Speeding safely Multi-criteria optimization in probabilistic planning

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无失效数据下安全关键软件可靠性多层Bayes估计

前为止，尚没有统一的评估方法。本文采用多层Ｂｙｓａｅ方法来
评估安全关键软件在无失效条件下的可靠性。
２安全关键软件测试失效分布函数
安全关键软件非常复杂，工作环境可能比较恶劣，在交付
何根据选择的测试用例可靠度的测试结果来有效地评估软件可靠性具有很大的理论和实用价值。非安全关键软件的可靠性测评研究始于上世纪７０年代，并取得了一定的研究成果。但是，这些基于失效数据进行可靠性建模或者错误播种法进行可靠性测评的方法，都难以满足现代安全关键软件可靠性测评的精度和可靠性要求。面对这种现状，文献【１ｌ提出了基于经典统计假设理论的测试方法，为安全关键软件的可靠性测评奠定了取样理论基础；献［】文２提
Ｚｅｏｆｉｕｒｒ－ａｌｅＤａｔａ
路园－敬芝１１合肥工业大学机械与汽车工程学院，安徽合肥２，谢，．２（２００；．人民解放军９１７部队，３０９２中国６１山东莱芜２１０）７１０
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测试测量技术

yolo2 的超级参数

yolo2 的超级参数什么是超级参数？超级参数（Hyperparameters）是指机器学习算法中的一些设定值，决定了模型的学习能力和训练过程。

这些参数在训练之前需要进行手动设置，而不是通过模型自身的学习过程来获得。

不同的超级参数设定可能会导致模型在训练和预测中表现出不同的性能。

为什么要调整超级参数？超级参数的选择会直接影响到模型的学习效果。

不同的数据集和问题可能需要不同的超级参数设定才能得到最佳的结果。

通过调整超级参数，我们可以控制模型的复杂度，防止过拟合或欠拟合的情况出现。

因此，调整超级参数是机器学习中一个至关重要的任务。

超级参数搜索的方法有哪些？1. 网格搜索（Grid Search）：穷举所有可能的超级参数组合，通过交叉验证来评估模型的性能，选择表现最佳的组合。

网格搜索的缺点是计算量大，时间消耗较多。

2. 随机搜索（Random Search）：在超级参数的设定空间内，随机抽取多个组合进行评估。

随机搜索相对于网格搜索的优点在于能够更加高效地利用计算资源，但也存在一定的运气成分。

3. 贝叶斯优化（Bayesian Optimization）：通过建立一个概率模型来预测每个超级参数组合的性能，并选择概率模型预测的最佳组合进行评估。

贝叶斯优化相对于网格搜索和随机搜索而言，通常可以在较少的迭代次数下找到最佳超级参数。

4. 遗传算法（Genetic Algorithm）：模仿生物进化的过程，通过选择、交叉和变异操作来搜索潜在的超级参数组合。

遗传算法在参数空间大且复杂的情况下往往具有较好的性能，但由于计算量较大，可能需要更多的计算资源和时间。

如何调整yolo2的超级参数？以yolo2目标检测算法为例，其超级参数包括学习率（learning rate）、批大小（batch size）、输入图像的尺寸（input image size）、卷积核数量（number of filters）等。

下面将以网络结构、学习率和批大小为主线，一步一步介绍如何调整这些超级参数。

航空器飞行性能的多目标优化

航空器飞行性能的多目标优化在现代航空领域，追求更高的飞行性能一直是不懈的目标。

航空器的飞行性能涉及多个方面，如速度、航程、燃油效率、起降性能、机动性等等。

为了实现这些性能的最优组合，多目标优化成为了关键的研究方向。

让我们先从速度这一性能指标说起。

速度对于航空器来说至关重要，它直接影响着运输效率和任务执行能力。

更快的速度意味着能够在更短的时间内到达目的地，但同时也可能带来更大的空气阻力和更高的能耗。

在多目标优化中，我们需要在追求高速度的同时，考虑如何降低阻力和能耗，以达到一种平衡。

航程是另一个重要的考量因素。

对于长途飞行的客机或货运飞机，更长的航程能够减少中途加油的次数，提高运营效率。

然而，要增加航程，往往需要携带更多的燃油，这又会增加飞机的重量，进而影响其他性能。

因此，在优化航程时，必须综合考虑飞机的结构设计、燃油携带量以及飞行过程中的燃油消耗率等多个因素。

燃油效率在当今注重环保和成本控制的背景下显得尤为关键。

提高燃油效率不仅能够降低运营成本，还能减少对环境的影响。

通过优化飞机的外形、发动机性能以及飞行策略，可以在保证其他性能的前提下，最大程度地提高燃油效率。

但这往往需要在空气动力学、热力学等多个学科领域进行深入研究和创新。

起降性能对于机场的运营和航班的安排也有着重要的影响。

较短的起降距离能够使飞机适应更多类型的机场，增加航线的灵活性。

但要实现这一点，需要在飞机的机翼设计、起落架结构以及飞行控制系统等方面进行精心优化，同时也要考虑到飞机在起降过程中的稳定性和安全性。

机动性对于战斗机等军用航空器来说是至关重要的性能指标。

良好的机动性能够使飞机在空战中占据优势。

然而，提高机动性可能会对飞机的稳定性和结构强度提出更高的要求，这就需要在设计和优化过程中找到最佳的解决方案。

在进行航空器飞行性能的多目标优化时，面临着诸多挑战。

首先，各个性能指标之间往往存在着复杂的相互关系，一个指标的改进可能会对其他指标产生不利影响。

贝叶斯优化算法在超参数优化中的应用

贝叶斯优化算法在超参数优化中的应用机器学习是近年来备受关注的一个领域。

在许多领域，机器学习都发挥了重要的作用，例如可视化、语音识别、自然语言处理等。

机器学习的应用范围迅速扩大，但是机器学习的效果好坏，不仅仅取决于算法的选择，还与所选超参数有关。

在机器学习的过程中，超参数的调整越准确，模型的效果越好，因此超参数优化变得至关重要。

本文将介绍一种称为贝叶斯优化算法的方法，用于超参数优化。

一、什么是贝叶斯优化算法贝叶斯优化算法是一种为了寻找优化问题中最小化一个目标函数的解决方案的黑盒优化方法。

它最初是由Jones等人在1998年提出，并于2009年在论文《A Tutorial on Bayesian Optimization of Expensive Cost Functions》进行了详细描述。

贝叶斯优化算法是一种适用于高维度、非凸、噪声和不可导目标函数的方法。

该算法由两个关键部分组成：高斯过程和待优化的超参数。

其中高斯过程是一种通过定义一个概率分布来建立在目标函数上的一种非参数建模方法。

贝叶斯方法与其他搜索方法的区别在于，它不是将搜索空间分成不同的连续区域，而是定义了一个目标函数的概率分布。

当输入一个点时，该概率分布被更新。

二、超参数优化的挑战在机器学习中，超参数优化是一个基本的问题。

机器学习模型的性能取决于超参数的选择。

然而，超参数的优化容易变为复杂问题，所以超参数的优化成为了机器学习中的一个挑战。

这种挑战的主要原因包括：（1）高维度数据；（2）噪音目标函数；（3）随机的超参数搜索空间；（4）非凸性的目标函数。

在现实生产过程中，学习算法的训练时间往往非常长，且成本昂贵。

例如，深度神经网络训练时间可能需要几天甚至几周的时间。

而且每次更改超参数都要重新训练模型，这使得优化超参数成为一个复杂又耗时的过程。

三、贝叶斯优化算法与超参数优化贝叶斯优化算法中，超参数的优化被定义为在已知优化目标函数的基础上，求解最小的目标函数值（成本函数）。

高斯朴素贝叶斯训练集精确度的英语

高斯朴素贝叶斯训练集精确度的英语Gaussian Naive Bayes (GNB) is a popular machine learning algorithm used for classification tasks. It is particularly well-suited for text classification, spam filtering, and recommendation systems. However, like any other machine learning algorithm, GNB's performance heavily relies on the quality of the training data. In this essay, we will delve into the factors that affect the training set accuracy of Gaussian Naive Bayes and explore potential solutions to improve its performance.One of the key factors that influence the training set accuracy of GNB is the quality and quantity of the training data. In order for the algorithm to make accurate predictions, it needs to be trained on a diverse and representative dataset. If the training set is too small or biased, the model may not generalize well to new, unseen data. This can result in low training set accuracy and poor performance in real-world applications. Therefore, it is crucial to ensure that the training data is comprehensive and well-balanced across different classes.Another factor that can impact the training set accuracy of GNB is the presence of irrelevant or noisy features in the dataset. When the input features contain irrelevant information or noise, it can hinder the algorithm's ability to identify meaningful patterns and make accurate predictions. To address this issue, feature selection and feature engineering techniques can be employed to filter out irrelevant features and enhance the discriminative power of the model. Byselecting the most informative features and transforming them appropriately, we can improve the training set accuracy of GNB.Furthermore, the assumption of feature independence in Gaussian Naive Bayes can also affect its training set accuracy. Although the 'naive' assumption of feature independence simplifies the model and makes it computationally efficient, it may not hold true in real-world datasets where features are often correlated. When features are not independent, it can lead to biased probability estimates and suboptimal performance. To mitigate this issue, techniques such as feature extraction and dimensionality reduction can be employed to decorrelate the input features and improve the training set accuracy of GNB.In addition to the aforementioned factors, the choice of hyperparameters and model tuning can also impact the training set accuracy of GNB. Hyperparameters such as the smoothing parameter (alpha) and the covariance type in the Gaussian distribution can significantly influence the model's performance. Therefore, it is important to carefully tune these hyperparameters through cross-validation andgrid search to optimize the training set accuracy of GNB. By selecting the appropriate hyperparameters, we can ensure that the model is well-calibrated and achieves high accuracy on the training set.Despite the challenges and limitations associated with GNB, there are several strategies that can be employed to improve its training set accuracy. By curating a high-quality training dataset, performing feature selection and engineering, addressing feature independence assumptions, and tuning model hyperparameters, we can enhance the performance of GNB and achieve higher training set accuracy. Furthermore, it is important to continuously evaluate and validate the model on unseen data to ensure that it generalizes well and performs robustly in real-world scenarios. By addressing these factors and adopting best practices in model training and evaluation, we can maximize the training set accuracy of Gaussian Naive Bayes and unleash its full potential in various applications.。

改进随机森林算法的效率和准确性

改进随机森林算法的效率和准确性随机森林是一种集成学习算法，通过组合多个决策树来进行分类和回归任务。

它是一种非常强大的算法，因为它能够减少决策树的过拟合问题，并且能够处理大量的特征。

然而，随机森林算法也存在一些问题，如效率低下和准确性不高。

因此，如何改进随机森林算法的效率和准确性成为了研究人员关注的焦点。

首先，我们来讨论如何改进随机森林算法的效率。

传统的随机森林算法在构建每个决策树时都需要遍历所有特征，并选择最佳分割点。

这种方法在处理大量特征时会变得非常耗时。

为了提高效率，我们可以使用一些技术来减少特征数量。

一种方法是使用主成分分析（PCA）来降维。

PCA可以将原始特征空间转换为新的低维空间，并保留最重要的特征信息。

通过降维，我们可以显著减少特征数量，并且可以提高训练速度。

另一种方法是使用特征选择算法来选择最重要的特征。

特征选择算法可以根据特征的重要性对其进行排序，并选择最重要的特征。

通过仅使用最重要的特征，我们可以减少训练时间，并且可以提高模型的泛化能力。

除了减少特征数量，我们还可以通过并行计算来提高随机森林算法的效率。

随机森林算法中的每个决策树都是独立构建的，因此我们可以使用并行计算来加速决策树的构建过程。

通过利用多核处理器或分布式计算系统，我们可以同时构建多个决策树，从而大大缩短训练时间。

除了改进效率，提高随机森林算法的准确性也是非常重要的。

在传统随机森林中，每个决策树都是基于完整数据集进行训练的。

然而，在处理大型数据集时，完整数据集可能会导致过拟合问题，并且可能会导致模型泛化能力下降。

为了解决这个问题，我们可以使用自助采样技术来改进随机森林算法。

自助采样技术通过对原始数据集进行有放回抽样来生成多个不同的训练集。

每个决策树都是基于不同的训练集进行训练的，从而可以减少过拟合问题，并提高模型的泛化能力。

另一种方法是使用特征随机化技术来改进随机森林算法。

特征随机化技术通过对特征进行随机排序来构建决策树。

抽油机采油节能潜力分析及节能方案设计

目前，某采油厂共有10230口井，其中系统效率低于30%的井有3069口，占比48.76%，这一部分井由于传动效率低、供采关系不完善、大马拉小车等原因导致系统效率低于30%。

进行技术改造后，抽油机井系统效率提高2%，年可节电2000×104kWh 以上，提高机采系统效率是目前亟待解决的问题。

对于节约生产成本投入，缓解电力紧张具有重要意义。

通过分析现有机采技术应用现状及能耗，研究节能潜力并设计节能技术改造方案，提高电动机及传动效率并优化供排关系，对节能改造技术的应用效果和经济效益进行评价，从系统效率入手，以节能降耗为目标，通过科学管理，达到控本增效的目的[1-3]。

抽油机采油节能潜力分析及节能方案设计张董磊闫静（大庆油田有限责任公司第二采油厂）摘要：抽油机井机械举升是目前常规采油的主要方法，常规抽油机举升能耗高、系统效率低是节能技术改造的重点。

针对电动机和传动系统效率低及供排关系调整问题进行分析，应用双速双功率电动机提高电动机效率，采用永磁半直驱拖动装置提高传动效率，运用多功能调速配电箱优化供排关系。

评价节能改造技术的应用效果和经济效益，共改造1268口井，年节电约1828.6×104kWh，直接经济效益1191.6万元，系统效率提高2.71%。

现场应用为节能降耗、控本增效提供有效技术指导。

关键词：抽油机采油；节能改造；方案设计；经济评价DOI :10.3969/j.issn.2095-1493.2022.07.018Analysis of energy -saving potential of pumping unit and design of energy-saving schemeZHANG Donglei，YAN JingNo.2Oil Production Plant of Daqing Oilfield Co.，Ltd.Abstract：Though mechanical lifting of pumping wells is the main method of conventional oil pro-duction，the energy consumption and efficiency of mechanical oil production have always been the prominent contradiction in the process of energy-saving technical transformation.In this paper，the low efficiency of motor and transmission system and the adjustment of supply and discharge relationship are analyzed.The double speed and double power motor is used to improve the motor efficiency and the permanent magnet semi-direct drive driving device is used to improve the transmission efficiency.The multi-functional speed regulation distribution box is used to optimize the supply and discharge re-lationship.The application effect and economic benefit of energy-saving transformation technology are evaluated，which saves about 1828.6×104kWh in the annual power，directly gets 11.916million yu-an in economic benefit and increases by 2.71%in the system efficiency.Field application provides effec-tive technical guidance in saving energy，reducing resource consumption，controlling cost and raising efficiency.Keywords：pumping unit production；energy-saving transformation；schematic design；economic evaluation第一作者简介：张董磊，工程师，2007年毕业于黑龙江科技学院（信息与计算科学专业），从事采油工程工作，181****8958，****************，黑龙江省大庆市红岗区第二采油厂第三作业区，163414。

mscoco的评估指标

mscoco的评估指标目录1.mscoco 的概述2.mscoco 的评估指标3.mscoco 评估指标的优点和不足正文【1】mscoco 的概述mscoco（多模态常见物体检测与识别）是一个大规模的计算机视觉数据集，主要用于评估物体检测和识别算法的性能。

这个数据集包含了数百万张图片，涵盖了数千种不同的物体类别。

mscoco 的评估指标主要用于衡量算法在检测和识别物体方面的准确性和速度。

【2】mscoco 的评估指标mscoco 的评估指标主要有以下几种：1.精度（Precision）：精度是指正确检测到的物体数量与总检测到的物体数量之比。

这一指标反映了算法在检测物体时的准确性。

2.召回率（Recall）：召回率是指正确检测到的物体数量与实际存在的物体数量之比。

这一指标反映了算法在检测物体时的全面性。

3.F1 分数（F1-score）：F1 分数是精度和召回率的加权平均值，用于综合评价算法在检测物体时的准确性和全面性。

4.Average Precision（AP）：平均精度是指在所有物体类别中，算法检测到的物体精度的平均值。

这一指标反映了算法在不同物体类别上的检测性能。

5.Mean Intersection over Union（mIoU）：mIoU 是指预测边界框与真实边界框之间的交集与并集之比。

这一指标反映了算法在物体检测时的定位准确性。

【3】mscoco 评估指标的优点和不足mscoco 的评估指标具有以下优点：1.综合评价：F1 分数可以综合评价算法在检测和识别物体时的准确性和全面性。

2.分类评估：AP 可以评估算法在不同物体类别上的检测性能。

3.定位准确性：mIoU 可以评价算法在物体检测时的定位准确性。

然而，mscoco 的评估指标也存在一些不足：1.计算复杂度：计算 F1 分数、AP 和 mIoU 等指标需要大量的计算资源和时间。

2.不能单独评价检测或识别性能：F1 分数等指标同时考虑了检测和识别的性能，无法单独评价算法在检测或识别方面的性能。

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Greichael Fulkeiman February 21, 1997 In the stochastic racetrack problem, we’d like to get to the ﬁnish line as fast as possible while minimizing out probability of crashing. Standard techniques allow us to minimize our expected cost, so we assign a cost to crashing, a cost for each step, and a reward for reaching the ﬁnish line. Once we do this, how can we interpret the optimal policy?? Instead, let’s minimize the number of steps subject to the constraint that we crash no more than 85% of the time.
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Alternative to Total Cost Speeding Safely: Multi-criteria Optimization in Probabilistic Planning
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Final Project Ideas
• Find optimal risk-sensitive policies for racetrack. • Implement treeplan (SVI). • Use Bayes net algorithm to evaluate a probabilistic STRIPS plan. • Use random sampling algorithm to evaluate a probabilistic STRIPS plan. • Implement SATplan, compare to stochastic search in plan space. • Generate good probabilistic policies for unobservable domains like grid world (woods7).
References
Barto, Bradtke, and Singh. Learning to act using real-time dynamic programming. Artiﬁcial Intelligence, 72(1):81--138, 1995. Koenig and Simmons. Risk-sensitive planning with probabilistic decision graphs. Proceedings of the 4th International Conference on Principles of Knowledge Representation and Reasoning, pages 363--373, 1994. Kushmerick, Hanks, Weld. An algorithm for probabilistic planning. Artiﬁcial Intelligence, 76(1-2):239--286, September 1995. Puterman. Markov Decision Processes---Discrete Stochastic Dynamic Programming. John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, 1994.
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Finding a Good Policy
We cannot solve this problem using standard techniques. Instead we varied the cost for crashing and then evaluated the resulting optimal policies to see their safety and steps to goal. This gives us a step function. The fastest policy that acheives our minimum level of safety is the best we found.
More Ideas
• Find optimal memory-based policies for unobservable deterministic domains like grid world (woods7). • Solve a huge MDP like racetrack using techniques from numerical analysis. • Use hill-climbing, simulated annealing, and/or genetic algorithms to ﬁnd good policies. • Encode and solve Tetris. • Create a problem that is hard for policy iteration.
Background Project Discussion
Michael Littman February 21, 1997 Final projects should explore some interesting aspect of some topic we covered. Need to tell a story. 2-page paper. 5-slide presentation: title, problem, solution, results, references.