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基于机器学习的氢化丁腈橡胶力学性能预测模型: 1; 作者丁瀚林赵骞 +3 位作者张洁孙思嘉陈皓哲陈鹏《安徽大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期90-99,共10页; 氢化丁腈橡胶(HNBR)力学性能与橡胶配方和加工工艺密切相关.为探究材料配方与工艺对氢化丁腈橡胶力学性能的影响规律,笔者收集了32篇公开报道文献中的313份实验研究数据,提取了各文献中的体系配方、硫化工艺、橡胶拉伸强度数据,设计了... 展开更多; 关键词氢化丁腈橡胶机器学习极端梯度提升模型类别增强型提升模型力学性能; 在线阅读下载PDF 职称材料

EFNN——一种增强型模糊神经网络被引量：3: 2; 作者陈保国朱奕 +1 位作者张华张家余《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期89-92,共4页; 提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络 ,以达到更高的非线性系统逼近能力 .该网络模糊规则的结论以函数形式给出 ,从而决定了网络的结构由两个子网络组成 ,即特征网络和功能网络 .网络采用梯度算法来修正网络的参数 .仿真表明 :该网... 展开更多; 关键词特征网络功能网络增强型模型神经网络梯度算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

利用GEK代理模型的天线快速多目标优化设计被引量：2: 3; 作者王丹青李萍《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期129-134,165,共7页; 传统方法进行天线优化设计主要利用经典优化算法调用电磁仿真软件,在求解复杂天线的多目标优化问题时效率不理想.针对该问题,在多梯度下降算法中引入遗传算子,提出了一种高效的全局多目标优化算法——混合遗传算子多梯度下降算法.该算... 展开更多; 关键词天线多目标优化多梯度下降算法遗传算子代理模型梯度增强型克里金模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

高分子注塑成型产品质量关键工艺参数的多目标优化设计被引量：4: 4; 作者孙政李俊 +4 位作者王卓成薄翠梅张云姚科高福荣《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期483-491,共9页; 针对注塑成型(PIM)关键工艺参数操作不佳易引起产品质量缺陷问题,提出一种基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的注塑工艺参数多目标优化设计方法。针对空调外罩注塑成型过程,根据工艺参数和质量指标开展七因子三水平的正交实验设计,并采用M... 展开更多; 关键词高分子注塑成型正交实验设计梯度增强型Kriging模型多目标差分进化算法质量缺陷分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器学习的氢化丁腈橡胶力学性能预测模型: 1; 作者丁瀚林赵骞张洁孙思嘉陈皓哲陈鹏; 机构安徽大学化学化工学院国网安徽省电力有限公司电力科学研究院宁波诺丁汉大学理工学院; 出处《安徽大学学报(自然科学版)》北大核心 2025年第3期90-99,共10页; 基金国网安徽省电力有限公司科技项目(521205220003)。; 文摘氢化丁腈橡胶(HNBR)力学性能与橡胶配方和加工工艺密切相关.为探究材料配方与工艺对氢化丁腈橡胶力学性能的影响规律,笔者收集了32篇公开报道文献中的313份实验研究数据,提取了各文献中的体系配方、硫化工艺、橡胶拉伸强度数据,设计了极端梯度提升模型(XGBoost)与类别增强型提升模型(CatBoost)2种机器学习模型.首先对输入特征进行独热编码,之后采用2种机器学习方法进行训练,比较2种模型的预测精度、泛化能力,并进行特征重要性分析.2种模型的预测精度均超过0.92.特征重要性分析表明,炭黑含量和交联剂含量为关键的工艺参数,但2种模型描述的特征重要性比率存在差异.研究结果对研究氢化丁腈橡胶的工艺配方设计和发展机器学习技术在橡胶材料领域的应用具有重要的探索意义.; 关键词氢化丁腈橡胶机器学习极端梯度提升模型类别增强型提升模型力学性能; Keywords hydrogenated nitrile butadiene rubber(HNBR) machine learning extreme gradient boosting(XGBoost) categorical boosting(CatBoost) mechanical property; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名EFNN——一种增强型模糊神经网络被引量：3: 2; 作者陈保国朱奕张华张家余; 机构哈尔滨工业大学控制工程系; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期89-92,共4页; 文摘提出了一种较为广义的增强型模糊神经网络 ,以达到更高的非线性系统逼近能力 .该网络模糊规则的结论以函数形式给出 ,从而决定了网络的结构由两个子网络组成 ,即特征网络和功能网络 .网络采用梯度算法来修正网络的参数 .仿真表明 :该网络具有较强的非线性逼近能力和较快的学习速度 .; 关键词特征网络功能网络增强型模型神经网络梯度算法; Keywords fuzzy neural networks character network function network enforced FNN; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用GEK代理模型的天线快速多目标优化设计被引量：2: 3; 作者王丹青李萍; 机构武警工程大学信息工程系; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期129-134,165,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(61302051); 文摘传统方法进行天线优化设计主要利用经典优化算法调用电磁仿真软件,在求解复杂天线的多目标优化问题时效率不理想.针对该问题,在多梯度下降算法中引入遗传算子,提出了一种高效的全局多目标优化算法——混合遗传算子多梯度下降算法.该算法调用梯度增强型克里金模型进行天线优化.梯度增强型克里金模型建模所需的样本规模小、时间短,并且避免了电磁仿真软件的反复计算.利用该算法优化加载各向异性Ⅰ型周期结构覆层的警用超短波宽带单极子天线和某型直升机机载专用通信系统天线及其抗干扰阵列,在达到相同优化效果时,所需的模型仿真次数为利用改进的非支配排序遗传算法调用电磁仿真软件进行优化的10.30%和18.96%,验证了该优化算法的高效性.; 关键词天线多目标优化多梯度下降算法遗传算子代理模型梯度增强型克里金模型; Keywords antenna multi-objective optimization mulit-gradient descent algorithm genetic operator surrogate model gradient-enhanced Kriging model; 分类号 TN820 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高分子注塑成型产品质量关键工艺参数的多目标优化设计被引量：4: 4; 作者孙政李俊王卓成薄翠梅张云姚科高福荣; 机构南京工业大学电气工程与控制科学学院华中科技大学材料科学与工程学院香港科技大学霍英东研究院; 出处《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期483-491,共9页; 基金国家重点研发计划(2019YFB1704900) 国家自然科学基金(62173178)。; 文摘针对注塑成型(PIM)关键工艺参数操作不佳易引起产品质量缺陷问题,提出一种基于梯度增强型Kriging(GEK)模型的注塑工艺参数多目标优化设计方法。针对空调外罩注塑成型过程,根据工艺参数和质量指标开展七因子三水平的正交实验设计,并采用Moldflow软件进行模流分析计算,通过信噪比分析和方差分析选取影响产品质量的主要参数;基于GEK模型理论建立质量指标预测模型,采用多目标差分进化(MODE)算法以质量缺陷和周期时间最小化为目标搜寻全局最优解;将最优设计参数带回Moldflow软件进行模拟验证。结果表明翘曲量、体积收缩率和周期时间分别降低0.88%、4.68%和14.81%,大幅度提升了产品质量和生产效率。; 关键词高分子注塑成型正交实验设计梯度增强型Kriging模型多目标差分进化算法质量缺陷分析; Keywords plastic injection molding orthogonal experimental design gradient-enhanced Kriging model multi-objective differential evolution quality defect analysis; 分类号 TQ320.662 [化学工程—合成树脂塑料工业]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于机器学习的氢化丁腈橡胶力学性能预测模型	丁瀚林赵骞张洁孙思嘉陈皓哲陈鹏	《安徽大学学报(自然科学版)》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	EFNN——一种增强型模糊神经网络	陈保国朱奕张华张家余	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2001	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	利用GEK代理模型的天线快速多目标优化设计	王丹青李萍	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	高分子注塑成型产品质量关键工艺参数的多目标优化设计	孙政李俊王卓成薄翠梅张云姚科高福荣	《高校化学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料