【摘要】：人類對于腐蝕行為的研究已經(jīng)進行了數(shù)百年,其中一項重要的挑戰(zhàn)就是預測材料自然環(huán)境腐蝕的長期發(fā)展趨勢。由于自然環(huán)境腐蝕試驗的時間跨度長,空間分布廣,腐蝕影響因素復雜多變,其數(shù)據(jù)通常具有高維度、小樣本、數(shù)據(jù)分布蘊含層次結(jié)構(gòu)、高噪聲等特征,這些都增加了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法處理腐蝕試驗數(shù)據(jù)的困難性。因此需要開發(fā)適合數(shù)據(jù)特點的新技術(shù)和新算法來預測材料的自然環(huán)境腐蝕行為規(guī)律。 預測是數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)鍵任務之一,隨著數(shù)據(jù)挖掘理論體系的完善,優(yōu)秀算法不斷涌現(xiàn),但對于高維度、小樣本、具有層次結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)質(zhì)量較低的現(xiàn)實數(shù)據(jù),現(xiàn)有模型和算法還不能很好的滿足實際應用需要。 本文在數(shù)據(jù)挖掘理論的指導下,力求提出能夠有效處理高維度、小樣本數(shù)據(jù),可以合理描述數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu),對數(shù)據(jù)質(zhì)量問題具有容錯性的預測算法,并將其應用到材料在自然環(huán)境腐蝕研究中,挖掘有現(xiàn)實意義的信息,對腐蝕的發(fā)展規(guī)律進行預測。提出了一系列創(chuàng)造性的思路和方法,主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點包括： 第一,對于數(shù)據(jù)質(zhì)量較低、樣本容量較小的數(shù)據(jù),本文提出了基于梯度提升機的I-BRT算法。在梯度提升機的基礎上,提出了三點改進,一是通過引入ε-不敏感損失函數(shù),將模型建立在結(jié)構(gòu)化風險最小化理論基礎上,提高模型泛化性能；二是以選擇性集成理論為指導,采用動態(tài)收縮系數(shù)對原算法進行改進；三是借鑒隨機森林算法的思想,在模型集成過程中增強各基函數(shù)的差異性,以提升集成模型的性能。實驗結(jié)果表明,應用I-BRT算法建立的模型能夠準確的預測材料在自然環(huán)境中的腐蝕率,對于數(shù)據(jù)的高維度、缺失值、高噪聲等問題具有較好的魯棒性,適合小樣本數(shù)據(jù)的處理； 第二,對于高維度、小樣本數(shù)據(jù),本文提出了基于Lasso方法的SALP算法。采用Bayesian Bootstrap算法重構(gòu)樣本,通過多模型集成對預測變量進行預選,消除數(shù)據(jù)擾動和離群點對于訓練模型的影響；應用偏最小二乘權(quán)重系數(shù)改善Lasso方法在處理小樣本數(shù)據(jù)時的參數(shù)估計準確性問題。實驗結(jié)果表明,SALP算法適用于高維數(shù)據(jù)的變量選擇和模型構(gòu)建,在材料自然環(huán)境腐蝕預測及類似研究領(lǐng)域中的應用具有可行性和實際價值； 第三,將多層線性模型理論引入腐蝕預測研究。針對腐蝕數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)特點,本文將腐蝕數(shù)據(jù)視為一組縱向數(shù)據(jù),應用多層線性模型原理建立了腐蝕率模型。實驗結(jié)果表明,基于多層線性模型原理的腐蝕預測模型可以合理的描述數(shù)據(jù)層次結(jié)構(gòu)；提供穩(wěn)健的預測結(jié)果；并能夠較好地處理不平衡數(shù)據(jù)、小樣本數(shù)據(jù)。在具有層次結(jié)構(gòu)的科學數(shù)據(jù)分析和類似研究領(lǐng)域,具有實用和推廣價值： 第四,對于具有縱向數(shù)據(jù)特征的小樣本數(shù)據(jù),本文提出了RE-BET算法。在混合效應模型的框架下,采用樹形算法估計混合效應模型的固定效應,提高模型發(fā)現(xiàn)和描述變量間復雜關(guān)系的能力；采用基于Dirichlet過程先驗的貝葉斯方法估計混合效應模型的隨機效應,改善小樣本數(shù)據(jù)的隨機效應參數(shù)估值問題。實驗結(jié)果表明,RE-BET繼承了樹形算法的優(yōu)點,對于現(xiàn)實數(shù)據(jù)具有較好的靈活性和適應性,并且適合小樣本縱向數(shù)據(jù)的分析。 本文的研究不僅是對數(shù)據(jù)挖掘預測算法的發(fā)展和完善,而且對材料在自然環(huán)境下的腐蝕預測具有較重要的參考和借鑒價值。
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【學位授予單位】：北京科技大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：2466218