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利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驗證和完善材料數(shù)據(jù) 發(fā)布時間:2018-06-20   瀏覽量:2502次

Materialsdata validation and imputation with an artificial neural

network

 

P.C. Verpoort , P.MacDonald, G.J. Conduit

ComputationalMaterials Science. 2018, 147

DOI:10.1016/j.commatsci.2018.02.002


摘要


應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬和驗證材料性能。在訓(xùn)練和預(yù)測中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法具有獨特的處理不完整數(shù)據(jù)集的能力,因此可將性能作為輸入,研究成分-性能和性能-性能關(guān)系來提高預(yù)測的質(zhì)量,也可以作為單一實體的圖形數(shù)據(jù)處理。使用多種驗證方案對該框架進(jìn)行測試,然后將其應(yīng)用于合金和聚合物的材料實例研究。通過與數(shù)據(jù)源對比確認(rèn),該算法在商業(yè)材料數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)了二十個錯誤。 


關(guān)鍵詞


材料數(shù)據(jù),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),合金,聚合物


結(jié)論


我們開發(fā)了一種人工智能算法,并將其擴展到處理不完整數(shù)據(jù),功能數(shù)據(jù),并量化數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。我們驗證了數(shù)據(jù)模型的性能,以確認(rèn)該框架在錯誤預(yù)測、不完整數(shù)據(jù)和繪圖能力的測試中提供預(yù)期結(jié)果的能力。最終我們將該框架應(yīng)用到現(xiàn)實中的MaterialUniverseProspectorPlastics數(shù)據(jù)庫,展示了該方法帶來的顯著效果。

值得一提的是,我們能夠提出和驗證錯誤的輸入數(shù)據(jù);給出未知因素預(yù)測的外推改進(jìn),這些未知因素是因為材料成分和制造中的數(shù)據(jù)缺失產(chǎn)生的;并通過識別不同應(yīng)用中的非顯形描述符來幫助表征材料的性能。因此,我們能夠展示人工智能算法如何為工業(yè)應(yīng)用中的研究、設(shè)計和選擇材料方面做出重大貢獻(xiàn)。


文章部分附圖


人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)用于插值材料性能數(shù)據(jù)集。圖片展示了如何從所有輸入的xi計算得到輸出的y1(上)和y2(下)。對于所有其他yj,可以繪制1~2個類似的圖來計算所有的預(yù)測性質(zhì)。給定性能(紅色)的線性組合(左邊的灰色線)是由隱藏節(jié)點(藍(lán)色)確定的,應(yīng)用非線性tanh操作,線性組合(右邊的灰色線)作為預(yù)測性能返回(綠色)。

1.jpg

2:如果我們需要使用存在一些性能數(shù)據(jù)丟失的數(shù)據(jù)點x來評估ANN,采用如下圖的過程進(jìn)行描述。

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3 toy模型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練(a)余弦函數(shù),(b)具有不均勻分布數(shù)據(jù)的對數(shù)函數(shù),(c)高斯噪聲下的二次函數(shù),(d)二次函數(shù),測試具有不同數(shù)目的隱藏節(jié)點的性能,并計算和繪制RMSEq.5)、降低RMSEq.6)和交叉驗證RMS

3.jpg

4:藍(lán)虛線:生成數(shù)據(jù)的二次曲線。 紅色/綠色點:由藍(lán)色噪聲產(chǎn)生的數(shù)據(jù)點,高斯噪聲有/沒有被識別為錯誤。黑線:具有不確定性的模型的修正。生成的數(shù)據(jù)的高斯噪聲與toy模型函數(shù)的值成比例。觀察到在曲線的右端有少量點被識別為錯誤,因為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的確定性在該區(qū)域較低。

4.png

不同x值的訓(xùn)練數(shù)據(jù)、真實函數(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測函數(shù)

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6:玻璃纖維填料(藍(lán)色)和礦物填料(紅色)的聚合物拉伸模量vs密度圖。,輸入信息不僅包括填料類型,還包括填料量(重量%)。

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