公开(公告)号：CN118333131A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410350723.8

申请日：2024-03-26

Applicant: 四川大学 ,  中国核动力研究设计院

Inventor： 彭德中 ,  于洋 ,  刘东 ,  秦阳 ,  庞志鑫 ,  孙元 ,  段思远

IPC: G06N3/0895 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开一种基于半监督学习的判别回归流场预测方法，包括以下步骤：获取半监督流场预测数据集；构建基于神经网络的深度流场预测模型；通过预热策略获得初步收敛的深度流场预测模型；利用神经网络记忆效应划分难样本、简单样本数据集；利用判别回归方法训练优化深度流场预测模型；利用深度流场预测模型执行预测，获取回归测试结果。本发明利用神经网络记忆效用实现判别回归预测方法，缓解流场预测半监督学习过拟合的问题；通过将伪标注和真实标注的样本混合，并利用GMM将样本划分为难易样本，有利于后续采取不同的学习策略来增强模型的判别性，进而提高性能；同时利用优化的深度流场预测模型计算样本的预测值，获取回归测试结果。