所以,它们属于开普勒或数据驱动范式下的任务和方法。所以,并不是偶然,NN方法率先在图像分类、检测、识别一类任务上取得突飞猛进的效果,晚几年才渗透到图像信号Inverse Problem(reconstruction、restoration)的任务上。在NN时代之前,图像领域里,如果说还可以勉强对图像信号的noise, blur, resize, shake, motion等污染损害过...
但是要训练和验证这个系统并不容易,常常需要大量的数据;3. 而且目前很多模型/研究方法常常只能单纯的基于数据的机器学习来分析数据,其实并没有更多考虑底层的物理机理因素。
通过将物理模型的先验知识与数据驱动模型的预测结果相结合,可以得到更加准确、可靠的预测,并且可以解释预测结果的物理意义。 在实际应用中,物理模型和数据驱动模型的选择取决于具体问题的性质和特点。对于一些高精度、高可信的预测,物理模型可能更加适合。而对于一些复杂、非线性的问题,数据驱动模型则可以发挥出更大的优势...
数据驱动模型的特点是完全不需要知道这些因素影响接头寿命的物理机制(因此有时又被称为黑盒模型),只要数据量足够庞大,并且每个数据点记录的信息足够详尽,模型就可以预测接头疲劳寿命。 然而在应实际应用中纯数据驱动模型面临两大难题:1)接头疲劳数据成本极高,没有可以用于训练数据驱动模型的足够疲劳数据;2)很多疲劳数据...
摘要:为了克服地表温度反演的病态问题,我们提出了一种基于“物理模型-数据-知识”驱动的深度学习LST反演方法,称为MDK-DL方法。首先,基于专家知识和辐射传输模型,推导LST的反演机制,确定热红外波段的最佳组合,形成理论物理算法。其次,利用MODTRAN模拟物理算法的方程解和可靠的卫星-地面数据建立训练和测试数据库,并利用深度...
将物理学融入数据驱动的计算机视觉中,是一种有前景的研究范式,它可以充分利用物理学提供的先验知识和约束,来提高计算机视觉模型的泛化能力、可解释性和可信度。同时,它也可以利用数据驱动的方法来弥补物理模型的不足和不确定性,以及适应复杂和多变的真实场景。这种范式可以应用于多种计算机视觉任务,如三维重建、图像合成...
在数据驱动的时代,数据模型是组织,分析和解释数据的关键工具.它们为数据的存储,管理和使用提供了框架和结构.数据模型通常分为两类:逻辑数据模型和物理数据模型.这两种模型在数据系统设计和实现过程中扮演着不同但互补的角色. 逻辑数据模型关注于数据和数据关系的逻辑表达,而不涉及具体的存储细节.它描述了数据应当如何...
西北工大陈捷:物理模型与数据驱动结合的高光谱解混与计算成像 在第三届高光谱成像应用研讨会,30多位专家学者莅临现场就高光谱成像技术的研究成果、关键技术突破、典型应用案例等做了精彩报告。本期特别呈现西北工业大学陈捷教授《物理模型与数据驱动结合的高光谱解混与计算成像》。陈捷报告题目:物理模型与数据驱动结合的...
现代工程装备呈现长寿命服役的发展趋势,结构超长寿命预测对安全可靠服役至关重要。超高周疲劳是结构超长寿命服役需要考虑的失效模式,人们通过研究疲劳裂纹萌生与扩展机理,建立了超高周疲劳寿命的物理模型;近年来,人工智能与疲劳研究的结合为寿命预测提供了新思路,但数据量不足、纯数据驱动未有效融合物理模型仍是制约疲劳寿...
超高周疲劳是结构超长寿命服役需要考虑的失效模式,人们通过研究疲劳裂纹萌生与扩展机理,建立了超高周疲劳寿命的物理模型;近年来,人工智能与疲劳研究的结合为寿命预测提供了新思路,但数据量不足、纯数据驱动未有效融合物理模型仍是制约疲劳寿命预测的难题。 针对这些问题,华东理工大学朱明亮教授、轩福贞教授等人提出了数据...