• 专家讲座:机器学习视角下的实验设计及参数优化研究

    发布时间:2019-10-29浏览次数:10

    讲座题目:机器学习视角下的实验设计及参数优化研究

    讲座专家:庆安  教授(上海海事大学)

    时间:20191031日(周14:00

    地点:有线楼306会议室

    主持人:周晓剑  副教授(南京邮电大学)

    讲座摘要:基于实验设计的参数优化是质量改进主要方法之一。随着技术进步及顾客需求丰富化,制造过程输入参数与质量特性的作用关系日趋复杂,表现为参数众多,存在标量型、函数型等不同类型;质量特性呈现多极值、轮廓型分布;而且参数与质量特性高度非线性相关等等。以响应曲面分析为代表的传统方法,所拟合的一阶、二阶多项式局部回归模型,难以外推至参数的整个可行域,优化后仍有较大改善空间。本研究首先在机器学习视角下建立了参数优化框架,进而引入支持向量回归、高斯过程回归等全局性模型作为参数与质量特性的基础回归模型;特别地,为克服机器学习回归模型黑箱解释性差的不足,提出了相适应方差分析、模型显著性F-检验样本点显著性筛选χ2-检验方法;提出基于Bézier曲线的双层嵌套模型,以优化多类型参数。其次,发展了与机器学习回归模型相适应的实验设计方法;采用空间填充设计,例如超拉丁方抽样、均匀设计等作为初始设计,利用遗传算法对该类设计进行拆分嵌套,分阶段均匀散布地添加实验点,进而实现整体式序贯性设计;结合先验知识,采用证据理论进一步降低实验设计样本量。第三,提出了适用于机器学习回归模型的全局性寻优方法。以显著性样本点的多个聚类中心为初始点,采用梯度下降算法,对拟合模型寻优,以发现质量特性的多个极值点。本研究通过经典文献案例对比、算例分析、有限元软件仿真、实验产品制造等,从样本量降低、寻优效率、优化效果等方面说明了理论与方法在降低改进成本、实现全局优化方面的有效性。

    讲座专家简介:崔庆安,博士,上海海事大学经济管理学院教授,博导;郑州大学质量与大数据研究中心特聘研究员。天津大学管理学院工业工程专业博士毕业,美国弗吉尼亚理工学院暨州立大学统计学系访问学者。研究领域为质量管理与质量工程,研究兴趣集中人工智能及统计建模、基于人工智能的质量优化与控制等。是中国质量研究与教育联盟专家,河南省首批工业质量品牌专家,河南省工业工程学会理事,河南省高等学校青年骨干教师,河南省高??萍即葱氯瞬?,河南省高等学校工业工程类本科教学指导委员会秘书长,河南省教育厅学术技术带头人。近年来,主持国家自然科学基金项目面上项目2项,参与国自然科学基金河南联合基金重点项目2项;还参与包括国家社会科学基金、河南省高等教育教学改革项目等10余项国家级、省部级科研教学项目。在《管理科学学报》、《系统工程理论与实践》、RESS、QTQM、CIE等国内外期刊、国际会议上发表论文50余篇;获得包括河南省科技进步壹等奖、河南省高等教育教学成果奖壹等奖、河南省自然科学学术奖壹等奖、河南省教育厅人文社科成果奖特等奖在内的10余项省部级奖励。

     


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