基于这一瓶颈,本文提出了一种基于物理引导神经网络(PGNNs)的逆前馈控制器设计的通用框架。与黑盒神经网络相比,所开发的PGNN允许在输入层和隐藏层中嵌入先验物理知识,从而形成具有混合结构的神经网络。例如,隐藏层可能由两部分组成,一部分是继承已知基于物理的模型结构的物理引导部分,另一部分是用于学习任何未知寄生力的...
第一届雷达学报博士论坛|SAR图像解译分论坛-物理可解释的SAR智能解译初探--基于物理引导神经网络的SAR图像分类 关注 00:00 / 27:33 自动 倍速 登录免费享高清画质 立即登录 1 人正在看 已装填 0 条弹幕 请先登录或注册 弹幕礼仪 发送 15 投币13 1 稿件投诉 笔记 未经作者授权,禁止转载 汇报题目: 物理可...
Karpatne等研究者在论文中提出,将上述两种方法与神经网络结合,并给出了一种称为“以物理学为引导的神经网络”(PGNN,physics-guided neural network)算法。 PGNN具有两个主要优点: 实现泛化:泛化能力是机器学习中的一项基本挑战。由于物理模型大多并不依赖于数据,因此在未见数据上也会表现良好,即使数据具有不同的分布。
本发明涉及智能制造技术领域,具体涉及一种基于物理引导神经网络的缓进给磨削温度预测方法,包括:获取磨削加工过程中影响工件的磨削温度的加工参数;获取多组加工参数值下对工件进行磨削时的实际磨削温度;获取工件磨削加工过程中的温度预测模型;构建神经网络模型,并获取训练好的神经网络模型;获取待加工工件的预测磨削温度。本发...
请问在结构损伤识别领域,做物理引导神经网络这方面的内容,必须要构建有限元模型吗? 关注问题写回答 登录/注册神经网络 深度学习(Deep Learning) PINN 请问在结构损伤识别领域,做物理引导神经网络这方面的内容,必须要构建有限元模型吗?关注者1 被浏览19 关注问题写回答 邀请回答 好问题 添加评论 ...
本发明涉及生物医学光子成像领域,具体涉及一种基于mri物理信息引导神经网络的扩散光学层析成像方法。 背景技术: 1、扩散光学层析(diffuse optical tomography,dot)是光学分子成像领域中具有代表性的技术,该技术利用波长为近红外波段的激发光在生物组织内具有较高的穿透深度的特性,实现组织内部的光学参数重建。dot具有无创性...
在这项工作中,我们将物理引导神经网络与内部变量(PGNNIV)应用于对胶质母细胞瘤进化过程的理解。我们通过使用go或grow激活函数作为一对内部变量来解释胶质母细胞瘤细胞培养物的增殖和迁移活性之间的代谢变化,其对氧水平的依赖性被整个PGNNIV的一些构建块解开。由于其无模型的性质,我们的方法能够识别不同的经典机制方法,...
本发明属于土壤水分预测,具体涉及一种物理引导的非局部神经网络的土壤水分预测方法及系统。 背景技术: 1、土壤水分状况在水文模拟中发挥着重要作用,控制着大气和土地之间的水和能量通量交换。准确的土壤水分动态模拟对于水资源规划和管理、农业生产和洪水灾害监测具有重要意义。然而由于土壤水分运移的非线性、边界条件的随机...
物理引导的神经网络大地电磁正演 讲座 活动时间:2023.06.02 06:00 - 2023.06.02 09:00 活动地址:浙江大学舟山校区海科楼342 报名清单 主办方 浙江大学 演讲人 徐义贤 徐义贤,分别于1988、1991及1996年在中国地质大学获得学士、硕士及博士学位。1991-1993在湖北省水利水电科研所工作。1996-2016任教于中国地质大学(...