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  1. Workbench11.0软件培训资料_安世亚太

  2. Workbench11.0软件基本培训资料 1. 软件背景、特点简介 2 1.1. 软件背景 2 1.2. 特点： 2 1.2.1. 协同访真、项目管理 2 1.2.2. 双向的参数传输功能 3 1.2.3. 高级的装配部件处理工具 3 1.2.4. 先进的网格处理功能 3 1.2.5. 分析功能 3 1.2.6. 内嵌可定制的材料库 3 1.2.7. 易学易用 3 2. ANSYS Workbench11软件分析流程简述 3 2.1. 实例流程演示 3 3. 分析准备 4 3.1. 准备 4

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-25
    • 文件大小：339kb
    • 提供者：ningyihan

  1. 70多页PPT关于优化深度学习模型的方法

  2. 这份PPT，主要有7个主题，分别是：1、调整学习率；2、调整小批量的规模；3、调整优化器和权值衰减；4、调整特征和标签；5、调整特征和标签（mixup）；6、调整初始条件；7、Shake-shake正则化。每一个主题，都基于相对前沿以及效果较好的论文来进行分析。

  3. 所属分类：深度学习

  1. 优化背景值的GM(1,1)

  2. 为了提高模型的拟合精度,提出了一种新的改进GM(1,1)模型.从优化GM(1,1)模型背景值的定义出发,推导出利用原始数据生成的背景值公式,将其与经过优化的初始条件结合,构造出改进的GM(1,1)模型.此模型将在很大程度上消除由于背景值的选取所产生的误差.对该模型进行数据模拟,通过与原模型中数据的比较、分析,验证出新的优化模型具有更好的模拟精度,说明该模型的有效性,可以将其应用于对其它数据的拟合预测.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-18
    • 文件大小：218kb
    • 提供者：weixin_38724333

  1. 瓦斯涌出量预测的GM(1,1)模型初始条件优化

  2. 针对传统GM(1,1)模型以第1个点为初始条件预测瓦斯涌出量时产生的偏差,采用第m个点代替第1个点对模型进行了优化,提出了对一次累加数据与预测数据用最小二乘法确定预测公式的选取。实例检验结果表明,优化的GM(1,1)模型能取得较高的瓦斯涌出量预测精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：519kb
    • 提供者：weixin_38674223

  1. 初始条件优化的近似指数序列灰色建模方法

  2. 灰色GM（1,1）预测方法仅针对累加生成满足近似指数特点的原始序列建立预测模型。为了拓宽传统灰色预测模型的应用范围，设计了通过优化初始条件提高灰色 GM（1,1）预测精度的新方法——DGM（1,1,c,β）模型。对满足近似指数的原始序列建立DGM（1,1,c,β）模型，利用粒子群算法求解模型参数。最后，通过实例验证了所提出的DGM（1,1,c,β）预测模型的有效性和实用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-19
    • 文件大小：967kb
    • 提供者：weixin_38530995

  1. 基于初始条件优化的一种非等间距GM(1,1) 建模方法

  2. 针对非等间距GM(1,1) 模型的预测问题, 提出一种优化初始条件的方法. 以非等间距一阶累加生成序列各分量的加权平均作为优化的初始值, 根据新信息优先原理, 将一阶累加生成序列的序数序列的单位化序列中各分量作为权重, 利用原始序列与模拟序列误差平方和最小的原则确定初始条件中的时间参数, 建立优化的非等间距GM(1,1) 模型. 最后, 通过算例验证了所提出的非等间距优化模型的有效性和可行性, 同时表明了该优化模型可以提高预测精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：180kb
    • 提供者：weixin_38638004

  1. 近似非齐次指数递减序列NGOM(1,1)模型的构建与优化

  2. 针对一类具有近似非齐次指数特征的衰减序列建模预测问题,构建NGOM(1,1)模型,推导出其参数估计的最小二乘解与时间响应函数的表达式.鉴于背景值和初始条件对于该模型作用的复杂性和噪声扰动的不确定性,运用方程组的数据融合技术对背景值进行全局性优化,并利用平均相对误差平方和构建期望函数,实现模型优化目标函数和平均相对误差最小两个准则一致性条件下模型初始条件的最优选择.实例研究表明了所提出模型在处理衰减非齐次序列时具有较高的精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：202kb
    • 提供者：weixin_38626075

  1. 基于时间权重序列的GM(1,1)初始条件优化模型

  2. 灰色GM(1,1)模型的初始条件对其精度有着重要的影响,为了提高模型的精度,提出一种初始条件的优化方法.首先,综合考虑1-AGO序列中各分量的作用,取所有分量的加权平均作为初始条件,权重由各分量的大小决定;然后,基于时间权重序列,对模拟序列与原始序列的误差平方和进行加权;最后,求解最优问题,确定时间参数,从而建立优化模型.算例表明,所提出的优化模型具有可行性,可以有效地提高模型的精度.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-12
    • 文件大小：193kb
    • 提供者：weixin_38665490