大数据、人工智能、超算协同的材料性能预测方法

    公开(公告)号:CN108876038B

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN201810629623.3

    申请日:2018-06-19

    Abstract: 本发明提供一种大数据、人工智能、超算协同的材料性能预测方法,涉及材料性能预测技术领域,所述方法包括:获取原始数据集并进行预处理;创建多个不同的贝叶斯深度网络模型;构造权重的高斯先验分布;构造似然函数;根据贝叶斯准则计算权重的后验概率分布函数;然后利用高斯近似方法在超级计算机上并行求解每个模型的参数后验,直至参数后验收敛;之后利用预测集通过每个网络模型得到预测输出,计算每个贝叶斯深度网络模型的占所有网络的权重比;最后根据训练好的贝叶斯深度网络模型对预测集进行预测,得到最终预测值和预测值的误差条,至此,整个网络模型构建完毕。本发明的方法能够提高材料性能预测的质量和效率。

    大数据、人工智能、超算协同的材料性能预测方法

    公开(公告)号:CN108876038A

    公开(公告)日:2018-11-23

    申请号:CN201810629623.3

    申请日:2018-06-19

    Abstract: 本发明提供一种大数据、人工智能、超算协同的材料性能预测方法,涉及材料性能预测技术领域,所述方法包括:获取原始数据集并进行预处理;创建多个不同的贝叶斯深度网络模型;构造权重的高斯先验分布;构造似然函数;根据贝叶斯准则计算权重的后验概率分布函数;然后利用高斯近似方法在超级计算机上并行求解每个模型的参数后验,直至参数后验收敛;之后利用预测集通过每个网络模型得到预测输出,计算每个贝叶斯深度网络模型的占所有网络的权重比;最后根据训练好的贝叶斯深度网络模型对预测集进行预测,得到最终预测值和预测值的误差条,至此,整个网络模型构建完毕。本发明的方法能够提高材料性能预测的质量和效率。

    一种稀疏矩阵向量乘运算时间预测方法及系统

    公开(公告)号:CN111914213A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010759916.0

    申请日:2020-07-31

    Abstract: 本发明涉及一种稀疏矩阵向量乘运算时间预测方法及系统,其中,方法包括以下步骤:构建卷积神经网络,卷积神经网络包括输入层、特征处理层、数据拼接层以及输出层,其中,输入层用于输入稀疏矩阵中的行特征矩阵的特征、列特征矩阵的特征、体系结构参数扩展矩阵的特征;特征处理层用于提取上一层中的特征;数据拼接层,用于对提取的行特征矩阵的特征、列特征矩阵的特征、体系结构参数扩展矩阵的特征进行拼接;输出层用于输出预测结果;获取多组已知稀疏矩阵向量乘运算时间的稀疏矩阵作为样本数据,将样本数据输入至卷积神经网络以实现对卷积神经网络的训练;将待分类的稀疏矩阵输入至训练完成的卷积神经网络,实现稀疏矩阵向量乘运算时间的预测。

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