一种基于遗传学算法的逆推开孔发泡材料参数的方法

本发明属于声学材料的技术领域,公开了一种基于遗传学算法的逆推开孔发泡材料参数的方法,应用于单层多孔材料,包括以向量形式表示待测开孔发泡材料的声学参数和物理参数,对其进行编码生成二进制的染色体种群；而后经过解码带入吸声系数仿真模型中计算仿真吸声系数,将所述仿真吸声系数与通过实验测得的实验吸声系数带入目标函数中计算,利用遗传算法筛选出目标函数结果较优的种群个体；对所述的种群个体进行变异、交叉操作,生成新的较优染色体种群,重复执行步骤二进行筛选,直到筛选出的种群个体所求目标函数平均值公差满足收敛标准,此时对应的种群个体中的各个参数即为要求的待测开孔发泡材料的声学参数和物理参数。

2021-11-02

访问量：54

以质量目标为导向半监督学习的水泥游离钙软测量系统

本发明公开了一种以质量目标为导向半监督学习的水泥游离钙软测量系统,涉及水泥熟料质量软测量检测技术领域,包括以下步骤：确定辅助变量并进行数据处理；构建半监督模型,同时确定模型参数；可变加权AE分层预训练；深度网络模型的构建；反向微调权重；利用模型实时在线预测。本发明将传统的两步走建模方法改成一步走建模方法,从而提高软测量模型预测精度。

2021-11-02

访问量：30

基于可变半径高斯球的分子体积计算方法以及用于药物虚拟筛选的分子三维相似度打分方法

本发明涉及计算机辅助药物研发技术领域,具体涉及一种基于可变半径高斯球的分子体积计算方法以及用于药物虚拟筛选的分子三维相似度打分方法。本发明改进了高斯球半径的取值方法,即高斯球半径不等于相应原子的范德华半径,而是小于其范德华半径,且改变的比例与该原子所在的化学环境相关,从而消除了由于高斯球相互重叠带来的误差,有效提升了药物虚拟筛选的精度；进一步通过选取多维度相似性作为特征参数,经深度神经网络的变换,给出最终的综合打分。该打分方法使药物筛选准确率上有显著改进,同时保持着筛选高通量的计算速度,这样能够尽可能多地将具有潜在生物活性的分子从含有大量分子的数据库中筛选出来,以解决假阳性或假阴性的问题。

2021-11-02

访问量：30

基于灰色关联和权重贡献的碱激发砂浆粘结性能分析方法

本发明公开基于灰色关联和权重贡献的碱激发砂浆粘结性能分析方法,包括以下步骤：S1、获取碱激发砂浆和混凝土基体间的粘结强度；S2、构建灰色关联分析模型；S3、基于灰色关联分析模型获取粘结强度与量化影响因素的灰色关联度；S4、利用反向传播神经网络构建碱激发砂浆和混凝土的粘结性能预测模型,训练后获取非量化影响因素的权值矩阵；S5、对权值矩阵进行权值贡献运算获取非量化影响因素的权重贡献率；S6、归一化灰色关联度和权重贡献率后获得碱激发砂浆粘结性能分析结果。本发明能够运用灰色关联分析探究各因素对粘结性能的显著性,并通过粘结强度预测模型完成对各影响因素的粘结强度预测分析,获得相关因素对粘结强度的影响程度。

2021-10-29

访问量：34

一种多环芳烃预测方法、装置、介质及设备

本发明公开了一种多环芳烃预测方法、装置、介质及设备,多环芳烃预测方法包括步骤：S1、获取基础数据,并对基础数据进行预处理；S2、对经过预处理后的基础数据进行第一次分解,得到内涵模态分量和剩余分量；S3、对内涵模态分量进行第二次分解；S4、对第一次分解、第二次分解得到的内涵模态分量实施归一化；S5、在matlab中搭建长短期记忆网络,并对每一个归一化内涵模态分量构建相应的预测网络；S6、将所有长短期记忆网络的预测结果进行合并,得到多环芳烃预测结果。采用本发明的多环芳烃预测方法,可实现多环芳烃的准确预测。

2021-10-29

访问量：27

一种基于机器视觉及数据驱动的烧结生产方法

本发明公开了一种基于机器视觉及数据驱动的烧结生产方法,包括：将各种烧结原料取样进行质量检测,记录不同种类烧结原料占比,并实时上传至烧结专家数据库；在烧结机尾部安装图像采集装置,采集到的图像通过红外热成像仪进行检测,得到烧结机尾部料层断面的温度、火红层厚度、火红层均一性指标,并实时上传；在烧结机尾部安装高光谱成像仪,检测烧结机尾部成品烧结矿的化学成分及尾部料层断面成分的均匀程度,并实时上传；在烧结冷却机出口处安装高清摄像机,检测成品烧结矿粒度变化,并实时上传；烧结专家数据库基于上传的各项数据进行数据挖掘及大数据分析,构建烧结生产过程智能控制系统,对烧结原料占比进行调控,以实现烧结过程闭环控制。

2021-10-29

访问量：43

机器学习算法构建急性髓系白血病药敏相关基因分类器

一种机器学习算法构建急性髓系白血病药敏相关基因分类器,其特征在于包括样本聚类、基因筛选；所述样本聚类是利用K-means聚类算法分别对24种药物的病人敏感度进行聚类；所述基因筛选是根据病人的聚类结果利用特征选择模型对24种药物的甲基化和转录组数据进行基因的筛选与验证。本申请采用逻辑回归、岭回归、RFECV-SVM、RFECV-RF算法实现对目的基因的最终筛选。逻辑回归与岭回归使用4折分层交叉验证进行参数优选,设定特征选择的阈值为特征权重的平均值,即特征权重大于平均值的特征将会被保留。而RFECV算法则使用不同的学习模型SVM、RF进行筛选。

2021-10-26

访问量：37

使用机器学习预测分子嗅觉特性的系统和方法

本发明提供了用于预测分子嗅觉特性的系统和方法。一种示例方法包括获得机器学习的图神经网络,该机器学习的图神经网络被训练以至少部分地基于与分子相关联的化学结构数据来预测分子的嗅觉特性。该方法包括获得以图方式描述所选分子的化学结构的图。该方法包括向机器学习的图神经网络提供图作为输入。该方法包括接收描述所选分子的一个或多个预测嗅觉特性的预测数据,作为机器学习的图神经网络的输出。该方法包括提供描述所选分子的一个或多个预测嗅觉特性的预测数据作为输出。

2021-10-22

访问量：45

一种基于CPA状态方程预测NaCl水溶液中CO-(2)溶解度的方法

本发明提供一种基于CPA状态方程预测NaCl水溶液中CO-(2)溶解度的方法。以CPA-SRK状态方程、WS混合规则、NRTL活度系数模型、物料平衡方程、热力学平衡方程组和混相函数为基础,选用更适合CO-(2)的惰性缔合方案,建立了相态模拟逐步迭代数值计算方法。该方法计算速度快、精度高、适用范围宽泛,可指导高含CO-(2)气藏开发和碳捕集与封存,为提高天然气采收率和应对全球CO-(2)排放提供技术支持。

2021-10-22

访问量：30

基于CLMVO-ELM的溶解氧浓度预测方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了基于CLMVO-ELM的溶解氧浓度预测方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括：采集水质数据,对所述水质数据进行数据清洗,清洗后的数据归一化,得到训练集；采用训练集训练极限学习机网络并改进极限学习机,所述改进极限学习机是指采用改进的多元宇宙优化算法优化极限学习机网络参数；所述改进的多元宇宙优化算法为通过拉丁超立方抽样初始化多元宇宙优化算法参数,得到改进的多元宇宙优化算法；再次采集水质数据,并对采集的所有数据进行归一化,将归一化后的数据输入到改进极限学习机中,由改进极限学习机输出预测得到水体溶解氧浓度。本发明能够有效的提高水体溶解氧浓度的预测精度和稳定性。

2021-10-22

访问量：45