基于变分自编码器的近似贝叶斯计算不确定性逆方法及其在板料成形问题中的应用
图像与视频处理
2019-07-09 v1
摘要
本研究提出一种图像辅助的近似贝叶斯计算（ABC）参数逆方法以识别设计参数。在所提方法中，图像通过变分自编码器（VAE）映射到低维潜空间，并通过网络训练使信息损失最小化。因此，利用VAE的潜变量作为ABC的概要统计量，可在信息损失与计算成本之间实现有效权衡，克服了ABC中概要统计量选择的困难。此外，对于一些实际工程问题，将图像作为目标函数处理可有效展示响应结果。同时，通过最小二乘支持向量回归（LSSVR）代理模型构建设计参数与潜变量之间的关系。借助构建良好的LSSVR模型，可有效确定给定参数下的仿真系数向量。然后，通过在ABC中比较仿真与观测的系数向量来确定待识别参数。最后，以板料成形问题为例对所提方法进行研究，识别了坯料的材料参数和成形工艺的工艺参数。结果表明，该方法用于板料成形参数识别是可行且有效的。
关键词
引用
@article{arxiv.1907.03560,
title = {Variational Auto-Encoder Based Approximate Bayesian Computation Uncertian Inverse Method for Sheet Metal Forming Problem},
author = {Jiaquan Wang and Yang Zeng and Xinchao Jiang and Hu Wang and Enying Li and Guangyao Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.03560},
year = {2019}
}