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为研究不同训练样本数量和无约束优化算法对岩爆BP(Back Propagation)神经网络模型预测准确率的影响,选取围岩最大切向应力与岩石单轴抗压强度比σθ/σc、岩石单轴抗压强度与单轴抗拉强度比σc/σt和弹性能量指数Wet作为预测指标,广泛搜集整理100组典型岩爆实例建立了训练样本数据库.在样本数量分别为40、70和100时,基于标准算法和9种无约束优化算法建立了10个岩爆BP神经网络预测模型,并提出了考虑不同样本规模影响的岩爆烈度等级预测指数——综合准确值N.比较研究结果表明:BP模型的预测准确率随样本数量增加而提高,3种样本数量下的模型平均预测准确率分别为62.5%、76.4%和87.5%;基于9种优化算法建立的BP网络模型的N值均高于标准BP模型;基于Ploak-Ribiere共轭梯度法优化的BP模型的N值(195)和预测准确率(99.0%)均最高,且在5个工程实例中的预测结果完全符合现场实际,优于标准BP模型、支持向量机模型和其他优化模型,为岩爆烈度等级预测的最佳模型. 相似文献
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开源软件的成功推动了软件产业的蓬勃发展,大量代码资源为代码搜索创造了条件.如何通过代码搜索技术找到需求代码成为一个重要问题.为了更好地推进后续研究工作,首先对代码搜索相关概念及研究趋势进行介绍和说明;其次对使用不同技术的代码搜索研究工作进行综述,包括基于信息检索、查询和代码描述增强、程序特征分类以及深度学习等方面,并进一步总结归纳不同方法的优缺点;接下来针对代码搜索技术所应用的多个领域进行介绍,包括程序合成、代码推荐与补全和代码风格改善等方面;最后分析现阶段代码搜索面临的主要问题,为未来该方向的发展提供一定的参考与建议. 相似文献
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网络架构是影响卷积神经网络性能的重要因素,由于传统的人工设计方法效率较低,通过算法自动设计网络架构的方法受到了越来越多的关注。可微分网络架构搜索(DARTS)方法,能高效地自动设计网络架构,但其超网络的构建和架构派生策略也存在不足之处。针对其不足之处,本文提出了改进算法。首先,通过量化分析该算法搜索过程中跳连(skip)操作数量的变化,发现共享架构参数的设置导致DARTS算法的超网络存在耦合问题;其次,针对超网络的耦合问题,设计了元胞(cell)分级的超网络,以避免不同层级间cell的相互影响;然后,针对超网络与派生架构在性能表现上存在"鸿沟"的问题,引入架构熵作为目标函数的损失项,以启发超网络的训练。最后,在CIFAR-10数据集上进行架构搜索实验,并分别在CIFAR-10和ImageNet上进行了架构评测实验。在CIFAR-10上的实验结果表明,本文提出的算法解除了不同层级cell间的耦合,提升了自动设计的架构性能,取得了仅2.69%的分类错误率;该架构在ImageNet上的分类错误率为25.9%,实验结果表明搜得的架构具有良好的迁移性。 相似文献
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针对贵州锦丰金矿超细尾砂充填体强度低及充填成本高等问题,开展了旋流器底流产率为 65%时的分级尾砂粒级组成分析、不同料浆浓度及不同胶凝剂掺量下的充填体力学特性研究,并根据充填倍线的不同对胶固粉
掺量进行配合比优选。 结果表明:胶固粉化学物质含量达到一般固废要求,可以用于井下充填;尾砂矿物组成主要为
石英,有利于提高充填体强度;同等强度和流动性要求下,胶固粉掺量仅为水泥掺量的 1 / 2;胶固粉掺量为 5. 5%时,充填体养护 7 d 的试件强度达到 0. 36 MPa,满足设计要求;添加胶固粉的充填体养护龄期超过 28 d 后强度逐渐降低,因此不宜将胶固粉用于打底充填。根据当地水泥和胶固粉单价进行技术经济指标对比,采用胶固粉代替水泥充填可节约大量充填成本,可为类似矿山充填提供有效参考。 相似文献
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