本文主要研究内容
作者杨成飞（2019）在《基于高斯过程的智能采样策略研究》一文中研究指出：原子力显微镜是微纳米测量领域中应用非常频繁的一种仪器,其主要功能是测量所研究样品的形貌及力学等特性。目前,随着对测量效率、精度的要求愈发强烈,一种新的高效率、高精度智能采样策略研究趋势正在兴起。机器学习是一门人工智能的科学,它通过学习已经存在的数据或经验,来预测未知的行为。而其中高斯过程是一种强大的模型,可以对数据进行非参数化建模及预测,在机器学习中有非常重要的地位,优点主要是可拟合黑箱函数及给出预测不确定度。本文在保证表面测量精度前提下,从提高测量效率角度出发,基于高斯过程进行了智能自适应采样及轮廓自动追踪研究,以用于提高原子力显微镜等纳米测量仪器表面形貌结构测量效率。其工作主要有以下两个方面:1、扫描路径优化结合自适应采样策略。在该部分工作中,我们使用两种扫描路径,即:阿基米德螺旋线与希尔伯特曲线,并结合自适应基于高斯过程迭代算法来减少采样点以提高测量效率。通过沿着扫描路径去智能化选择采样点,然后基于高斯过程重建样品形貌,可以大大减少采样点数。保证精度前提下,在路径上均匀采样重建可将采样点数降至栅格采样点的12%左右。在路径上智能选择采样点重建后,点数可降至4%左右。可见,扫描时间会显著减少,效率获得了极大提升。与此同时,探针与样品的接触总时间也会减少,探针磨损会降低,从而可提高探针寿命。2、曲线追踪测量。当测量对象是线形的对象时,如纳米线、DNA、边界线等,基底上会有大量的无特征区域不需要测量。栅格扫描会测量整个基底,显然会造成大量的数据冗余。为了减少这种不必要的浪费,一种基于高斯过程的曲线自动追踪测量策略被用于此。该策略以追踪感兴趣轮廓为主,没有样品特征的基底不被测量。仿真及实验验证表明它能减少一个数量级的扫描路径长度。显然能降低采样点数、提高测量效率。这种方法在原子力显微镜上有非常大的应用潜力。
Abstract
yuan zi li xian wei jing shi wei na mi ce liang ling yu zhong ying yong fei chang pin fan de yi chong yi qi ,ji zhu yao gong neng shi ce liang suo yan jiu yang pin de xing mao ji li xue deng te xing 。mu qian ,sui zhao dui ce liang xiao lv 、jing du de yao qiu yu fa jiang lie ,yi chong xin de gao xiao lv 、gao jing du zhi neng cai yang ce lve yan jiu qu shi zheng zai xing qi 。ji qi xue xi shi yi men ren gong zhi neng de ke xue ,ta tong guo xue xi yi jing cun zai de shu ju huo jing yan ,lai yu ce wei zhi de hang wei 。er ji zhong gao si guo cheng shi yi chong jiang da de mo xing ,ke yi dui shu ju jin hang fei can shu hua jian mo ji yu ce ,zai ji qi xue xi zhong you fei chang chong yao de de wei ,you dian zhu yao shi ke ni ge hei xiang han shu ji gei chu yu ce bu que ding du 。ben wen zai bao zheng biao mian ce liang jing du qian di xia ,cong di gao ce liang xiao lv jiao du chu fa ,ji yu gao si guo cheng jin hang le zhi neng zi kuo ying cai yang ji lun kuo zi dong zhui zong yan jiu ,yi yong yu di gao yuan zi li xian wei jing deng na mi ce liang yi qi biao mian xing mao jie gou ce liang xiao lv 。ji gong zuo zhu yao you yi xia liang ge fang mian :1、sao miao lu jing you hua jie ge zi kuo ying cai yang ce lve 。zai gai bu fen gong zuo zhong ,wo men shi yong liang chong sao miao lu jing ,ji :a ji mi de luo xuan xian yu xi er bai te qu xian ,bing jie ge zi kuo ying ji yu gao si guo cheng die dai suan fa lai jian shao cai yang dian yi di gao ce liang xiao lv 。tong guo yan zhao sao miao lu jing qu zhi neng hua shua ze cai yang dian ,ran hou ji yu gao si guo cheng chong jian yang pin xing mao ,ke yi da da jian shao cai yang dian shu 。bao zheng jing du qian di xia ,zai lu jing shang jun yun cai yang chong jian ke jiang cai yang dian shu jiang zhi shan ge cai yang dian de 12%zuo you 。zai lu jing shang zhi neng shua ze cai yang dian chong jian hou ,dian shu ke jiang zhi 4%zuo you 。ke jian ,sao miao shi jian hui xian zhe jian shao ,xiao lv huo de le ji da di sheng 。yu ci tong shi ,tan zhen yu yang pin de jie chu zong shi jian ye hui jian shao ,tan zhen mo sun hui jiang di ,cong er ke di gao tan zhen shou ming 。2、qu xian zhui zong ce liang 。dang ce liang dui xiang shi xian xing de dui xiang shi ,ru na mi xian 、DNA、bian jie xian deng ,ji de shang hui you da liang de mo te zheng ou yu bu xu yao ce liang 。shan ge sao miao hui ce liang zheng ge ji de ,xian ran hui zao cheng da liang de shu ju rong yu 。wei le jian shao zhe chong bu bi yao de lang fei ,yi chong ji yu gao si guo cheng de qu xian zi dong zhui zong ce liang ce lve bei yong yu ci 。gai ce lve yi zhui zong gan xing qu lun kuo wei zhu ,mei you yang pin te zheng de ji de bu bei ce liang 。fang zhen ji shi yan yan zheng biao ming ta neng jian shao yi ge shu liang ji de sao miao lu jing chang du 。xian ran neng jiang di cai yang dian shu 、di gao ce liang xiao lv 。zhe chong fang fa zai yuan zi li xian wei jing shang you fei chang da de ying yong qian li 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自中国科学技术大学的杨成飞，发表于刊物中国科学技术大学2019-07-12论文，是一篇关于自适应采样论文,形貌测量论文,希尔伯特曲线论文,阿基米德螺旋线论文,自动追踪论文,扫描策略论文,原子力显微镜论文,中国科学技术大学2019-07-12论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自中国科学技术大学2019-07-12论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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