机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
(1)递归特征消除(RFE)与皮尔逊相关系数(2)输入特征综合选取实例:以POM为例,讨论特征选择、特征工程在提高模型性能中的作用,以及如何结合物理机理进行特征选择5.常用机器学习模型用于聚合物及其复合材料力学性能研究(1)BP神经网络(2)支持向量回归(SVR)(3)卷积神经网络(CNN)(4)决策树回归(DTR)(5)随机...
【专家视角】流域保护与修复|安徽省涡阳矿区地表水中多环芳烃的...
相关系数矩阵:原始数据处理后的标准化数据矩阵,计算其对应的相关系数矩阵R,并计算R的特征值与特征向量。式中ZkiZkj,表示将数据进行标准化处理。主成分综合得分:式中:n=1,2,···,m;Fan为Fn的第a个分量,F为成分得分;Z为成分载荷;l为变量测量值;a为成分数量;k为变量总数。1.6.3正定矩阵因子分解法...
【焦点】铝合金 l 仿生竹纤维五系铝基复合结构强-韧性调控与界面...
其中,GA-BP模型预测6061铝合金屈服强度最佳结果的相关系数(R)为0.965,决定系数(R2)为0.93,平均绝对误差(MeanAbsoluteError,MAE)为2.35,均方根误差(RootMeanSquareError,RMSE)为2.67;预测TiC增强的6061铝合金抗拉强度最佳结果的R=1,R2高达0.99,MAE为0.46,RMSE为0.49,GA-BP具有良好的预测精度。结论BP、PS...
数学建模国赛常用评价类算法模型汇总!
2????计算所选原始变量的相关系数矩阵3????提取公共因子4????因子旋转5????计算因子得分04BP神经网络综合评价法是一种交互式的评价方法,它可以根据用户期望的输出不断修改指标的权值,直到用户满意为止。因此,一般来说,人工神经网络评价方法得到的结果会更符合实际情况。应用场景:神经网络评价模...
胖不胖:看人工神经网络怎么“称”
相比原公式推导时的验证的相关系数,本次实验数据均达到或超过了原实验的相关系数,可以看出三个经典方程对于估测体脂百分比均有较好的效度。采用1000人的Inbody3.0仪器检测数据,输入指标为年龄、性别、身高、体重和BMI指标,利用BP人工神经网络进行建模实现更加精确的评估。
基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统
径向基函数RBF(RadialBasisFunction)神经网络在一定程度上可克服局部最小和效率低等问题,在函数逼近方面与BP神经网络相比有着明显的优势(www.e993.com)2024年10月24日。综合以上分析,本系统采用RBF神经网络模式识别方法。图3是RBF神经网络拓扑结构。RBF神经网络由输入层、中间层(隐层)和输出层组成。在此,输入层仅对数据信息进行传递,而不...
...农业大学胡永飞组揭示鸡肠道微生物发育轨迹及其与宿主代谢的关系
盲肠微生物共现网络的顶点数(n=274)和边数(n=19,626)比其他三个肠段共现网络多。空肠微生物共现网络的聚类系数(0.79)和盲肠微生物共现网络的聚类系数(0.81)高于其它两个肠段,空肠微生物群平均介数较低(36.0)。十二指肠和回肠微生物共现网络呈现出较高的平均分离度(分别为1.74和1.79)。这些结果表明,...
【新刊要览】《控制与信息技术》2022年第1期
为此,《铝电解电容器加速退化试验设计与寿命预测研究》基于退化机理分析,提出了延长铝电解电容器寿命的正向设计方向,并从状态修的需求角度出发,提出了一种基于BP神经网络的铝电解电容器寿命预测方法,并基于加速退化试验数据验证了BP神经网络在寿命预测方面的优势。该寿命预测方法对工程应用有一定的指导意义。
抢鲜看:《电工技术学报》2021年增刊1目次及摘要
根据所得关联关系式,分析钢轨电位回归建模方法的可行性与适用性,并基于变电所实测数据及BP神经网络算法,建立变电所的钢轨电位回归模型,结果表明,模型误差满足实际工程需要。最后给出模型在运营场景时的实际应用示例,示例体现出模型能够很好地融入现有的供电仿真系统中。无接触网供电城轨车辆中人体评估作者:董亮;林...
FSHW:UPLC-MS/MS和成分敲除法研究灵芝免疫活性的光谱效应关系
当隐藏层节点数为12时,训练后的模型具有最小均方误差(MSE)和最大的相关系数(R)。因此,选择12个神经元来实现神经网络模型的最佳性能。在图3中,显示了最佳ANN模型的MSE与历元数的关系图。图4显示了不同阶段隐藏层节点的最佳数量下,实验和预测结果的比较。代表模型和实验数据之间拟合度的线性R为0.98643。这些结果表...