败血症是危及生命的医疗紧急情况,这是全世界死亡的主要原因,也是美国死亡率的第二大原因。研究综合脓毒症系统的最佳控制处理或干预策略是降低死亡率的关键。为此目的,首先,本文提高了我们以前的工作中提出的复杂非线性败血症模型。然后,为每个SEPSIS子系统进行分叉分析,以研究某些系统参数下的模型行为。分叉分析结果还进一步表明了控制治疗和干预治疗的必要性。如果SEPSIS系统在某些参数和初始系统值设置下没有添加任何控件,系统将随着时间的推移而进行持续存在的炎症结果。因此,我们将复杂的改进的非线性败血症模型发展成败血症最优控制模型,然后使用现有诊所实践建议的一些有效的生物标志物作为衡量败血症的发展的优化目标函数。除此之外,还引入了通过组合反复性神经网络(RNN-BO算法)的贝叶斯优化算法来预测研究的败声最优控制系统的最佳控制策略。来自其他优化算法的RNN-BO算法之间的差异是,一旦给定任何新的初始系统值设置(初始值与患者的初始条件相关),则RNN-BO算法能够快速预测相应的时间序列基于任何新败血症患者的历史最佳控制数据的最佳控制。为了证明RNN-BO算法在复杂非线性SEPSIS系统上解决最佳控制解决方案的效力和效率,通过与本文中的其他优化算法进行比较来实现一些数值模拟。
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贝叶斯优化算法已成为非线性全球优化问题和许多机器学习应用的有希望的方法。在过去的几年里,提出了改进和增强,他们已经提出了一些有希望的结果,在解决复杂的动态问题,客观函数计算昂贵的普通微分方程的系统来评估。此外,贝叶斯优化算法的直接实现仅适用于10-20维度的优化问题。本文提出的研究提出了一种新的高维贝叶斯优化算法,其结合了经常性神经网络,预计将预测高维或时间序列决策模型的全局优化问题的最佳解决方案。所提出的RNN-BO算法可以解决较低尺寸空间中的最佳控制问题,然后使用经常性神经网络从历史数据学习,以了解历史最佳解决方案数据,并预测任何新的初始系统值设置的最佳控制策略。此外,准确且快速地提供最佳控制策略对于有效和有效地控制疫情,同时最小化相关的财务成本至关重要。因此,为了验证所提出的算法的有效性,对确定性SEIR流行病模型和随机SIS最优控制模型进行计算实验。最后,我们还讨论了不同数量的RNN层和培训时代对解决方案质量与相关计算努力之间的权衡的影响。
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点播(DOD)喷墨打印被认为是制造高级功能材料的有前途的技术之一。对于DOD打印机,长期用于实现无卫星较小液滴的高精度分配技术,长期以来一直在构图薄膜结构。本研究认为,分配喷嘴上游的液体室的入口速度是控制变量,旨在使用样品效率高的贝叶斯优化算法优化其波形。首先,液滴分配动力学是通过使用开源OpenFOAM求解器,InterFOAM进行数值复制的,并且结果将传递给基于Pyfoam的另一个代码。然后,表征驱动DOD打印机的参数由贝叶斯优化(BO)算法确定,以最大化规定的多目标函数,该函数表示为两个因素的总和,即主液滴的大小和主要液滴的大小和卫星液滴的存在。结果表明,当前的BO算法可以在150个模拟中成功找到高精度分配波形。具体而言,可以有效消除卫星液滴,并通过施加最佳波形,可以将液滴直径显着降低至喷嘴直径的24.9%。
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生物膜为海洋科学,生物能源和生物医学等不同领域的工程师带来了重大问题,在那里有效的生物膜控制是一个长期目标。生物膜的粘附和表面力学在产生和去除生物膜中起着至关重要的作用。设计具有不同表面拓扑的定制纳米曲面可以改变粘合剂特性,以更轻松地清除生物膜,从而大大改善长期生物膜控制。为了快速设计此类拓扑结构,我们采用基于个体的建模和贝叶斯优化来自动化设计过程并生成不同的活动表面,以有效地去除生物膜。我们的框架成功地生成了理想的纳米曲面,以通过施加的剪切和振动来清除生物膜。密集分布的短柱形地形是防止生物膜形成的最佳几何形状。在液体剪切下,最佳地形是稀疏分布高,纤细的柱状结构。当受到垂直或横向振动的影响时,发现厚梯形锥是最佳的。优化振动载荷表明频率相对较低的振动幅度在去除生物膜方面更有效。我们的结果为需要表面介导的生物膜控制的各种工程领域提供了见解。我们的框架也可以应用于更通用的材料设计和优化。
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This chapter sheds light on the synaptic organization of the brain from the perspective of computational neuroscience. It provides an introductory overview on how to account for empirical data in mathematical models, implement them in software, and perform simulations reflecting experiments. This path is demonstrated with respect to four key aspects of synaptic signaling: the connectivity of brain networks, synaptic transmission, synaptic plasticity, and the heterogeneity across synapses. Each step and aspect of the modeling and simulation workflow comes with its own challenges and pitfalls, which are highlighted and addressed in detail.
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在全球范围内,由于久坐的生活方式和节食不当,肥胖患者的数量增加了一倍。人类遗传学和健康改变了巨大的增加。根据世界卫生组织的说法,随着肥胖者患有不同的慢性疾病,预期寿命从80年下降到75年。该报告将使用ML数据集来解决儿童和成人的肥胖问题,以表现,预测和分析肥胖的原因。通过参与神经ML网络,我们将使用扩散张量成像探索神经控制,以考虑肥胖患者的体内脂肪,BMI,腰围\&HIP比率。为了预测ML肥胖的当前和未来原因,我们将讨论ML技术,例如决策树,SVM,RF,GBM,Lasso,BN和ANN,并使用数据集实现了陈述的算法。本报告中将概述来自专家ML \&生物信息学实验的不同理论文献,同时提出有关如何预测ML预测肥胖和其他慢性疾病的建议。
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Agent-based modeling (ABM) is a well-established paradigm for simulating complex systems via interactions between constituent entities. Machine learning (ML) refers to approaches whereby statistical algorithms 'learn' from data on their own, without imposing a priori theories of system behavior. Biological systems -- from molecules, to cells, to entire organisms -- consist of vast numbers of entities, governed by complex webs of interactions that span many spatiotemporal scales and exhibit nonlinearity, stochasticity and intricate coupling between entities. The macroscopic properties and collective dynamics of such systems are difficult to capture via continuum modelling and mean-field formalisms. ABM takes a 'bottom-up' approach that obviates these difficulties by enabling one to easily propose and test a set of well-defined 'rules' to be applied to the individual entities (agents) in a system. Evaluating a system and propagating its state over discrete time-steps effectively simulates the system, allowing observables to be computed and system properties to be analyzed. Because the rules that govern an ABM can be difficult to abstract and formulate from experimental data, there is an opportunity to use ML to help infer optimal, system-specific ABM rules. Once such rule-sets are devised, ABM calculations can generate a wealth of data, and ML can be applied there too -- e.g., to probe statistical measures that meaningfully describe a system's stochastic properties. As an example of synergy in the other direction (from ABM to ML), ABM simulations can generate realistic datasets for training ML algorithms (e.g., for regularization, to mitigate overfitting). In these ways, one can envision various synergistic ABM$\rightleftharpoons$ML loops. This review summarizes how ABM and ML have been integrated in contexts that span spatiotemporal scales, from cellular to population-level epidemiology.
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作为行业4.0时代的一项新兴技术,数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计,质量控制,健康监测,决策和政策制定等,通过全面对物理世界进行建模,以进一步优化流程设计,质量控制,健康监测,决策和政策,因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中,我们研究了不同建模技术,孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述,重点是不确定性量化,优化方法,开源数据集和工具,主要发现,挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法,以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外,本文介绍了一个案例研究,其中构建和测试了电池数字双胞胎,以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。
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在这项工作中,我们为软机器人蛇提供了一种基于学习的目标跟踪控制方法。受到生物蛇的启发,我们的控制器由两个关键模块组成:用于学习靶向轨迹行为的增强学习(RL)模块,给出了软蛇机器人的随机动力学,以及带有Matsuoka振荡器的中央模式生成器(CPG)系统,用于产生稳定而多样的运动模式。基于提议的框架,我们全面讨论了软蛇机器人的可操作性,包括在其蛇形运动期间的转向和速度控制。可以将这种可操作性映射到CPG系统振荡模式的控制中。通过对Matsuoka CPG系统振荡性能的理论分析,这项工作表明,实现我们软蛇机器人的自由移动性的关键是正确限制和控制Matsuoka CpG系统的某些系数比率。基于此分析,我们系统地制定了CPG系统的可控系数,供RL代理运行。通过实验验证,我们表明,在模拟环境中学习的控制政策可以直接应用于控制我们的真正的蛇机器人以执行目标跟踪任务,而不管模拟与现实世界之间的物理环境差距如何。实验结果还表明,与我们先前的方法和基线RL方法(PPO)相比,我们的方法对SIM到现实过渡的适应性和鲁棒性得到了显着改善。
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虽然在各种应用中广泛使用刚性机器人,但它们在他们可以执行的任务中受到限制,并且在密切的人机交互中可以保持不安全。另一方面,软机器鞋面超越了刚性机器人的能力,例如与工作环境,自由度,自由度,制造成本和与环境安全互动的兼容性。本文研究了纤维增强弹性机壳(释放)作为一种特定类型的软气动致动器的行为,可用于软装饰器。创建动态集参数模型以在各种操作条件下模拟单一免费的运动,并通知控制器的设计。所提出的PID控制器使用旋转角度来控制多项式函数之后的自由到限定的步进输入或轨迹的响应来控制末端执行器的方向。另外,采用有限元分析方法,包括释放的固有非线性材料特性,精确地评估释放的各种参数和配置。该工具还用于确定模块中多个释放的工作空间,这基本上是软机械臂的构建块。
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随着时间的流逝,估计反事实结果有可能通过协助决策者回答“假设”问题来解锁个性化医疗保健。现有的因果推理方法通常考虑观察和治疗决策之间的定期离散时间间隔,因此无法自然地模拟不规则采样的数据,这是实践中的共同环境。为了处理任意观察模式,我们将数据解释为基础连续时间过程中的样本,并建议使用受控微分方程的数学明确地对其潜在轨迹进行建模。这导致了一种新方法,即治疗效果神经控制的微分方程(TE-CDE),该方程可在任何时间点评估潜在的结果。此外,对抗性训练用于调整时间依赖性混杂,这在纵向环境中至关重要,这是常规时间序列中未遇到的额外挑战。为了评估解决此问题的解决方案,我们提出了一个基于肿瘤生长模型的可控仿真环境,以反映出各种临床方案的一系列场景。在所有模拟场景中,TE-CDE始终优于现有方法,并具有不规则采样。
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Machine learning frameworks such as Genetic Programming (GP) and Reinforcement Learning (RL) are gaining popularity in flow control. This work presents a comparative analysis of the two, bench-marking some of their most representative algorithms against global optimization techniques such as Bayesian Optimization (BO) and Lipschitz global optimization (LIPO). First, we review the general framework of the model-free control problem, bringing together all methods as black-box optimization problems. Then, we test the control algorithms on three test cases. These are (1) the stabilization of a nonlinear dynamical system featuring frequency cross-talk, (2) the wave cancellation from a Burgers' flow and (3) the drag reduction in a cylinder wake flow. We present a comprehensive comparison to illustrate their differences in exploration versus exploitation and their balance between `model capacity' in the control law definition versus `required complexity'. We believe that such a comparison paves the way toward the hybridization of the various methods, and we offer some perspective on their future development in the literature on flow control problems.
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强化学习(RL)控制器在控制社区中产生了兴奋。 RL控制器相对于现有方法的主要优点是它们能够优化不确定的系统,独立于明确假设过程不确定性。最近对工程应用的关注是针对安全RL控制器的发展。以前的作品已经提出了通过从随机模型预测控制领域的限制收紧来解释约束满足的方法。在这里,我们将这些方法扩展到植物模型不匹配。具体地,我们提出了一种利用离线仿真模型的高斯过程的数据驱动方法,并使用相关的后部不确定预测来解释联合机会限制和植物模型不匹配。该方法通过案例研究反对非线性模型预测控制的基准测试。结果证明了方法理解过程不确定性的能力,即使在植物模型错配的情况下也能满足联合机会限制。
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动态系统中的完美适应性是一个或多个变量具有对外部刺激的持续变化的初始短暂响应的现象,但随着系统收敛到平衡,其原始值还原为原始值。借助因果有序算法,可以构建代表变量之间的因果关系和平衡分布中条件独立性之间的因果关系的图形表示。我们应用这些工具来制定足够的图形条件,以识别一组一阶微分方程的完美适应。此外,我们提供了足够的条件来测试实验平衡数据中完美适应的情况。我们将此方法应用于蛋白质信号通路的简单模型,并在模拟和使用现实世界中的蛋白质表达数据中测试其预测。我们证明,完美的适应会导致因果发现算法输出中边缘的误导方向。
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从意外的外部扰动中恢复的能力是双模型运动的基本机动技能。有效的答复包括不仅可以恢复平衡并保持稳定性的能力,而且在平衡恢复物质不可行时,也可以保证安全的方式。对于与双式运动有关的机器人,例如人形机器人和辅助机器人设备,可帮助人类行走,设计能够提供这种稳定性和安全性的控制器可以防止机器人损坏或防止伤害相关的医疗费用。这是一个具有挑战性的任务,因为它涉及用触点产生高维,非线性和致动系统的高动态运动。尽管使用基于模型和优化方法的前进方面,但诸如广泛领域知识的要求,诸如较大的计算时间和有限的动态变化的鲁棒性仍然会使这个打开问题。在本文中,为了解决这些问题,我们开发基于学习的算法,能够为两种不同的机器人合成推送恢复控制政策:人形机器人和有助于双模型运动的辅助机器人设备。我们的工作可以分为两个密切相关的指示:1)学习人形机器人的安全下降和预防策略,2)使用机器人辅助装置学习人类的预防策略。为实现这一目标,我们介绍了一套深度加强学习(DRL)算法,以学习使用这些机器人时提高安全性的控制策略。
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在时间序列预测的各种软计算方法中,模糊认知地图(FCM)已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处,可以被分类为神经模糊方法。换句话说,FCMS是模糊逻辑,神经网络和专家系统方面的混合,它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性,动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外,本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外,该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法,以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外,具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。
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Perovskite Photovoltaics(PV)在过去十年方面取得了快速发展,方便小区实验室规模设备的电力转换效率;然而,成功的商业化仍然需要进一步发展低成本,可扩展和高通量的制造技术。开发新的制造技术的关键挑战之一是高维参数空间,并且可以使用机器学习(ML)来加速Perovskite PV缩放。在这里,我们介绍了一个ML引导框架,用于制造过程优化的顺序学习。我们在环境条件下将我们的方法应用于快速喷雾等离子体处理(RSPP)技术,用于钙钛矿薄膜。通过有限的筛选100条件工艺条件进行实验预算,我们证明了最佳设备的效率提高至18.5%,我们还通过实验发现了10个独特的条件,以生产超过17%效率的顶级设备,这是5比伪随机拉丁超立方体采样更高的成功率。我们的模型由三种创新启用:(a)通过将数据从现有的实验数据作为软限制将数据纳入实验过程之间的灵活知识转移; (b)在选择下一个实验时纳入主观人类观察和ML见解; (c)首先使用贝叶斯优化定位兴趣区域的自适应策略,然后对高效设备进行本地勘探。此外,在虚拟基准测试中,我们的框架在传统的实验方法(例如,一个可变的AT-AT-AT-A-A-Time采样)上,我们的框架更快地实现了有限的实验预算。
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因果关系的概念在人类认知中起着重要作用。在过去的几十年中,在许多领域(例如计算机科学,医学,经济学和教育)中,因果推论已经得到很好的发展。随着深度学习技术的发展,它越来越多地用于针对反事实数据的因果推断。通常,深层因果模型将协变量的特征映射到表示空间,然后设计各种客观优化函数,以根据不同的优化方法公正地估算反事实数据。本文重点介绍了深层因果模型的调查,其核心贡献如下:1)我们在多种疗法和连续剂量治疗下提供相关指标; 2)我们从时间开发和方法分类的角度综合了深层因果模型的全面概述; 3)我们协助有关相关数据集和源代码的详细且全面的分类和分析。
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经常性神经网络(RNNS)是强大的动态模型,广泛用于机器学习(ML)和神经科学。之前的理论作品集中在具有添加剂相互作用的RNN上。然而,门控 - 即乘法 - 相互作用在真神经元中普遍存在,并且也是ML中最佳性能RNN的中心特征。在这里,我们表明Gating提供灵活地控制集体动态的两个突出特征:i)时间尺寸和ii)维度。栅极控制时间尺度导致新颖的稳定状态,网络用作灵活积分器。与以前的方法不同,Gating允许这种重要功能而没有参数微调或特殊对称。门还提供一种灵活的上下文相关机制来重置存储器跟踪,从而补充存储器功能。调制维度的栅极可以诱导新颖的不连续的混沌转变,其中输入将稳定的系统推向强的混沌活动,与通常稳定的输入效果相比。在这种转变之上,与添加剂RNN不同,关键点(拓扑复杂性)的增殖与混沌动力学的外观解耦(动态复杂性)。丰富的动态总结在相图中,从而为ML从业者提供了一个原理参数初始化选择的地图。
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信息科学的快速发展引起的“维度诅咒”在处理大数据集时可能会产生负面影响。在本文中,我们提出了Sparrow搜索算法(SSA)的一种变体,称为帐篷L \'evy飞行麻雀搜索算法(TFSSA),并使用它来选择包装模式中最佳的特征子集以进行分类。 SSA是最近提出的算法,尚未系统地应用于特征选择问题。通过CEC2020基准函数进行验证后,TFSSA用于选择最佳功能组合,以最大化分类精度并最大程度地减少所选功能的数量。将拟议的TFSSA与文献中的九种算法进行了比较。 9个评估指标用于正确评估和比较UCI存储库中21个数据集上这些算法的性能。此外,该方法应用于冠状病毒病(COVID-19)数据集,分别获得最佳的平均分类精度和特征选择的平均数量,为93.47%和2.1。实验结果证实了所提出的算法在提高分类准确性和减少与其他基于包装器的算法相比的选定特征数量方面的优势。
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