基于小数据集的机器学习预测酰胺键合成转化率 被引量：1

1

作者 李兴海 吴志森 +1 位作者 张利静 陶胜洋 《物理化学学报》 北大核心 2025年第2期81-89,共9页

机器学习(ML)在分子合成领域显示了重要的应用前景。然而,准确的机器学习预测依赖于大量实验数据,而通过传统实验方法获得成千上万的实验数据仍然是一个巨大的挑战。因此,基于小数据集得到可接受的预测模型是目前该领域亟待解决的重要... 机器学习(ML)在分子合成领域显示了重要的应用前景。然而,准确的机器学习预测依赖于大量实验数据,而通过传统实验方法获得成千上万的实验数据仍然是一个巨大的挑战。因此,基于小数据集得到可接受的预测模型是目前该领域亟待解决的重要问题。本研究通过构建1152个反应数据,利用大量有化学意义的特征描述符,通过多维数据分析获得了有效的预测结果,证明了基于小数据集的机器学习算法可以可靠地预测酰胺键合成反应的转化率。研究比较了6种机器学习算法的预测精度,其中随机森林表现出卓越的预测性能(R^(2)>0.95)。同时,在预测未知芳胺分子的转化率时,研究发现在训练集中加入少量未知分子的相关反应数据,即使数据集较小,也能显著提升对未知分子转化率的预测准确性,揭示了一种利用小数据集得到较好预测结果的方法。本研究为小数据集下的机器学习辅助化学合成研究提供了参考价值。不久的将来,机器学习将有力地推动有机合成化学的智能化发展。 展开更多

关键词 酰胺键合成 机器学习 特征描述符 随机森林算法 小数据集

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自动化实验室展望:化学实验的数字化 被引量：1

2

作者 杨文韬 朱熹 《南京工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期115-124,共10页

自动化实验室的出现代表了化学合成领域的一次变革性飞跃,其驱动力来自对效率、精确度和可重复性的要求。全面概述了自动化实验室的演变,特别强调了在过去十年中连续和批量合成系统的进展。人工智能(AI)和机器学习技术的整合在自动化合... 自动化实验室的出现代表了化学合成领域的一次变革性飞跃,其驱动力来自对效率、精确度和可重复性的要求。全面概述了自动化实验室的演变,特别强调了在过去十年中连续和批量合成系统的进展。人工智能(AI)和机器学习技术的整合在自动化合成系统中的合成过程优化(包括在线和离线优化)方面起到了关键作用。提出了一种创新的关键反应优化策略,旨在通过优先考虑关键反应步骤来提高整体合成效率。同时比较了手动方法与自动化合成系统完成优化任务的碳排放、时间成本和金钱成本,其中自动化合成系统实现了至少60%的资源节约,这展示了自动化技术在提高效率、可扩展性和安全性方面的巨大作用,还探讨了结合连续和批量合成方法的协同潜力:通过AI和先进机器人技术解决复杂的多步骤反应优化问题。随着自动化实验室的不断发展,它们有望彻底变革化学合成的方式,为各个科学和工业领域带来前所未有的创新、高效和可持续性发展。 展开更多

关键词 化学合成 自动化实验室 反应优化 机器学习 低碳实验室

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机器学习决策中就业歧视的生成与法治进路

3

作者 罗熠琛 《北京工业大学学报(社会科学版)》 北大核心 2025年第5期108-122,共15页

机器学习决策在用工匹配领域发挥着日益重要的作用,而中国关于其在就业歧视方面的立法还未展开。结合算法技术原理和算法应用实践对自动化决策进行风险分析,就业歧视可能沿着“机器学习”这一技术路径嵌入算法决策,具体包括:机器学习“... 机器学习决策在用工匹配领域发挥着日益重要的作用,而中国关于其在就业歧视方面的立法还未展开。结合算法技术原理和算法应用实践对自动化决策进行风险分析,就业歧视可能沿着“机器学习”这一技术路径嵌入算法决策,具体包括:机器学习“无意识”的就业歧视源头和决策者“有意识”的就业歧视手段,其将造成被决策者举证艰难的就业歧视结果。面对“机器学习决策”中愈加隐蔽、间接、复杂的就业歧视,现有法律法规在适用中面临困境,需要进行适应性改进,具体包括:劳动法中“就业歧视范畴”的完善与明确;个人信息保护法中“自动化决策解释”的软解释路径;个人信息保护法中“自动化决策拒绝权”的范畴细化;工会法中“技术改造监督”的制度接轨;算法管理规定中“算法备案”的拓展引申。 展开更多

关键词 机器学习 自动化决策 就业歧视 训练数据 算法解释

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基于强化学习算法的智能机加工房仿真优化设计

4

作者 邓北武 成鹏飞 +2 位作者 李彬弘 易文婷 刘熙宸 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第4期41-48,共8页

工业仿真软件已成为推动装备制造企业数字化转型与优化升级的重要工具。针对某集团智能机加工房的原设计方案,利用工业仿真软件对产房生产线进行数字化建模与模拟运行。通过对数控机床等设备的布局、利用率、物流路径和人机工程的仿真... 工业仿真软件已成为推动装备制造企业数字化转型与优化升级的重要工具。针对某集团智能机加工房的原设计方案,利用工业仿真软件对产房生产线进行数字化建模与模拟运行。通过对数控机床等设备的布局、利用率、物流路径和人机工程的仿真数据进行分析,识别出智能机加工房当前存在的问题,并进一步引入机器学习优化算法,对仿真数据进行深度分析和优化,生成最优配置方案,再回归工业仿真软件进行验证,最终落地实施最优生产方案,极大提升了生产效率,降低了企业投资成本。研究展示了机器学习算法驱动的数字化仿真在智能制造中的创新应用,为数字化转型的推动和应用做出贡献。 展开更多

关键词 工业仿真软件 数字化转型 机器学习 优化算法 智能制造

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基于软件无线电的硬件木马检测方法

5

作者 王小龙 黄永辉 +1 位作者 朱翔 张琬迎 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1364-1370,共7页

针对日趋复杂的集成电路芯片,供应链全球化导致生产过程中不可控因素增多,芯片的硬件木马问题防不胜防,提出一种基于软件无线电设备采集的侧信道信号进行硬件木马检测的方法。通过软件无线电设备采集芯片在不同工作状态下对外的电磁辐... 针对日趋复杂的集成电路芯片,供应链全球化导致生产过程中不可控因素增多,芯片的硬件木马问题防不胜防,提出一种基于软件无线电设备采集的侧信道信号进行硬件木马检测的方法。通过软件无线电设备采集芯片在不同工作状态下对外的电磁辐射信号,利用小波包变换提取频谱信息,利用机器学习分类判别加以区分有无硬件木马。实验结果表明,采集的电磁侧信道信息包含了检测硬件木马的所需信息,硬件木马检测的准确率可达99.8%。 展开更多

关键词 硬件木马 软件无线电 电磁侧信道 信号处理 小波包变换 机器学习 随机森林算法

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前景黑猩猩优化SVM的跨项目软件缺陷预测

6

作者 陈丽芳 张思鹏 +2 位作者 曹柯欣 韩阳 代琪 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第11期3239-3247,共9页

黑猩猩优化算法存在收敛慢、精度低、易陷入局部最优问题。为此,提出前景反向黑猩猩优化算法(PRChOA)。该算法运用佳点集策略初始化种群,借助前景反向学习更新攻击者等角色位置,对新个体进行位置排序,以此提升全局收敛速度与局部寻优能... 黑猩猩优化算法存在收敛慢、精度低、易陷入局部最优问题。为此,提出前景反向黑猩猩优化算法(PRChOA)。该算法运用佳点集策略初始化种群,借助前景反向学习更新攻击者等角色位置,对新个体进行位置排序,以此提升全局收敛速度与局部寻优能力。在6个基准测试函数中,PRChOA对比多个群智能算法,实验结果表明PRChOA收敛更快、寻优更强。将其用于优化SVM超参数并应用于跨项目软件缺陷预测,实验使用28个公开数据集,实验结果表明F-measure、AUC指标优于其它算法。 展开更多

关键词 黑猩猩优化算法 佳点集 前景理论 反向学习 跨项目软件缺陷预测 支持向量机 超参数优化

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膜内麻雀优化ELM的软件缺陷预测算法 被引量：1

7

作者 唐宇 代琪 +1 位作者 杨梦园 陈丽芳 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期643-654,共12页

原始麻雀搜索算法存在寻优精度低、迭代后期容易陷入局部极值的问题,结合高效寻优性能的改进麻雀搜索算法和具有并行计算能力的膜计算,提出一种膜内麻雀优化算法(IMSSA)。在10个CEC2017测试函数上的实验结果表明,IMSSA具有更高的寻优精... 原始麻雀搜索算法存在寻优精度低、迭代后期容易陷入局部极值的问题,结合高效寻优性能的改进麻雀搜索算法和具有并行计算能力的膜计算,提出一种膜内麻雀优化算法(IMSSA)。在10个CEC2017测试函数上的实验结果表明,IMSSA具有更高的寻优精度。为进一步验证IMSSA的性能,使用IMSSA优化极限学习机(ELM)参数,提出一种膜内麻雀优化ELM(IMSSA-ELM)算法,并将其应用于软件缺陷预测领域。实验结果表明:在15个公开的软件缺陷数据集中,IMSSA-ELM算法预测性能在G-mean、MCC这2个评价指标下明显优于其他4种先进的对比算法,表明IMSSA-ELM算法具有更好的预测精度和稳定性,其实验结果在Friedman ranking和Holm’s post-hoc test非参数检验中具有明显的统计显著性。 展开更多

关键词 改进麻雀搜索算法 膜计算 极限学习机 优化算法 软件缺陷预测

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自学习软件自动化系统NDSAIL的设计与实现 被引量：3

8

作者 徐家福 陈道蓄 +6 位作者 吕建 王志坚 费宗铭 张家重 张幼松 丁琴 朱迎春 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第11期819-829,共11页

本文介绍一个具有自学习功能的软件自动化系统NDSAiL。该系统能自动从示例中学习问题分解方法,并用于自动生成部分通用算法.该系统还能自动学习基本算法及算法优化方法.在算法构架学习背景下,有效地解决了解释学习的操作性准则问题;并... 本文介绍一个具有自学习功能的软件自动化系统NDSAiL。该系统能自动从示例中学习问题分解方法,并用于自动生成部分通用算法.该系统还能自动学习基本算法及算法优化方法.在算法构架学习背景下,有效地解决了解释学习的操作性准则问题;并针对一类问题解决了归纳学习结果的正确性问题以及unfold/fold转换技术的完全自动化问题. 展开更多

关键词 机器学习 软件自动化 设计

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自学习软件自动化系统算法构架学习中的可操作性

9

作者 陈道蓄 徐家福 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第12期942-946,共5页

本文讨论了在算法合成背景下,基于解释的学习中可操作性准则问题.针对一种相对复杂的学习目标概念——算法构架,提出了实现可操作性的方法,并探讨了算法自动化系统中通用性与可操作性的制衡关系及其对系统能力的影响.

关键词 软件自动化 算法 构架 可操作性

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算法分解结构的学习及其效用

10

作者 张家重 王岩冰 +1 位作者 费宗铭 徐家福 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 1992年第11期19-25,33,共8页

为提高软件自动化系统的算法自动设计能力,本文提出了将解释学习方法用于学习算法设计策略的思想。文中介绍了算法分解结构的学习模型,以及反映学习效用的问题求解机制,并通过例子说明了经过学习,系统能够解决原来不能解决的问题。

关键词 软件自动化 算法 分解结构

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机器学习在化学工程中应用研究的若干进展 被引量：4

11

作者 程全中 谭博仁 +1 位作者 王勇 齐涛 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期23-29,共7页

随着计算机算力的提高与数学算法的不断突破,机器学习作为一种科学研究方法逐渐在化学工程中的过程优化、故障诊断等领域得到了应用,了解机器学习在化工中的研究进展对拓展化工领域的科研方法,改变传统的科研范式有较大意义。文章通过... 随着计算机算力的提高与数学算法的不断突破,机器学习作为一种科学研究方法逐渐在化学工程中的过程优化、故障诊断等领域得到了应用,了解机器学习在化工中的研究进展对拓展化工领域的科研方法,改变传统的科研范式有较大意义。文章通过综述机器学习在萃取、精馏等单元操作中的应用场景及其使用的算法,归纳出化工数据用于机器学习的优势和劣势,提出采用机器学习模型对复杂多维非线性关系进行预测和对生产过程进行整体优化,是提高生产连续化和自动化水平的重要手段和方向。最后对机器学习应用于化工中其他领域(如计算流体力学、系统工程等)进行了展望。 展开更多

关键词 机器学习 算法 优化 工业互联网 单元操作 连续化 自动化

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基于模糊支持向量机的软件缺陷预测技术 被引量：9

12

作者 程元启 姚淑珍 +1 位作者 谭火彬 李丹丹 《计算机工程与设计》 北大核心 2018年第9期2753-2757,共5页

为克服软件缺陷预测中的类不平衡问题,提出机器学习模型GA-FSVM。去除软件数据集的冗余特征,使用模糊支持向量机作为分类器,针对软件缺陷预测问题提出相应的模糊隶属度函数,使其能适应数据集的类不平衡,应对数据集中的特异点,使用遗传... 为克服软件缺陷预测中的类不平衡问题,提出机器学习模型GA-FSVM。去除软件数据集的冗余特征,使用模糊支持向量机作为分类器,针对软件缺陷预测问题提出相应的模糊隶属度函数,使其能适应数据集的类不平衡,应对数据集中的特异点,使用遗传算法进行参数调优,训练分类器。在NASA数据集上进行交叉验证的结果表明,和几种常见的算法相比,该方法能够提高有缺陷样本的F-measure值。 展开更多

关键词 软件缺陷预测 模糊支持向量机 类不平衡问题 遗传算法 机器学习

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基于代理辅助多目标萤火虫算法的软件缺陷预测方法研究 被引量：2

13

作者 曹良林 贲可荣 张献 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2022年第2期257-265,共9页

针对软件缺陷预测中数据维度的复杂化和类不平衡问题,提出一种基于代理辅助模型的多目标萤火虫算法(SMO-MSFFA)的软件缺陷预测方法。该方法采用了多组策略萤火虫算法(MSFFA),以最小化数据的特征选择比率和最大化模型评测AUC值为多目标... 针对软件缺陷预测中数据维度的复杂化和类不平衡问题,提出一种基于代理辅助模型的多目标萤火虫算法(SMO-MSFFA)的软件缺陷预测方法。该方法采用了多组策略萤火虫算法(MSFFA),以最小化数据的特征选择比率和最大化模型评测AUC值为多目标目标函数,分别以随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和K近邻分类算法(KNN)为分类器构建软件缺陷预测模型。考虑到进化算法自身的迭代特点,嵌入代理模型离线完成部分个体评价函数的计算,以缩短计算耗时。在公开数据集NASA中的PC1、KC1和MC1项目上进行实验验证,与NSGA-II方法相比,在项目PC1、KC1和MC1上模型AUC均值分别提升0.17、降低0.01和提升0.09,平均特征选择比率分别降低0.08,0.17和0.05,平均耗时分别增加131 s,降低了199 s和降低了431 s。实验结果表明,提出的方法在提高模型性能、降低特征选择比率和缩短计算耗时方面具有明显的优势。 展开更多

关键词 软件缺陷预测 机器学习 多目标 萤火虫算法 代理辅助

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AI+化学:从自动化迈向智能化探索 被引量：5

14

作者 韩英锋 鲁欣月 张乐 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-16,共16页

当前,多学科交叉范式的逐渐深入发展对传统化学合成提出了更精确、更高效的新要求。近年来,随着以机器学习为代表的人工智能技术快速发展,“AI+化学”模式使自动化合成逐渐迈向智能化。人工智能通过挖掘海量化学实验数据,不但可以帮助... 当前,多学科交叉范式的逐渐深入发展对传统化学合成提出了更精确、更高效的新要求。近年来,随着以机器学习为代表的人工智能技术快速发展,“AI+化学”模式使自动化合成逐渐迈向智能化。人工智能通过挖掘海量化学实验数据,不但可以帮助研究者做出合理分析预测,而且可以将研究者从繁琐复杂的日常实验中解放出来,大大加速相关研发过程。梳理了化学研究领域由自动化合成迈向智能化的发展历程,介绍了实验室自动化平台的发展历程,随后系统讨论了实验室自动化平台构建范式,强调自动化合成技术与人工智能结合以期实现化学合成的智能化闭环策略,最后展望了该领域的未来发展前景。 展开更多

关键词 实验室自动化 自动化合成 人工智能化学 机器学习 学科交叉

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神经网络架构搜索研究进展与展望 被引量：4

15

作者 丁丁 刘文哲 +2 位作者 盛常冲 隋金坪 刘丽 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期100-131,共32页

神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定... 神经网络架构搜索旨在针对不同任务,自动化地搜索得到性能最优的神经网络结构,是深度学习、计算机视觉技术结合当前现实需求应运而生的一大重要科学问题。对近年来神经网络架构搜索研究进行梳理、归类和评述;阐述神经网络架构搜索的定义和意义,全方位剖析当前研究所面临的难点与挑战;以此为基础,对主流的搜索策略进行阐述和归纳;探讨研究潜在的问题及未来颇具潜力的研究方向,以期推动该领域的进一步发展。 展开更多

关键词 深度学习 神经网络架构搜索 自动机器学习 强化学习 搜索空间设计 搜索策略 进化算法

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机器学习算法在燃料棒温度性能预测中的应用 被引量：6

16

作者 洪亮 金鑫 +1 位作者 刘虓瀚 卫小艳 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期515-520,共6页

为对燃料棒温度性能进行有效预测,分别基于k近邻、决策树和AdaBoost机器学习算法建立预测模型.利用燃料棒性能分析软件JASMINE的输入参数和计算结果以及数据的特征工程构建模型的训练和测试数据集.采用包含芯块与包壳类型、轴向高度、... 为对燃料棒温度性能进行有效预测,分别基于k近邻、决策树和AdaBoost机器学习算法建立预测模型.利用燃料棒性能分析软件JASMINE的输入参数和计算结果以及数据的特征工程构建模型的训练和测试数据集.采用包含芯块与包壳类型、轴向高度、局部功率、包壳腐蚀厚度和堆芯入口温度6个特征参数的训练数据集对模型进行训练.采用测试数据集对包壳外表面温度和芯块中心温度进行预测.结果表明,基于AdaBoost算法建立的模型对包壳外表面温度和芯块中心温度的预测结果的均方误差分别为0.605℃和8.347℃,平均绝对误差分别为0.273℃和3.814℃.对比预测值与目标值,AdaBoost算法对包壳外表面温度预测的最大偏差为3℃,芯块中心温度的预测偏差大部分小于10℃.基于AdaBoost算法建立的模型对燃料棒温度性能具有较高的预测精度. 展开更多

关键词 核能 机器学习 燃料棒温度 JASMINE软件 K近邻 决策树 ADABOOST算法

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基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测 被引量：3

17

作者 李鹏宇 江云松 +1 位作者 高猛 滕俊元 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期10-16,共7页

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型... 不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱推荐优质软件缺陷预测模型作为自动化搜索的热启动输入条件,根据不同的软件缺陷预测评价指标,优化不同最佳的模型结构.其次实证研究采用NASA开源数据集实验对象和六种性能评价指标,实验结果表明,AutoKGGAS自动化软件缺陷预测模型在不同数据集不同评价指标方面,性能优于知识图谱推荐的传统经典软件缺陷预测模型.自动化软件缺陷预测模型为航天软件缺陷预测辅助代码审查测试提供了原型,在工程实践应用方面具有重要的意义. 展开更多

关键词 知识图谱 数据挖掘 自动化机器学习 软件缺陷预测

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基于大数据样本的软件行为安全分析 被引量：2

18

作者 郭敏 曾颖明 +1 位作者 姚金利 达小文 《信息网络安全》 CSCD 2017年第9期153-156,共4页

因软件的不当行为或恶意破坏导致的信息系统被攻击事件频发,信息系统对软件的安全性要求越来越高,如何有效实现对软件行为的安全性分析成为业界的一个研究热点。文章重点研究了基于大数据样本的软件行为分析技术,针对大数据样本海量、... 因软件的不当行为或恶意破坏导致的信息系统被攻击事件频发,信息系统对软件的安全性要求越来越高,如何有效实现对软件行为的安全性分析成为业界的一个研究热点。文章重点研究了基于大数据样本的软件行为分析技术,针对大数据样本海量、多维度、高速多变、内部关联关系复杂等特点,采用基于层次聚类算法的静态分析和基于SVM算法的动态行为分析相结合的方法,构建基于机器学习算法的软件行为安全分析模型。该模型采用云端集中处理的方法,可有效节省终端的资源消耗,实现对恶意软件的高效、快速检测。 展开更多

关键词 大数据样本 软件行为 机器学习算法

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基于机器学习数据流突变型服务功能链构建策略

19

作者 赵季红 季文君 +3 位作者 曲桦 赵建龙 王珂 吴豆豆 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第12期3749-3752,3776,共5页

在SDN/NFV协同的未来网络架构下,针对增强移动宽带场景中因数据流突变造成的服务功能链低可用问题进行了研究,并提出了一种基于启发式闭环反馈算法的服务功能链动态构建策略。该算法分服务功能链的部署模块和反馈调整模块两部分。首先,... 在SDN/NFV协同的未来网络架构下,针对增强移动宽带场景中因数据流突变造成的服务功能链低可用问题进行了研究,并提出了一种基于启发式闭环反馈算法的服务功能链动态构建策略。该算法分服务功能链的部署模块和反馈调整模块两部分。首先,基于资源优化模型实现服务功能链的初始化部署,其中对资源优化模型的求解选择利用遗传算法;然后,通过引入机器学习算法随机森林回归对当前服务功能链可承载的数据流量大小进行实时预测,以实现相应的反馈调整。整个服务功能链的构建策略是一种基于遗传和随机森林回归预测的启发式闭环反馈算法设计。仿真结果表明,在应对突变数据流时与现有的遗传和禁忌搜索算法相比,所提算法的用户接受率提高了12%,对底层资源的占用降低了19%。 展开更多

关键词 软件定义网络 网络功能虚拟化 服务功能链 机器学习 遗传算法

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