模型收敛技巧分析
神经网络模型的训练技巧与优化方法
神经网络模型的训练技巧与优化方法随着人工智能技术的不断发展，神经网络已成为解决复杂问题的一种主要方法。
神经网络的训练是指通过调整网络的参数，使其能够从训练数据中学习出合适的映射关系。
为了获得更好的训练效果，必须灵活运用一些训练技巧和优化方法。
本文将介绍一些常用的神经网络训练技巧与优化方法，帮助读者更好地掌握神经网络模型的训练过程。
1. 数据预处理在进行神经网络训练时，数据预处理是非常重要的一步。
首先，需要对数据进行归一化处理，将其转化为统一的数据范围，有助于提高神经网络的收敛速度。
其次，可以采用数据增强的方式，通过对原始数据进行旋转、平移、缩放等操作来扩充数据集的规模，提高模型的泛化能力。
2. 选择合适的激活函数激活函数在神经网络中起到了非常重要的作用，它能够引入非线性特性，增加网络的表达能力。
常见的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数、tanh函数等。
在选择激活函数时，需要根据具体的问题和网络结构来进行选择，以获得更好的训练效果和收敛速度。
3. 适当调整学习率学习率决定了神经网络参数的调整步长，过大的学习率可能导致模型发散，而过小的学习率则会让模型收敛速度过慢。
因此，在训练过程中，需要根据实际情况适当调整学习率，可以采用指数递减的方式或根据验证集的表现来动态调整学习率，以获得更好的训练效果。
4. 使用合适的损失函数损失函数用于衡量模型预测值与实际值之间的差异，是模型优化的关键。
根据具体的问题和任务类型，可以选择不同的损失函数，常见的有均方误差损失函数、交叉熵损失函数等。
在选择损失函数时，需要考虑问题的特点以及模型的训练目标，以获得更好的训练效果。
5. 批量归一化批量归一化是一种常用的网络优化方法，它可以加速神经网络的训练过程，提高模型的泛化能力。
批量归一化通过对每个小批量样本进行规范化处理，使得网络在学习的过程中更加稳定和可靠。
同时，批量归一化还可以缓解梯度消失和梯度爆炸等问题，有助于提高网络的训练效果。
带循环物流的流程模拟收敛技巧
压降的变化,Y:PR-FLD-FAC,PR-DPSEC
第7页
8.3计算器 Calculator 根据变量X的变化,按照一定的规则为变量Y赋值, 常用在物料补充、损耗,
特点： • 作为一个模块,需要给定计算顺序 • 常常用在有循环物流情况,帮助收敛 • 补充或损耗、限制某参数
Purge
Product
Compositional Recycle
Feed
Thermal Recycle
第 12 页
循环回路的种类
独立循环回路 Independent Loop
S8
S1
S2
S3
S4
S5
S6
S7
U1
U2
U3
U4
U5
U6
U7
R1
R2
S9
嵌套循环回路 Nested Loop S8
S1
为循环物流提供合适的初始值 选择合适的单元计算顺序 选择合适的加速收敛方法 组合单元,对它们同时求解
第 18 页
四 化工流程模拟的迭代解法
非线性方程组：
f1x1, x2 ,，xn 0 f2 x1, x2 ,，xn 0
fn x1, x2 ,，xn 0
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循环回路的迭代方法
常有困难,可分割为单元模块较少的子流程进行计算,逐步推进, 有利于解决大型流程的模拟问题 5 有效地选择单元模块
应在流程模拟的各个阶段,用不同水平的模块,由简到繁来模 拟各个单元过程,以得到合理的决策变量的设定值,减少用严格模 型进行全流程计算的时间, 例：精馏塔的简捷算法严格算法
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深度学习模型的训练技巧与收敛性分析
深度学习模型的训练技巧与收敛性分析深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理和声音识别等领域取得了显著的成就。
然而，训练深度学习模型并不是一项轻松的任务，它需要大量的数据和强大的计算能力，同时也需要一些训练技巧来提高模型的性能和训练效率。
本文将重点介绍深度学习模型的训练技巧以及如何分析模型的收敛性。
首先，对于深度学习模型的训练技巧来说，一种常见的技巧是正则化。
正则化可以减少模型的过拟合现象，提高模型的泛化能力。
常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。
L1正则化通过向损失函数添加权重的绝对值，可以使得某些权重变为0，从而实现特征选择的作用。
L2正则化通过向损失函数添加权重的平方和，可以使得权重趋向于较小的值，从而减少模型的复杂度。
其次，学习率的选择也是深度学习模型训练的关键。
学习率决定了每次迭代中参数的更新步长。
如果学习率过大，模型可能会发散；如果学习率过小，模型可能会收敛得较慢。
常见的学习率调度方法包括固定学习率、学习率衰减、自适应学习率等。
学习率衰减可以在训练的过程中逐渐减小学习率，使得模型在训练初期能够快速收敛，在训练后期能够细致调整参数。
自适应学习率方法如Adagrad、Adam 等可以根据参数的梯度自动调整学习率，在训练初期使用较大的学习率，在训练后期使用较小的学习率。
此外，网络初始化也是影响深度学习模型训练的重要因素之一。
合适的网络初始化可以加快模型的收敛速度，避免陷入局部最优解。
常见的初始化方法包括随机初始化和预训练初始化。
随机初始化是指将模型的权重和偏置设置为随机值，通常服从高斯分布或均匀分布。
预训练初始化是指利用已经训练好的模型在新任务上进行初始化，可以通过迁移学习的方式将之前学习到的知识应用到新的任务上。
另外，批量归一化（Batch Normalization）也是一种常用的训练技巧。
批量归一化通过将输入数据进行归一化处理，使得每个特征的均值为0和方差为1，可以加速模型的收敛速度并提高模型的泛化能力。
abaqus分析收敛的个人经验整理
abaqus分析收敛的个人经验整理说一下自己在分析收敛方面的一些经验接触分析收敛不管怎么总还是一个很大的问题，而我们经常在一个地方卡了很长的时间，怎么也找不到解决和提高的办法。
而aba_aba在abaqus常见问题汇总中给了我们模型改进的方向和一些方法。
在我分析的过程当中，怎么找到模型中的影响收敛的关键问题所在也是一个很让我迷茫了很长时间。
下面谈一下我个人的一些经验和看法。
如有错误还望大家指出，也希望大家给出自己更多的经验分享。
abaqus的隐式求解的就是求算出一个很大的刚度矩阵的解，这个方程能否通过一次一次的迭代到最后达到一个系统默认的收敛准则标准的范围之内，就决定了这一次计算能否收敛。
因此要收敛的话，系统与上一个分析步的边界条件区别越小的话，系统就越容易找到收敛解。
针对这一点，我们可以得到下面的几种方法来尽可能的使系统的方程的解尽可能的接近上一步，以达到收敛。
下面的方法的指导思想是：尽可能小的模型，前后两个分析步的改变尽可能的少。
1. 接触分析真正加载之前，设置一个接触步让两个面接触上来，在这个步骤里面，接触面的过盈小一点好，比如0.001.接下去再把作用与两个接触体的力及接触方向的自由度放开。
2. 如果系统的载荷很多的话，将系统的载荷分做多步进行加载，一次性全上可能使系统无法在规定的迭代次数内收敛。
所以根据需要分开，让abaqus的内核慢慢消化去。
少吃多餐在这边好像也是成立的。
3. 系统有多个接触的话，也最好如载荷一样，分成几个step让他们接触上。
这样的做法会让你以后在模型的修改中更有方向性。
4. 模型还是不收敛的话，你可以看一下是在哪一步或者那个inc不收敛。
对于第一步直接不收敛的话，如果模型是像我上面把载荷和接触分成很多步建立的话，可以把载荷加载的顺序换一下。
如果你把第二个加载的载荷换到第一步以后，计算收敛了，那影响收敛的主要问题应该就是原来第一个加载或着接触影响的。
这种情况下面一般算到这个加载的时候还是不会收敛。
区域科技型核心人才收敛效应函数的模型界定与分析
收 稿 日期 ：２ ０ ￣）— ０ ０９ ６ ３
作者 简介 ：朱先 奇（９４ ） １ ５－ ，男，山西定襄人 ，博士 ，太原理 工大 学经济管理学 院教授 ，研 究方向为人力资 源管理 、 区域经济 。
第９ 期
核心人才 的界定 在学术界 还没有形 成统一 的认识 ，但
是 不 同学 者 从 不 同 角 度 对 核 心 员 工 给 出 了不 同 的 定 义 和 解 释 ，其 实 核 心 人 才 与 核 心 员 工 是 从 企 业 或 组 织 对 人 的不 同
理解 上所作的界定 。 （） ・ １利 布拉纳姆 从 不可替代 的角度对核心员工进 行
张体勤 、刘 军 、杨 明海等 以知识 型人才 集聚为研 究
对 象 ，研究 了人才 集聚 的正负效 应 ，认 为其 巾的正效 应又 包 括 内部效 应和外 部效应 。 内部 效应包 括协作 效应 、学习 效 应 、竞争 效应 、节约效 应 、稳 定效应 等 ；外 部效应 包括 引致效应 、品牌效 应和示 范效应 。负效 应人 才资源在 某些 部 门和单位 过度集 聚 ，引起人才 边际效 益递减 ，管理 难度 加 大 ，管理 成本增加 ，协作关 系遭到破坏 ，恶性竞 争加剧 ， 影 响到集聚正效应 的发挥 。 陈学 中 、孙丽 丽 Ｉ 的研 究表 明 ，人 才集 聚也存 在正 ３
出了人才聚集效应 的定义 ： 所谓 的人才 聚集效应是指在一定
的 时 间 和空 间范 围 内 ，在 和谐 环 境 下 相 关 人 才 按 照 一 定 的
效应 则是人才 在聚集 现象 中所 产生 的离 散作用 。在正效应 方面 主要 表现为信息共 享效应 、知识 溢出效应 、创新 效应 、 集体 效应 、激 励效应 、时 间效 应 、区域 效应 和规 模效应 ； 在负 效应方 面 ，主要 是研究 自我冲突带 来的非 经济效应 ， 主要 包括人才 个性 冲突 、人才 价值观 冲突 、 目标 冲突和利
Midas GTS通常处理模型不收敛的原因
Midas GTS通常处理模型不收敛的原因通常我们处理模型不收敛的原因，主要可从以下几大类着手：
1 检查模型是否存在不完全约束或刚体位移的情况：这主要是通过工作目录树查看边界条件（仅显示），再施加合理的约束方法来解决。
2 检查网格：网格划分过密或过稀都不好，要针对模型，局部加密。
网格形状最好为正三角形、正四面体或正四边形、正六面体。
3 检查加载步数与迭代设置：一般是增加最大步数或最大迭代次数，在分析工况-分析控制里实现。
4 检查材料参数设置：这一错误通常不容易发现，然而非常重要。
材料模型不正确意味着不合理的应力应变关系，在施加载荷后往往出现不合理的结构响应，导致自由度位移过大而不收敛。
具体说就是材料的弹性模量、泊松比、粘聚力、摩擦角等。
5.检查收敛条件：一般用内力收敛条件。
收敛精度默认为 0.001，但一般可放宽至 0.05，以提高收敛速度。
可以从out信息中判断是否收敛，及查看警告。
2013版报错会有详细警告和提示，建议。
abaqus热力耦合不收敛
abaqus热力耦合不收敛摘要：1.了解abaqus热力耦合不收敛的问题2.分析可能的原因及解决方案3.针对不同原因给出具体解决办法4.总结预防热力耦合不收敛的技巧正文：随着现代工程仿真技术的不断发展，abaqus作为一款强大的有限元分析软件，被广泛应用于各个领域。
然而，在使用过程中，许多用户遇到了abaqus热力耦合不收敛的问题，给工作带来了诸多不便。
本文将针对这一问题，分析可能的原因及解决方案，帮助大家顺利开展有限元分析工作。
一、了解abaqus热力耦合不收敛的问题abaqus热力耦合不收敛，通常表现为在求解过程中，计算速度缓慢，甚至出现程序崩溃、计算中断等情况。
这主要是由于热力耦合过程中，各个子任务的收敛性相互影响，导致整体收敛困难。
二、分析可能的原因及解决方案1.模型构造不合理：模型中存在不合理的单元类型、材料参数设置不当等。
解决办法：检查模型构造，确保单元类型、材料参数等设置合理。
2.网格划分不合理：网格质量差、网格数量不足等。
解决办法：重新划分网格，提高网格质量，确保网格数量足够。
3.加载曲线不合适：加载过程中，应力、温度等边界条件设置不当。
解决办法：调整加载曲线，合理设置边界条件。
4.求解参数设置不合理：时间步长、求解算法等设置不合适。
解决办法：调整求解参数，减小时间步长，尝试其他求解算法。
5.软件配置问题：abaqus版本较低，或操作系统不兼容。
解决办法：升级abaqus版本，或更换操作系统。
三、针对不同原因给出具体解决办法1.提高模型构造水平：熟练掌握abaqus软件的各种功能，合理设置模型参数。
2.学习网格划分技巧：掌握不同单元类型的特点，根据问题特点选择合适的网格。
3.掌握加载曲线设置：了解不同加载方式，合理设置加载曲线。
4.学习求解参数调整：掌握时间步长、求解算法等参数对计算结果的影响。
5.关注软件更新：定期关注abaqus软件更新，及时升级以获得更好的性能。
四、总结预防热力耦合不收敛的技巧1.提高模型构造水平：合理设置模型参数，保证模型收敛性。
深度学习模型的训练技巧与步骤详解
深度学习模型的训练技巧与步骤详解深度学习模型的训练技巧与步骤在实际应用中起着至关重要的作用。
深度学习模型的训练过程涉及选择合适的算法、数据预处理、超参数优化等多个方面。
本文将详细介绍深度学习模型的训练技巧与步骤，以帮助读者更好地理解和应用深度学习算法。
一、数据预处理数据预处理是深度学习模型训练的首要步骤。
它的目的是将原始数据转换为可供深度学习模型使用的合适形式。
数据预处理的常见技巧包括数据的归一化、标准化、缺失值填充、特征选择等。
通过数据预处理，可以提升深度学习模型的效果和收敛速度。
首先，数据的归一化和标准化非常重要。
归一化指将数据的取值范围缩放到统一的区间，常见的方法包括将数据缩放到[0,1]或[-1,1]的范围内。
标准化指将数据转化为均值为0，方差为1的标准正态分布。
这两种方法可以使得数据的特征在训练过程中更加平衡，避免某些特征对模型的训练结果产生过大的影响。
其次，对于存在缺失值的数据，需要进行缺失值的填充。
常见的方法包括使用平均值、中位数或众数填充缺失值，或者使用插值法进行填充。
填充缺失值的目的是保证数据集的完整性和一致性，避免缺失值对模型的训练造成干扰。
最后，特征选择是数据预处理的最后一步。
特征选择的目的是从原始数据中选择出对模型训练和预测有用的特征。
常见的特征选择方法包括相关系数分析、主成分分析等。
特征选择可以提高模型的泛化能力和训练速度。
二、模型选择在深度学习中，模型的选择对最终训练结果有着决定性的影响。
模型的选择需要考虑数据集的特点、任务的要求以及计算资源等因素。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。
卷积神经网络适用于图像和语音等具有空间结构的数据，能够提取出数据的局部特征。
循环神经网络适用于序列数据，能够捕捉数据的时序关系。
生成对抗网络用于生成新的数据样本，能够模拟真实数据的分布特征。
在模型选择的过程中，可以根据任务的需求选择合适的模型架构，并根据实际情况进行调整和优化。
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练习：收敛
目的:
100 lbmol/hr T=165 F P=15 psia FEED XH20 = 0.4 XMethanol = 0.3 XEthanol = 0.3
收敛这个流程。(convergence.bkp)
RadFrac 收敛算法
RadFrac 提供了四种收敛算法: Standard (有 Absorber=Yes 或 No) Sum-Rates（流率求和） Nonideal（非理想的） Newton（牛顿）
标准算法
Standard (缺省时, Absorber=No) 算法: 使用原始的I-O方法 对大多数问题都很有效和快速 在中间回路中求解设计规定 对于求解宽沸程或高度非理想的混合物可能有困难
流程顺序
要察看Aspen Plus进行流程计算的流程顺序，请看Control Panel （控制面板）中或者Control Panel（控制面板）左窗格中的 “COMPUTATION ORDER FOR THE FLOWSHEET”部分。
用户规定的顺序可在Convergence/ Sequence窗体上进行规定。 用户规定的顺序即可以是全部的计算顺序也可以是局部的顺序。
BOT
使用 NRTL-RK 物性方法
C8.bkp 循环量60t
练习：收敛（续）
关于收敛练习的提示:
需要回答的问题: 控制面板上显示了哪些信息? 为什么有些模块显示出的流量为零? Aspen Plus生成的流程执行顺序是什么? Aspen Plus选择哪股物流做撕裂流? 还有哪些其它可能的撕裂流? 建议: 给出撕裂流的初始估值。 你可以选择的三种可能的撕裂流中，你最了解哪一种？（注 释：如果你输入了“回路”中某个物流的信息， Aspen Plus 会自动选择该物流为撕裂流，并为之建立收敛模块）
撕裂流（续）
要察看由Aspen Plus选择的撕裂流，请看Control Panel（控制面 板）中的“Flowsheet Analysis（流程分析）”部分。 用户确定的撕裂流可在 Convergence/ Tear 窗体上进行规定。
为撕裂流提供估值可以促进或者加快流程收敛（极力推荐，否则 缺省值为零）。
Cryogenic（低温的）
Custom（自定义的）
收敛方法 （续）
方法 Standard Petroleum / Wide-boiling Strongly non-ideal liquid Azeotropic Cryogenic Custom 算法 Standard Sum-Rates Nonideal Newton Standard 任选其一 初始化 Standard Standard Standard Azeotropic Cryogenic 任选其一
Aspen Plus 流程模拟培训专题5
流程模拟收敛技巧
中国化工学会培训中心 中国石油和化学工业协会培训中心 2011年5月 上海
主要内容
1.他
1.全局收敛
收敛模块
设计规定、撕裂流和优化都有一个与之相关联的收敛模块。 收敛模块确定撕裂流或设计规定及优化的操作变量估值在迭代 过程中如何更新。 Aspen Plus定义的收敛模块的名字以字符“$.”开头。 用户定义的收敛模块的名字一定不要以字符“$.”开头。 要察看由Aspen Plus定义的收敛模块，请看Control Panel（控制 面板）信息中的“Flowsheet Analysis（流程分析）” 部分。 用户收敛模块可在convergence/convergence下进行指定。
T=70 F P=35 psia 50 lbmol/hr Ethylene Glycol GLYCOL DIST
塔
预热器
BOT-COOL Area = 65 sqft FEED-HT VAPOR
预闪蒸器
DP=0 Q=0 LIQ
NSTAGES=10 Mole-RR=5 D:F=0.2 P=1 atm FEEDS ON STAGE 5 DV:D=0
撕裂流
哪些是可能的撕裂流? 哪些是循环物流?
S7
S1
B1
MIXER
S2
B2
MIXER
S3
B3
FSPLIT
S4
B4
FSPLIT
S5
S6
撕裂流是Aspen Plus给出其初始估值的一股物流，并且该估值在 迭代过程中逐次更新，直到连续的两个估值在规定的容差范围内 为止。 撕裂流与循环物流是相关的，但又与循环物流不一样。
2.塔的收敛
RCSTR
全混流反应器采用试差法求解如下守恒方程： 能量守恒方程 质量守恒方程 组分摩尔流量守恒方程
RadFrac 收敛方法
RadFrac 模型为求解分离问题提供了多种收敛方法。每个收敛方法 代表一种收敛算法和一个初始化方法。可用的收敛方法如下： Standard （标准的，缺省的） Petroleum / Wide-Boiling（石油/宽沸程） Strongly non-ideal liquid（强非理想液体） Azeotropic（共沸的）
标准算法 （续）
当Absorber=Yes 时的Standard 算法 : 使用与古典的流率求和算法类似的修正方法 只应用于吸收塔和汽提塔 收敛迅速 在中间回路中求解设计规定 对于求解高度非理想的混合物可能有困难
收敛模块的类型
不同类型的收敛模块用作不同用途： 要收敛撕裂流，请用: • WEGSTEIN • DIRECT
• BROYDEN
• NEWTON 要收敛设计规定，请用:
• SECANT
• BROYDEN • NEWTON
收敛模块的类型
要收敛设计规定和撕裂流，请用: • BROYDEN • NEWTON 对于优化，请用: • SQP • COMPLEX 在Convergence/ ConvOptions/ Defaults窗体上 可以规定全局的收敛选项。