较大的关键区域,从而提高PC-Kriging代理模型的计算效率和预测精度。将该方法应用于复合材料层合板的随机固有频率可靠性分析中,与APCE模型、AK-MCS+U模型和MCS模型进行对比分析。结果表明:与传统的APCE模型和AK-MCS+U模型相比,所提算法在可靠性评估中表现出显著的优势,尤其是在计算精度方面。尽管所提算法的运算效率略低于APCE模型,但通过更高的精度补偿了这一不足,使得其在实际应用中更具可靠性和适用性。 展开更多
关键词 结构可靠性 PC-kriging模型 自适应K均值聚类 主动学习
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基于动态Kriging代理模型的起重机结构可靠性分析方法
9
作者 范小宁 吕召国 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期264-269,共6页
针对桥式起重机结构可靠性分析计算中多维小失效概率及隐式功能函数,依靠传统可靠度计算方法难以解决问题,提出采用动态Kriging代理模型结合重要抽样法(ISM)的可靠度计算方法。首先通过2个学习函数构建隐式功能函数的动态Kriging代理模... 针对桥式起重机结构可靠性分析计算中多维小失效概率及隐式功能函数,依靠传统可靠度计算方法难以解决问题,提出采用动态Kriging代理模型结合重要抽样法(ISM)的可靠度计算方法。首先通过2个学习函数构建隐式功能函数的动态Kriging代理模型;再利用改进一次二阶矩法(FORM)结合Kriging代理模型求出最可能失效点,并以此为中心点构造重要抽样密度函数;最后基于所建立的代理模型通过ISM完成可靠度计算。通过引入与学习函数相结合的新增停止准则,降低有限元调用次数。通过工程案例验证,所提方法可以较好地平衡模型精度、结果误差与计算成本。 展开更多
关键词 起重机结构 动态kriging代理模型 学习函数 重要抽样法 结构可靠性
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基于主动迁移学习的负荷辨识泛化方法 被引量:1
10
作者 蔡清淮 罗庆全 +3 位作者 余涛 刘前进 刘熙鹏 潘振宁 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第3期209-216,共8页
为实现低成本地提升负荷辨识方法对新场景负荷样本的识别精度,提出一种基于主动迁移学习的负荷辨识泛化方法,利用极少量标签数据和无标签数据来高效提升方法的泛化性能。该方法利用异构模型的共识筛选高质量的伪标注样本,并对预训练模... 为实现低成本地提升负荷辨识方法对新场景负荷样本的识别精度,提出一种基于主动迁移学习的负荷辨识泛化方法,利用极少量标签数据和无标签数据来高效提升方法的泛化性能。该方法利用异构模型的共识筛选高质量的伪标注样本,并对预训练模型进行更新;设计一种考虑模型分歧和样本多样性的主动学习策略来标注高价值样本,可在大幅降低样本标注成本的同时实现模型的高效迁移。在2个公开数据集中的实验对比,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 负荷辨识 泛化 主动学习 迁移学习 伪标注 异构模型
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基于PC-Kriging模型与主动学习的齿轮热传递误差可靠性分析 被引量:2
11
作者 于震梁 孙志礼 +1 位作者 曹汝男 张毅博 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1750-1754,共5页
为提高齿轮热传递误差可靠性分析的计算效率和精度,提出了一种高效的基于PC-Kriging代理模型与主动学习函数LIF相结合的可靠性分析方法.采用多项式混沌展开(polynomial-chaos-expansion,PCE)替代传统Kriging模型的回归基函数来增强预测... 为提高齿轮热传递误差可靠性分析的计算效率和精度,提出了一种高效的基于PC-Kriging代理模型与主动学习函数LIF相结合的可靠性分析方法.采用多项式混沌展开(polynomial-chaos-expansion,PCE)替代传统Kriging模型的回归基函数来增强预测模型的全局近似精度,并利用Kriging模型来捕捉预测模型局部特征的能力.采用最小角回归(LAR)构建回归基函数的最优多项式数量集,同时用Akaike信息准则(AIC)来确定最优的截断集合.并采用一种主动学习函数LIF选择每次迭代的最佳样本点以提高模型收敛效率.通过齿轮热传递误差算例表明:与传统的Kriging代理模型相比,所提出方法在保证精度的同时可以极大地减少预测模型可靠性分析中的学习次数. 展开更多
关键词 可靠性分析 PC-kriging模型 主动学习函数 蒙特卡罗 齿轮热传递误差
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证据理论框架下主动学习代理模型驱动的CFD模拟不确定性量化方法 被引量:1
12
作者 陈浩 吴沐宸 +3 位作者 陈江涛 夏侯唐凡 赵忠锐 刘宇 《空气动力学学报》 CSCD 北大核心 2024年第9期86-99,I0002,共15页
计算流体力学(CFD)模拟中存在模型参数、数值离散和边界条件等诸多形式各异的不确定因素。鉴于证据理论具有灵活的建模框架,且能同时量化CFD模拟中的随机和认知不确定性,基于其提出了一种证据理论框架下主动学习代理模型驱动的CFD模拟... 计算流体力学(CFD)模拟中存在模型参数、数值离散和边界条件等诸多形式各异的不确定因素。鉴于证据理论具有灵活的建模框架,且能同时量化CFD模拟中的随机和认知不确定性,基于其提出了一种证据理论框架下主动学习代理模型驱动的CFD模拟不确定性量化方法,以较少的CFD仿真模型调用次数实现对CFD模拟结果的不确定性量化。该方法采用最优最大最小距离策略生成空间分布良好的候选样本点,通过动态熵权-TOPSIS主动学习策略平衡了代理模型的全局探索、局部开发和鲁棒性。此外,提出基于Hartley测度和Jousselme距离的复合收敛准则以判断终止代理模型训练的时间并量化输出响应的不确定性。最后,以采用NASA SC(2)0410翼型剖面的超临界机翼流场CFD模拟为例,分析来流参数和湍流模型参数的不确定性对机翼输出响应升阻比的不确定性量化结果。 展开更多
关键词 CFD 不确定性量化 证据理论 主动学习 代理模型 动态熵权-TOPSIS
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针对极端事件估计的高斯主动学习算法
13
作者 杨海婷 尹炜浩 +2 位作者 黄滟雯 杨成 胡瑞青 《土木与环境工程学报(中英文)》 北大核心 2025年第4期148-156,共9页
一些重大关键结构在服役期间会面临极端事件,由于极端事件发生的概率极低而可能被忽视,但如果发生将会导致严重损失。为了准确估计复杂结构的极小失效概率,提出一个能平衡极端事件发生概率计算精度和成本的方法。通过基于高斯代理模型... 一些重大关键结构在服役期间会面临极端事件,由于极端事件发生的概率极低而可能被忽视,但如果发生将会导致严重损失。为了准确估计复杂结构的极小失效概率,提出一个能平衡极端事件发生概率计算精度和成本的方法。通过基于高斯代理模型的主动学习策略,构建能将训练点有效集中在单侧尾部的搜索函数,该函数更善于寻找分布函数加权后的误差最大区域,并重新投入新增训练点。为了验证算法的有效性,以结构开裂非线性分析为算例,将算法结果与MCS进行比较,估计的随机变量均值相对误差在10%左右,表明该方法能得到可接受的统计量结果;与AL-GP的结果进行对比,估计的随机变量误差期望降低了20%,表明在尾部的不确定性能更快降低。通过算例证明了算法对尾部的敏感性更高,适用于有潜在尾部风险的分布计算。 展开更多
关键词 高斯代理模型 可靠性 主动学习 极端事件
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基于主动学习的树状高斯过程建模与参数优化
14
作者 冯泽彪 杨旭 汪建均 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第6期1950-1963,共14页
针对非平稳响应的稳健参数设计问题,在树状高斯过程(treed Gaussian process,TGP)建模的框架下,提出基于主动学习算法的稳健参数优化模型。首先,综合运用D-optimal和Expected Improvement设计策略,构建主动学习算法,以改善设计点的空间... 针对非平稳响应的稳健参数设计问题,在树状高斯过程(treed Gaussian process,TGP)建模的框架下,提出基于主动学习算法的稳健参数优化模型。首先,综合运用D-optimal和Expected Improvement设计策略,构建主动学习算法,以改善设计点的空间填充性能和优化性能。然后,利用贝叶斯分层建模方法构建模型结构,以估计输入和输出之间的非平稳函数关系。最后,利用TGP模型输出,构建基于质量损失函数的稳健参数优化模型。利用遗传算法(Genetic algorithm,GA)进行全局优化,以获得最优输入参数设置。仿真结果表明,所提方法所得最优解具有更小的质量损失和预测偏差,改善了最优解潜在区域的预测精度,降低了预测响应的不确定性,进而提升了非平稳响应稳健优化结果的有效性。 展开更多
关键词 非平稳响应 稳健参数设计 树状高斯过程模型 主动学习算法 质量损失
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基于迭代学习算法的电磁轴承-转子系统多目标无模型自适应控制器设计
15
作者 何峻旭 李翁衡 +2 位作者 曹正 徐港辉 祝长生 《振动与冲击》 北大核心 2025年第20期269-280,共12页
主动电磁轴承转子系统在高转速、高功率的应用场景优势格外显著,但转子在旋转过程中不可避免地会由自身不平衡质量产生不平衡力,进而激励出不平衡振动信号,该振动信号具有与转速同频的周期性重复特征,而目前主流的控制算法或者过于依赖... 主动电磁轴承转子系统在高转速、高功率的应用场景优势格外显著,但转子在旋转过程中不可避免地会由自身不平衡质量产生不平衡力,进而激励出不平衡振动信号,该振动信号具有与转速同频的周期性重复特征,而目前主流的控制算法或者过于依赖转子模型的精确性,或者不具备学习能力而很难实现对具有重复特征问题的有效控制,或者控制目标单一不能同时兼顾多个目标。由此设计了一种基于迭代学习控制算法的多目标无模型自适应控制器,该控制器无需转子的精确模型参数,具备学习和记忆能力,仅根据输入的位移信号和转速信号来迭代更新控制序列,随迭代次数的增加,其输出的控制信号序列会不断优化并迅速逼近最优。该控制器设置了位移、电流和传递力三个控制目标,不同控制目标通过二级分配参数能够实现平滑切换。针对变转速过程设计了基于转速自适应调节控制目标的多目标控制策略。仿真和试验结果证明了该控制器在定转速及变转速工况下的有效性,并可在较大转速范围内稳定运行。 展开更多
关键词 主动电磁轴承 模型控制 转子动力学 迭代学习 多目标控制
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基于ALK模型与子集模拟的主动学习可靠性分析方法 被引量:1
16
作者 刘泽清 程鑫 杨旭锋 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期96-106,共11页
针对主动学习Kriging(Active Learning Kriging,ALK)模型在评估小失效概率时遇到的候选样本过多、计算耗时的问题,提出了一种结合ALK模型与子集模拟(Subset Simulation,SS)的双阶段代理模型方法——ALK⁃SS2。首先在第1阶段基于构建的极... 针对主动学习Kriging(Active Learning Kriging,ALK)模型在评估小失效概率时遇到的候选样本过多、计算耗时的问题,提出了一种结合ALK模型与子集模拟(Subset Simulation,SS)的双阶段代理模型方法——ALK⁃SS2。首先在第1阶段基于构建的极限状态函数代理模型,采用较少数量的SS最后一层样本作为候选样本完成极限状态面的粗略近似,然后在第2阶段选择更大样本量的SS最后一层样本来细化第1阶段的极限状态函数代理模型,以获得更高的精度。此外,考虑到传统ALK模型的收敛准则太过于保守,在ALK⁃SS2评估的失效概率基础上,提出了一种更高效的基于失效概率误差的收敛标准,进一步提高了该方法的效率。通过4个算例的测试以及同类方法的对比,证明其具有较高的计算精度和计算效率,适用于处理小失效概率问题和耗时的隐式功能函数问题。 展开更多
关键词 可靠性分析 主动学习 kriging 模型 子集模拟
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基于特征表达和模型预测的主动学习
17
作者 姜海涛 邱保志 李向丽 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第9期2757-2763,共7页
为解决当前的主动学习算法在采样时通常忽略样本特征表达信息的问题,提出一个基于样本特征表达和模型预测的主动学习模型。针对主动学习算法在模型训练早期阶段引起的冷启动问题,提出一个标注集初始化算法。利用聚类技术提取样本特征表... 为解决当前的主动学习算法在采样时通常忽略样本特征表达信息的问题,提出一个基于样本特征表达和模型预测的主动学习模型。针对主动学习算法在模型训练早期阶段引起的冷启动问题,提出一个标注集初始化算法。利用聚类技术提取样本特征表达信息,通过分类器得到样本的模型预测信息,致力于使初始标注集的样本分布尽可能接近原始数据集的分布。实验结果表明,该模型分类准确率优于多个主动学习基线算法,该算法能够有效缓解模型的冷启动问题。 展开更多
关键词 主动学习 特征表达 模型预测 冷启动 聚类 图像分类 标注集初始化
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自适应Kriging模型辅助的转向架构架可靠性分析
18
作者 谢翔宇 李恩颖 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第8期294-298,共5页
对机械结构使用代理模型的方法进行可靠性分析时,为了以较少的样本量拟合出精确模型,采用了一种基于Voronoi图样本驱动的自适应克里金模型的可靠性分析方法。该方法首先基于Voronoi图对全局划分区域,使用留一法在所划分的区域中选取出... 对机械结构使用代理模型的方法进行可靠性分析时,为了以较少的样本量拟合出精确模型,采用了一种基于Voronoi图样本驱动的自适应克里金模型的可靠性分析方法。该方法首先基于Voronoi图对全局划分区域,使用留一法在所划分的区域中选取出最敏感区域后再通过主动学习函数对该区域的样本点进行筛选,然后将选出最佳样本加入模型的训练集中,进而对模型进行迭代更新,从而提高模型的拟合精度。该方法的优势在于,构建精确的克里金模型只需使用较少的样本量,从而减少对功能函数的使用,提高了可靠性分析的效率,并且能够精确预测出失效概率。在转向架构架的疲劳可靠性分析中采用该方法,所构建模型的失效概率与真实值相比,误差小于1%,但是提高了33.51%的计算效率,实现了对转向架构架疲劳可靠性分析的准确性和高效性。 展开更多
关键词 克里金模型 区域划分 主动学习 转向架构架 可靠性 失效概率
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基于多样化梯度嵌入主动学习的轴承故障诊断方法
19
作者 张越宏 袁昭成 +3 位作者 马嘉浩 张楷 郑庆 王大龙 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1268-1277,共10页
针对实际应用中轴承深度智能故障诊断模型缺乏大量有标签数据的问题,提出了一种基于多样化梯度嵌入主动学习(BADGE)的轴承故障诊断方法,BADGE法以优化主动学习的查询策略为手段,可提高模型在有限标注成本下的诊断能力。首先,从未标记样... 针对实际应用中轴承深度智能故障诊断模型缺乏大量有标签数据的问题,提出了一种基于多样化梯度嵌入主动学习(BADGE)的轴承故障诊断方法,BADGE法以优化主动学习的查询策略为手段,可提高模型在有限标注成本下的诊断能力。首先,从未标记样本集中随机选取了少量样本进行了人工标注,构建了初始标注集,进而训练出初始模型;然后,运用初始模型对未标记样本进行了预测,计算了类别预测概率分布及样本的梯度嵌入向量,以衡量样本的不确定性;接着,借助改进的K-means++聚类算法,从未标记样本中筛选了兼具不确定性和多样性的子集,对其进行人工标注后合并入了已有标注集,并重新训练了模型;最后,逐步扩充了标注集并提升了模型性能,直至未标记样本全部被使用,或模型达到预设性能指标,并利用凯斯西储大学轴承数据集对BADGE法进行了验证。研究结果表明:以诊断准确率超过99%为目标,BADGE法较随机采样方法减少了最多36%的样本量。BADGE法能够捕捉数据集中不同类别的诊断难易程度,赋予困难类别更大的选择权重,使模型更新更稳定。因此,BADGE法为有限标注成本下的轴承故障诊断提供了有效的方案。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断模型 卷积神经网络 深度主动学习 查询策略 多样化梯度嵌入主动学习 改进K均值聚类算法
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基于改进Kriging模型的主动学习可靠性分析方法 被引量:12
20
作者 陈哲 杨旭锋 程鑫 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期129-136,共8页
主动学习Kriging(ALK)模型能够只在极限状态平面附近的狭小区域近似功能函数,因此能够极大提高可靠性分析的效率。但是已有方法多数基于DACE工具箱建立Kriging模型,难以获得Kriging模型的最优相关参数,进而难以获得最优的训练点。引入... 主动学习Kriging(ALK)模型能够只在极限状态平面附近的狭小区域近似功能函数,因此能够极大提高可靠性分析的效率。但是已有方法多数基于DACE工具箱建立Kriging模型,难以获得Kriging模型的最优相关参数,进而难以获得最优的训练点。引入差分进化算法,对Kriging模型的相关参数进行全局搜索,提高每次迭代Kriging模型的预测精度,保证每次学习都能获得最优的训练点,从而明显提高了基于ALK模型的可靠性分析方法的效率。 展开更多
关键词 主动学习 kriging模型 差分进化算法 可靠性分析
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