机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
(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)随机森林(RF)实例:以纤维增强热塑性复合材料为例,使用物理基础的能量等效原理和机器学习算法来建立复合材料的力学性能模型,预测其应力应变曲线并进行模型比较6.机器学习模型评估(1)回归模型中的评价指标(MSE、RMSE、MAE...
【信达金工于明明团队】全领域深度报告合集
因此本文从基础的神经网络理论部分入手,介绍了神经元结构、Relu、Sigmoid等常用激活函数、反向传播算法,以及后文中用到的Adam优化器与Dropout层。非线性模型更能挖掘量价因子的潜力。本文以开源Alpha158作为量价因子集,以及常见的估值、成长、质量、分析师一致预期等因子作为基本面因子集进行基础研究,采用线性...
电子智能控制行业发展洞察:趋势、下游市场与竞争格局
电源本身并不产生能量,而是完成不同形态电能间的转换,将市电或电池等一次电能变换成适用于各种用电对象的二次电能。根据工作原理的不同可将电源可分为线性电源和开关电源,开关电源在体积、重量、转换效率、发热量、稳定性等多方面具备一定优势,目前是电源中的主流产品。开关电源产品凭借着良好的性能优点,已经成为电源产...
中国科技期刊卓越行动计划推介:《化工进展》2024年第7期_腾讯新闻
基于GA-BP神经网络模型预测水基炭黑-胶原蛋白纳米流体热导率和黏度李凯,魏鹤琳,尹志凡,左夏华,于晓宇,尹宏远,杨卫民,阎华,安瑛具有碳空位超薄g-C3N4纳米片可见光下产过氧化氢石家汀,王辉,蒲凯凯,赵婷,聂丽君,郑娜,高宇航,薛坤坤,石建惠炼化污染场地抽出水强氧化短程处理工艺罗臻,...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
联结主义,强调模仿人脑的工作原理,建立神经元之间的联结模型,以此实现人工神经运算。大家可能会有点激动。没错,这就是现在非常热门的神经网络模型。神经网络的概念其实诞生得很早。1943年,美国神经生理学家沃伦??麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特??皮茨(WalterPitts),基于人类大脑的神经网络,创建了一个...
从神经元到人工智能
“反向传播”算法的基本思想来自微积分中的链式法则,这一参数给出了每一个参数的变化与下一层各参数变化之间的关系(www.e993.com)2024年10月23日。借助这层关系,设计者们就可以从最后的输出结果出发,按照从后往前的顺序一层层对参数进行调整。通过这一方法,调参的效率就可以得到大幅度地提升。玻尔兹曼机本质上就是一个两层的神经网络模型。辛顿...
AI经济学 | 第二章:中国AI发展面临的挑战与应对之道
(三)算力:先发优势持续巩固,硬件基础设施与软件生态均有差距1、硬件水平存在差距,供应链面临受限问题算力硬件是大模型和通用人工智能技术发展的底层基础,其中算力芯片是整个硬件系统的核心。因模型参数量、处理数据量增长迅速,对硬件性能要求也从单芯片指标维度扩展到分布式计算系统。我们常用单芯片算力、显存及显存带宽...
科创类债券发行主体信用风险评价体系研究
本文构建的神经网络的结构包括一个输入层、一个隐含层和一个输出层。输入层有28个节点,隐含层有10个节点,输出层有1个节点。神经网络训练过程的拟合结果如图3所示,由图可知,模型整体的解释力度较高。训练好的BP网络模型保存了各层神经节点的权重和偏置,本文通过对模型中解释变量进行因子权重分析,对所有解释变量进行...
FVCOM水环境、污染物迁移、水交换、水质、潮流、温盐、波浪及泥沙...
1、BP神经网络的基本原理(人工神经网络的分类有哪些?BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的?什么是梯度下降法?)2、(实操演练)BP神经网络的Python代码实现(划分训练集和测试集、数据归一化)3、(实操演练)BP神经网络参数的优化(隐含层神经元个数、学习率、初始权值和阈值等如何设置?什么是交叉验证?)...
闫佰忠等:基于自适应BPNN-GIS耦合的地下水源热泵适宜性分区研究
具体原理为:“当输出与期望输出不符时,网络误差逆向传播,按误差梯度下降的方式修正权值,沿隐含层、输入层逐层反转,继而信息正向传播,依次交替,以使网络输出不断地接近期望输出,从而完成学习过程[7]。”神经网络结构越复杂、样本数量越多,其处理非线性问题的能力越强,网络误差越低,但也使网络复杂化,从而增加了网络...