搜索结果: 1-15 共查到“机械工程 学习”相关记录17条 . 查询时间(0.546 秒)
中国科学院深圳先进技术研究院自动化+机器学习攻克代谢途径改造不确定性的技术壁垒（图）
自动化 机器学习 代谢 基因
2024/6/23
2024年2月6日，中国科学院深圳先进技术研究院合成所罗小舟团队与Jay D. Keasling团队合作在Advanced Science发表题为Pathway evolution through a bottlenecking-debottlenecking strategy and machine learning-aided flux balancing的文章。...
近日，机器人技术与系统全国重点实验室高海波教授团队在野外足式机器人环境认知学习与自主导航方面取得重要进展，相关研究成果以《足式机器人的环境物理特征类动物学习》（Learning physical characteristics like animals for legged robots）为题，并以封面论文形式发表在《国家科学评论》（National Science Review，NSR）上。相关...
近日，南京大学物理学院彭茹雯教授和王牧教授研究团队与浙江大学马蔚研究员、美国东北大学刘咏民教授课题组合作研究，提出了一种基于统计机器学习方法的微纳光子器件自动化高效设计框架。相比于基于数值仿真的传统试错搜索方法，该设计框架通过机器学习模型挖掘训练数据中设计结构与光学响应间的统计规律，并结合其他迭代优化算法，最终实现了超表面微纳光学器件的大规模、系统级寻优和设计。基于此框架，研究团队设计并实验验证了...
卷积神经网络（Convolution Neural Networks，CNN）和循环神经网络（Recurrent NeuralNetworks，RNN）在图像分类、计算机视觉、自然语言处理、语音识别、机器翻译、语义分析等领域取得了迅速的发展，引起了研究者对计算机自动生成图像描述的广泛关注。目前图像描述存在的主要问题有输入文本数据稀疏、模型存在过拟合、模型损失函数震荡难以收敛等问题。文中使用NIC作...
西安交通大学科研人员利用机器学习技术开发新型压电材料（图）
西安交通大学 机器学习技术 压电材料
2018/1/23
传统的材料开发方式往往依赖于试错法或者经验。但是随着材料成分、微观结构等复杂性的增加，传统的方法不再适用。如何利用尽可能少的实验来有效的提升新材料的性能，是材料研究人员所面临的巨大挑战。机器学习技术被认为可以从大量材料科学的数据中通过算法搜索隐藏于其中的重要信息，甚至是物理规律，进而实现材料性能的快速优化。西安交大材料学院科研人员提出了一个基于主动学习技术的材料设计方法，并应用于加速设计开发新型压...
输出饱和多智能体系统的迭代学习趋同跟踪控制
多智能体系统(MAS) 迭代学习控制(ILC) 一致性 输出饱和
2018/7/17
针对带有输出饱和的多智能体系统有限时间趋同跟踪控制问题, 提出了一种分布式迭代学习控制算法. 首 先假设多智能体系统具有固定拓扑结构, 且仅有部分智能体可获取到期望轨迹信息. 基于输出约束条件构造一致性 跟踪误差, 在此基础上设计了P型迭代学习控制率. 然后采用压缩映射方法给出了一个算法收敛的充分条件, 并在 理论上证明了跟踪误差的收敛性. 最后, 将理论结果推广至具有随机切换拓扑结构的多智能体系...
华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心2017年博士研究生招生专业目录。
齐鲁工业大学机械与汽车工程学院机械设计课件 学习要求
齐鲁工业大学机械与汽车工程学院 机械设计 课件 学习要求
2016/8/29
齐鲁工业大学机械与汽车工程学院机械设计课件 学习要求。
一种新的混合智能极限学习机
差分进化算法 极限学习机 混合
2015/7/16
提出一种基于差分进化(DE) 和粒子群优化(PSO) 的混合智能方法—–DEPSO 算法, 并通过对10 个典型函数进行测试, 表明DEPSO 算法具有良好的寻优性能. 针对单隐层前向神经网络(SLFNs) 提出一种改进的学习算法-----DEPSO-ELM 算法, 即应用DEPSO 算法优化SLFNs 的隐层节点参数, 采用极限学习算法(ELM) 求取SLFNs 的输出权值. 将DEPSO-EL...
为了更好地发挥主动学习、半监督学习和集成学习这3种机器学习方法的优势,研究了1个不需要2个充分冗余视图、泛化能力强的高效学习算法。从聚类假设出发,给出每轮协同训练过程中添加自动标记样本的置信度度量方法,降低误标记率;提出作为主动选择未标记样本依据的贡献度的概念,贡献度越高的样本,越具有人工标记的价值,在协同训练迭代结束后,选择贡献度高的样本标记,就能增强反馈的效果,提升学习性能,提出一种基于主动学...
在线学习多重检测的可视对象跟踪方法
对象跟踪 多重检测 在线学习 随机蕨
2017/1/14
为了研究无约束环境下长时间可视跟踪问题,提出了一种在线学习多重检测的对象跟踪方法.该方法以随机蕨作为基础检测器结构,通过在线学习的方式,将目标对象的整体和局部表观,以及由场景学习中发掘的同步对象同时作为检测学习的基础数据,该检测器因而具备了对这多种对象的独立检测能力.由于其各个检测部分发挥了各自不同的作用,本文从测量的角度将检测器对这三种对象检测的结果进行融合,通过计算检测关于目标的配置概率进而确...
针对机械故障信号的非线性、故障征兆的多样性和复杂性等诊断问题，提出了一种基于小波包样本熵和流形学习的故障特征提取模型。该模型首先利用小波包的分解和重构，计算重构细节信号的样本熵，初步提取滚动轴承故障特征，然后利用流形学习法对初步的样本熵故障特征进行进一步的提取，在保留故障特征的整体几何结构信息的同时降低了特征数据的复杂度，增强了故障模式识别的分类性能。最后通过支持向量机对该模型提取的特征进行分类，...
作者学习了《美国热处理技术发展路线图》以后，得到了许多重要的启示，针对我国热处理装备技术创新若干问题作了认真的思考和探讨。主要包括热处理的节能和环保、滴注式气氛密封箱式多用炉的技术创新等。
北京科技大学、承德钢铁集团有限公司研究生教育基地挂牌暨工程硕士课程学习开班仪式在承德钢铁集团有限公司举行
北京科技大学 承德钢铁集团有限公司 研究生教育基地 工程硕士课程学习开班仪式
2010/6/12
2010年6月4日，北京科技大学研究生教育基地挂牌仪式暨冶金和材料工程、机械和控制工程及工业工程领域工程硕士课程学习开班仪式在承德钢铁集团有限公司举行。北京科技大学副校长兼研究生院院长张跃教授、研究生院、冶金与生态工程学院、材料科学与工程学院、机械工程学院、信息工程学院和经济管理学院的有关负责人、承德钢铁集团有限公司董事长、总经理牟文恒，常务副总经理周春林及有关部门的负责人和162名学员出席了挂牌...