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        人工智能時(shí)代下的工程優(yōu)化教學(xué)改革研究

        2021-06-16 01:25:58常甜甜張建科李小平
        關(guān)鍵詞:牛頓分類案例

        常甜甜,張建科,李小平,馮 晶

        (西安郵電大學(xué) 理學(xué)院,陜西 西安 710121)

        最優(yōu)化理論是人工智能領(lǐng)域的有力技術(shù)方法之一?!肮こ淘O(shè)計(jì)中的最優(yōu)化數(shù)學(xué)方法”(簡稱為“工程優(yōu)化”)是研究生的公共課程,其在機(jī)器視覺領(lǐng)域、數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域、人工智能領(lǐng)域發(fā)揮著愈來愈重要的作用。傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)教學(xué)手段是課件結(jié)合粉筆加黑板,教師以書本內(nèi)容為主,枯燥地講授數(shù)學(xué)的理論知識?!肮こ虄?yōu)化”是一門實(shí)用性極強(qiáng)的學(xué)科,這門課程的教學(xué)方法仍然停留在“概念-理論-計(jì)算”的傳統(tǒng)教學(xué)模式,學(xué)生在學(xué)習(xí)的過程當(dāng)中不知道如何將理論與實(shí)際結(jié)合起來,不知道學(xué)習(xí)的優(yōu)化算法到底可以用來做什么?影響了學(xué)生的學(xué)習(xí)熱情和創(chuàng)造性思維的培養(yǎng)。目前高校在教育教學(xué)過程中,不斷的與時(shí)俱進(jìn),調(diào)整教學(xué)方法和大綱,以適應(yīng)時(shí)代變化[1-13]。筆者所在最優(yōu)化教學(xué)團(tuán)隊(duì)在教學(xué)內(nèi)容和方法上進(jìn)行改革,提出案例教學(xué)法,即“工程案例-建模-理論分析-問題求解”的教學(xué)模式。具體地首先給出一個(gè)淺顯易懂的工程案例問題,且是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問題,根據(jù)問題建立最優(yōu)化模型,引導(dǎo)學(xué)生將最優(yōu)化原理與各自專業(yè)中的研究對象相結(jié)合,最后采用最優(yōu)化計(jì)算方法來求解問題,完成一個(gè)“問題-建模-理論-計(jì)算-應(yīng)用”的完整流程,提高學(xué)生用最優(yōu)化方法解決工程實(shí)際問題的能力。所選案例要緊扣教學(xué)內(nèi)容,案例分析的目的是使學(xué)生加深對所學(xué)理論知識的理解和運(yùn)用理論知識解決實(shí)際問題的能力,因此,所選案例必須是針對課程內(nèi)容的。即案例內(nèi)容具有一定的代表性和普遍性,具有舉一反三、觸類旁通的作用,而不是實(shí)踐中根本不會(huì)發(fā)生的案例,且典型的案例往往涉及的關(guān)系比較全面,涵蓋的法律知識較多,有助于學(xué)生從各個(gè)方面對所學(xué)理論加以驗(yàn)證,從中得出正確結(jié)論。因此,案例的選擇應(yīng)該具備真實(shí)可信、客觀生動(dòng)、案例多樣化、相關(guān)性以及典型性。

        1 實(shí)施方案

        案例教學(xué)法,即“工程案例-建模-理論分析-問題求解”的四步教學(xué)模式。工程案例的引入可以采用具體模型(如最小二乘模型),也可以采用實(shí)際應(yīng)用問題(如圖像重建)。以文獻(xiàn)[13]為例,具體的工程案例設(shè)計(jì)舉例如表1所示,從表1中的涉及教材內(nèi)容方面可以發(fā)現(xiàn),這幾個(gè)工程案例涵蓋了教材的全部內(nèi)容,而且這幾個(gè)工程案例是目前學(xué)科研究方向的熱點(diǎn)研究內(nèi)容。當(dāng)將這些案例吃透后,理論問題自然而然產(chǎn)生,比如為什么初始點(diǎn)的選取會(huì)引起解不穩(wěn)定?優(yōu)化模型的光滑化問題?為什么單純形法在可行域頂點(diǎn)達(dá)到最優(yōu)解?優(yōu)化模型問題的分類問題?帶著這些理論問題引導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行進(jìn)一步的定理證明及推導(dǎo)。

        表1 教案設(shè)計(jì)涉及內(nèi)容

        2 教學(xué)方法舉例

        以醫(yī)學(xué)圖像重建[14]和模式分類[15-18]案例為例對案例教學(xué)法具體進(jìn)行說明。

        2.1 醫(yī)學(xué)圖像重建

        2.1.1 醫(yī)學(xué)圖像重建背景

        電阻抗圖像重建問題遵循電磁場基本規(guī)律滿足MAXWELL方程,其可以簡化為準(zhǔn)靜態(tài)電磁場問題,滿足Laplace方程[14]:

        (1)

        Laplace方程給出了模型參數(shù)(電導(dǎo)率)和測量參數(shù)(邊界電壓)之間的關(guān)系,已知電導(dǎo)率σ求電勢φ稱為正問題,已知電勢φ求電導(dǎo)率σ稱為反問題。有限元法(FEM)是求解電磁場問題的常用數(shù)值解法。FEM法需要將場域離散化,即將場域進(jìn)行剖分,剖分后圖像重建問題可以看作是以下線性方程組:

        Jσ=φ

        (2)

        式中:J為Jacobian矩陣,σ為電導(dǎo)率分布,φ為邊界測量電壓值。

        2.1.2 最優(yōu)化模型建立

        問題(2)是一個(gè)典型的欠定問題(ill-posed problem), 可采用最小二乘法思想逼近其近似解, 即求解:

        (3)

        式中:Γ稱為正則化矩陣(在很多情況下,取單位矩陣I)。 第一項(xiàng)為擬合度量, 第二項(xiàng)為正則項(xiàng)。p取不同值:0、1、2, 即得不同類正則化算法。L2范數(shù)的優(yōu)點(diǎn)是目標(biāo)函數(shù)光滑,求導(dǎo)計(jì)算方便, L2范數(shù)正則化的典型代表是Tikhonov正則化方法:

        以下就問題(5)的求解問題進(jìn)行討論。

        2.1.3 最優(yōu)化算法理論分析

        無約束優(yōu)化問題的一般迭代格式[2]是:

        σk+1=σk+λkdk

        (6)

        式中:λk是最優(yōu)步長,dk是當(dāng)前搜索方向,σ定義同上。牛頓法的步長是定長的,即λk=1, 搜索方向是:

        (7)

        圖1 牛頓法算法迭代點(diǎn)序列圖示

        式(7)是牛頓法算法的搜索方向, 點(diǎn)列迭代如圖1所示. 因此只有Hessian矩陣正定時(shí),牛頓方向才是下降方向。給定初始值點(diǎn)x0, 過點(diǎn)做切線與x軸相交, 以交點(diǎn)做垂線與曲線相交于點(diǎn)x1,以此類推即可得到牛頓法算法的迭代點(diǎn)列,直至達(dá)到收斂要求。但是,但目標(biāo)函數(shù)曲線變化較大,或者初始值選取不當(dāng)時(shí),牛頓法算法可能不收斂。

        圖2 牛頓法算法初始點(diǎn)選取不當(dāng)情況下迭代點(diǎn)列圖示

        假設(shè)圖2目標(biāo)函數(shù)f(x)的可行域?yàn)閇a,b], 圖2(a)為目標(biāo)函數(shù)曲度變化較大時(shí), 取b點(diǎn)為初始點(diǎn)x0,經(jīng)過幾步迭代到x2,在x2點(diǎn)做曲線的切線可以發(fā)現(xiàn)x3點(diǎn)落到了可行域[a,b]外,因此這種情況下牛頓法算法不收斂; 圖2(b)中如果初始點(diǎn)選取為a,則在下一步迭代時(shí),點(diǎn)直接落在了可行域外,算法不收斂;但在圖2(c)中,初始點(diǎn)選為b點(diǎn),則x1落在了可行域內(nèi),算法收斂。由此,可以發(fā)現(xiàn)牛頓法算法對初始點(diǎn)的選取直接關(guān)系到算法的穩(wěn)定性和收斂性。

        在牛頓法算法中,每次迭代都涉及到目標(biāo)函數(shù)的梯度dk和Hessian矩陣?2f-1(σk), 具體計(jì)算如下:

        梯度函數(shù)為:?f(σ)=2JT(Jσ-φ)+2ασ

        Hessian矩陣為:?2f(σ)=2JTJ+2α

        牛頓法步驟描述如下:

        輸入:已知選定初始分布σ0,ε>0,k=0。

        轉(zhuǎn)向b)

        b)計(jì)算σk+1=σk+dk,k=0, 轉(zhuǎn)向a)

        輸出:σ*=σk+1。

        2.1.4 最優(yōu)化問題求解及應(yīng)用實(shí)例

        圖像重建問題的正向問題計(jì)算借助EIDORS3.10軟件[22]計(jì)算。具體的實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置:目標(biāo)選取三種情況, 成像目標(biāo)在中心點(diǎn)位置, 成像目標(biāo)在1/2半徑處,以及成像目標(biāo)在邊界位置。電極總數(shù)為16個(gè),接觸阻抗值為0.005 Ω,電流強(qiáng)度為1 mA,背景電導(dǎo)率為0.0025 s/m,目標(biāo)電導(dǎo)率為0.005 s/m,采用對向激勵(lì)模式,仿真數(shù)據(jù)剖分單元格總數(shù)1968個(gè),節(jié)點(diǎn)數(shù)1049個(gè)。

        表2 牛頓法成像結(jié)果

        提出問題:在實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn),如果初始點(diǎn)值為0.0015,牛頓法失效,代碼出現(xiàn)報(bào)錯(cuò),提示:Hessian矩陣必須為正定矩陣。從而引起學(xué)生對于下降類算法的證明以及為什么教材中要求Hessian矩陣為正的問題的思考。并引導(dǎo)學(xué)生對該問題的解決方法。

        2.2 模式分類

        2.2.1 模式分類背景

        支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)是一種數(shù)據(jù)挖掘新方法[17],可以解決小樣本問題、非線性問題以及高維數(shù)據(jù)等問題,且推廣能力較強(qiáng)以及具有全局最優(yōu)解。被廣泛應(yīng)用于綜合評價(jià)、預(yù)測問題、數(shù)據(jù)擬合以及模式識別等問題。SVM模型基于極大間隔分類器的準(zhǔn)則可推導(dǎo)獲得,是一個(gè)凸二次規(guī)劃問題,引導(dǎo)學(xué)生思考,如何求解該凸二次規(guī)劃問題?

        2.2.2 最優(yōu)化模型建立

        以線性可分情況下的支持向量建模為例,SVM的算法思想是在多個(gè)分類超平面中,基于極大間隔原則,找出其中的最優(yōu)決策超平面,見圖3。

        圖3 極大分類超平面圖示

        引導(dǎo)學(xué)生并提問:在一個(gè)線性可分問題中可以存在多個(gè)分類面,如何使得該分類面確定且唯一?一個(gè)直觀的方法就是采用極大間隔準(zhǔn)則,如圖3所示,找一個(gè)方向向量w,在方向向量的切向量方向取一條線,沿切向量方向移動(dòng)該線,當(dāng)該線觸碰到正類樣本則停止,繼續(xù)向下平移碰觸到負(fù)類樣本后停止. 取這兩個(gè)線中間線即為要找的唯一的分類線。該法則滿足兩類樣本點(diǎn)間間隔最大原則??梢缘玫骄€性可分支持向量分類機(jī)原始問題為:

        (8)

        式中:xi為樣本點(diǎn),yi為樣本對應(yīng)標(biāo)記,l為樣本數(shù),w和b為超平面方程參數(shù)。為使得分類問題可以引入核函數(shù)來處理非線性問題,將原始問題轉(zhuǎn)化為對偶問題進(jìn)行研究,此處就引入了對偶問題的理論。

        2.2.3 最優(yōu)化算法理論分析

        此處可引入并講解KKT條件和Wolf對偶理論,式(8)的拉格朗日函數(shù)為:

        (9)

        式中:α為拉格朗日乘子。由wolf對偶原理,求拉格朗日函數(shù)關(guān)于w,b的偏導(dǎo)數(shù)??梢缘玫剑?/p>

        (10)

        代入(9)可得對偶問題為:

        αi≥0,i=1, …,l

        (11)

        在最優(yōu)化問題(11)的求解過程中涉及到工作集(working set selection)的選取問題,需要引入KKT條件,因此可以在這部分給學(xué)生仔細(xì)解釋KKT條件的理論知識,本文不再贅述。設(shè)α*是對偶問題的任意解,則可按下式計(jì)算出原始問題的解:

        (12)

        2.2.4 最優(yōu)化問題求解及應(yīng)用實(shí)例[18]

        為了讓學(xué)生有更直觀的理解,并測試所提出算法的有效性,實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)或者實(shí)際應(yīng)用問題,例如:UCI數(shù)據(jù)庫[23],所選測試數(shù)據(jù)信息見表3。表4為SVM分類結(jié)果,評估準(zhǔn)測為精度,即:

        (13)

        表3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)描述

        表4 SVM分類結(jié)果

        在樣例建模和求解過程中,引導(dǎo)學(xué)生思考在整個(gè)樣例過程中需要進(jìn)行哪些條件的判定?模式分類還有哪些應(yīng)用?最優(yōu)化模型的分類?停機(jī)準(zhǔn)確的選取問題等等。

        3 結(jié)論

        “工程優(yōu)化”是人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等熱門研究領(lǐng)域的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課程,但在實(shí)際教學(xué)中發(fā)現(xiàn),按部就班的采用傳統(tǒng)的教學(xué)方式時(shí),學(xué)生并不能理解教材與實(shí)際應(yīng)用問題之間的關(guān)系,以至于遇到實(shí)際工程問題后仍然不能解決問題。本教學(xué)改革方式采用案例教學(xué)法,通過引入各個(gè)學(xué)科的熱點(diǎn)研究問題,針對熱點(diǎn)問題進(jìn)行建模、分析、求解,幫助學(xué)生搭建理論與實(shí)際之間的聯(lián)系,提高學(xué)生解決實(shí)際問題的能力。

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