第1个回答 2024-11-16
近年来，随着机器学习的普及，其应用已经渗透到工程领域的多个方面。在计算机、工科、文科乃至更多专业，机器学习与专业领域的结合成为研究热点。比如，博士师兄的论文中最后一章已涉及机器学习与特定领域交叉的内容；在实习期间遇到的博士生则通过机器学习+图像识别+传统行业应用，实现工厂自动焊缝质量检测，提升效率与准确性，降低成本。工程学科中，数据驱动和机器学习的应用日益增多，如力学、工程热物理等学科。机器学习被引入，作为材料信息学领域的第四种范式。由于其强大的效率提升能力，机器学习迅速在各行各业普及，工程中主要应用的是监督学习，尤其是回归学习。
要运用机器学习进行研究，选择合适的平台尤为重要。MATLAB以其用户友好性成为首选。对于不常接触Python等编程语言的工科学生，MATLAB是最熟悉且常用的工具。通过MATLAB，可以轻松构建机器学习项目，解决工程问题或科研需求。ASML工程师利用MATLAB创建和训练神经网络，改善半导体制造中的晶圆对准和测量。学习MATLAB进行机器学习，通常只需半小时，通过直观的点击式应用程序，用户可以快速上手。MATLAB自带的“机器学习和深度学习”工具箱提供常用分类、回归、聚类算法，满足各种有监督和无监督学习需求。
针对高速飞行器传热优化问题，通过机器学习建立散热结构几何参数与传热特性之间的关系，构建输入-输出预测模型，实现进一步优化。选择MATLAB的原因是其易于上手且应用广泛。首先，打开MATLAB，选择回归学习工具箱，导入数据；然后，调整输入输出，设置交叉验证，选择合适模型进行训练；最后，对比训练结果，选择拟合效果最好的模型。通过MATLAB提供的回归学习模型，获得了良好的预测结果，误差较小，模型可靠性高。该方案提供了从数据准备到模型训练、优化的完整流程，MATLAB机器学习方法因其易用性和功能强大，被认为是最容易上手的工具之一。
综上所述，MATLAB为机器学习提供了高效、直观的解决方案，简化了从数据处理到模型构建的整个过程。无论是对于熟悉还是不熟悉机器学习的用户，MATLAB都能提供一种快速、有效的学习路径。通过实践和应用，用户可以掌握这一强大的工具，从而在工程、科研等领域发挥出机器学习的潜力，解决复杂问题，提升工作效率。