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雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)，改進的鯨魚優化算法優化雙向長短期記憶網絡( IWOA-BILSTM)，采用兩種算法進行預測，基于MATLAB平臺，程序已調通并帶有注釋，可替換自己的數據進行計算。

采用元模型和貝葉斯推斷等技術方法進行葉輪設計優化，其中，元模型基于拉丁超立方抽樣法（LHS）數據庫，通過高斯過程回歸（GPR）構建。研究工作最終改善了高流速工況下的空化問題，優化方案在設計點處揚程提高了25%，在操作范圍的其他工況點處提升更高。

雙向長短期記憶網絡(BiLSTM)，改進的鯨魚優化算法優化雙向長短期記憶網絡( IWOA-BILSTM)，采用兩種算法進行預測，基于MATLAB平臺，程序已調通并帶有注釋，可替換自己的數據進行計算。

基于該思路編寫對應的程序，實現參數的自動標定過程：這里實現對vpsc模型的復雜參數自動標定；這里使用相對復雜的鎂合金為例，考慮3組滑移+一組孿晶，每個系統考慮tau_0,tau_s,h_0,一共12個待標定參數給定參數區間如下設置最大迭代次數為2000次，初始優化來自粒子群算法，依次是遺傳算法單純形算法和貝葉斯優化算法。

BCS問題模型通過融入光刻系統非線性效應（如掩模三維衍射、光致抗蝕劑響應），構建了“物理機理-統計建模”融合框架，使光源-掩模優化的擬合誤差控制在2.5%以內；先驗分布與邊緣概率密度建模方面，動態貝葉斯先驗設計適配不同圖形特征，結合馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法提升了邊緣概率密度估計精度，復雜圖形優化的魯棒性提升40%；最優信號估計與迭代優化環節，改進型貝葉斯迭代算法解決了傳統方法收斂遲緩問題，收斂效率提升

若使用代理模型 ，則使用各種機器學習方法進行模型建立，并利用貝葉斯優化思想設計算法，開展基于該代理模型的采樣。

（2）貝葉斯優化對準：精準優化透鏡組傾斜透鏡組傾斜靈敏度與內部軸向誤差強耦合，線性度差，傳統靈敏度方法失效。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言之樸素貝葉斯模型能工作并沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。 本文來自:FPGA之家

1、貝葉斯優化（BO）：通過學習優化的智能測試貝葉斯優化將全量搜索場景的方法轉換成由數據驅動的智能方案，與隨機取樣等方案不同：（1）BO方案將會預測最有可能暴露失敗風險的新測試用例。（2）BO方案采用替代模型Surrogate model，比如采用高斯過程Gaussian Processes，然后通過已有的數據來逼近測試場景參數與關鍵性指標的映射目標函數。

它可以自動調整算法，為了做到這一點，它使用了一種叫做貝葉斯優化的技術。 HyperDrive是微軟的產品，是為全面的超參數探索而建立的。超參數搜索空間可以用隨機搜索、網格搜索或貝葉斯優化來覆蓋。它實現了一個調度器列表，您可以選擇通過聯合優化質量和成本來提前終止探索階段。

程序內注釋詳細，直接替換數據就可以用；過WOA優化算法優化學習率、卷積核大小、神經元個數，這3個關鍵參數，以測試集精度最高為目標函數程序語言為matlab，程序可出分類效果圖，迭代優化圖，混淆矩陣圖；4.data為數據集，輸入12個特征，分四類；main為主程序，其余為函數文件，無需運行，可在下載區獲取數據和程序內容。

初篩模型時，我們基于預測場景選取了貝葉斯、隨機森林和深度學習等模型，發現貝葉斯模型的調優效果較好，后續便基于貝葉斯算法對算子和模型參數進行微調。在建模細節方面，考慮到數據分布不平衡的情況，我們從數據和算法層面進行調整。在數據層面，采用采樣技術調節OK和NG樣本的占比；在算法層面，運用代價敏感學習賦予懲罰系數，以調控漏放率。

大數據是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。數據建模不僅僅是任意組織數據結構和關系，還必須與最終用戶的需求和問題聯系起來，并提供指導，幫助確保正確的數據正確使用正確的方法獲得正確的結果。

初篩模型時，我們基于預測場景選取了貝葉斯、隨機森林和深度學習等模型，發現貝葉斯模型的調優效果較好，后續便基于貝葉斯算法對算子和模型參數進行微調。在建模細節方面，考慮到數據分布不平衡的情況，我們從數據和算法層面進行調整。在數據層面，采用采樣技術調節OK和NG樣本的占比；在算法層面，運用代價敏感學習賦予懲罰系數，以調控漏放率。

[10] 石懷濤，尚亞俊，白曉天，等.基于貝葉斯優化的SWDAE-LSTM滾動軸承早期故障預測方法研究[J].振動與沖擊，2021,40(18):289-297.[11] 馮賢洋，何荇兮，符禮丹，等.基于注意力機制的雙向門控循環單元網絡齒輪故障識別系統[J].汽車工程學報，2023,13(1):111-117.文章來源：微型電腦應用

?AI賦能模型構建，通過深度學習挖掘掩模-成像的隱性非線性關聯，實現重構模型的自適應泛化，適配不同光刻圖形與工藝場景；?多物理場耦合模型升級，融入EUV光刻偏振、熱效應等復雜因素，提升極端制程下的理論適配性；?迭代求解加速，結合量子計算與梯度預估算法，突破高維非凸優化的計算瓶頸；?跨理論融合，聯動深度學習與貝葉斯推斷優化迭代公式的正則化策略，為1nm及以下節點光刻優化提供前瞻性理論支撐

現階段主流的人工智能方法包括狀態機、決策樹、貝葉斯網絡等。伴隨著深度學習與增強學習技術的發展，現已實現了對復雜工況的決策并能進行在線優化學習。由于在實際道路中影響駕駛路徑規劃的因素非常多，勢必會占用較多的計算資源。

內容瀏覽器也得到優化，資產信息增加了語義標簽、包圍盒和三角面數等詳情。自適應泛化功能現支持創建自定義指標。aiFab Web 還增加了約束迭代、整型/浮點型參數支持、貝葉斯優化診斷圖、資源顏色標記、關鍵值紅色高亮等功能。

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