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贝叶斯网络在仿真结果数据分析中的应用研究
被引量：
2
1
作者
张峰
张传海
薛青
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第S1期291-293,共3页
复杂仿真系统涉及的因素众多,在其运行过程中产生大量数据,从这些海量数据中提取知识困难较大。针对该问题,给出了利用贝叶斯网络进行仿真结果数据分析的具体方法,包括网络结构的确定和网络参数的确定,并通过试验数据构建了反映仿真对...
复杂仿真系统涉及的因素众多,在其运行过程中产生大量数据,从这些海量数据中提取知识困难较大。针对该问题,给出了利用贝叶斯网络进行仿真结果数据分析的具体方法,包括网络结构的确定和网络参数的确定,并通过试验数据构建了反映仿真对象部分属性之间关系的贝叶斯网络,从而得到反映仿真对象运行过程的一些内在规律。
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关键词
复杂系统
贝叶斯网络
仿真
结果
数据
分析
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职称材料
基于探索性分析的时序数据研究
被引量：
4
2
作者
张荣明
邹湘军
+2 位作者
顾邦军
罗陆锋
周艳琼
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z2期791-793,共3页
探索性分析是从不同的角度进行建模,找出较优模型的一种方法。提出了基于探索性分析的时序数据挖掘方法,采用线性回归技术建立了数学模型。并给出了1978年到2002年间的中国交通产值变化的实例,建立两种预测模型,采用探索性分析方法对预...
探索性分析是从不同的角度进行建模,找出较优模型的一种方法。提出了基于探索性分析的时序数据挖掘方法,采用线性回归技术建立了数学模型。并给出了1978年到2002年间的中国交通产值变化的实例,建立两种预测模型,采用探索性分析方法对预测模型进行探索性的仿真分析,达到较好的效果。
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关键词
数据
挖掘
探索性
分析
仿真
探索性
数据
分析
线性回归
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职称材料
融合虚拟对抗训练和均值教师模型的主导失稳模式识别半监督学习框架
被引量：
4
3
作者
张润丰
姚伟
+2 位作者
石重托
汤涌
文劲宇
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第20期7497-7508,共12页
电网仿真计算对电力系统规划、运行方式和控制决策制定具有重要的指导意义。在仿真计算中,一个重要的步骤是根据海量暂稳仿真数据分析电力系统的稳定性以及主导失稳模式,为后续制定紧急控制决策表提供帮助,该文采用深度学习克服传统方...
电网仿真计算对电力系统规划、运行方式和控制决策制定具有重要的指导意义。在仿真计算中,一个重要的步骤是根据海量暂稳仿真数据分析电力系统的稳定性以及主导失稳模式,为后续制定紧急控制决策表提供帮助,该文采用深度学习克服传统方法难以有效区分实际电网中功角失稳和电压失稳的问题。为降低深度神经网络对有标注样本的依赖,进一步提出一种融合虚拟对抗训练(virtual adversarial training,VAT)和均值教师(mean teacher,MT)模型的半监督学习框架进行仿真分析中的主导失稳模式智能识别。VAT-MT模型分别构造一个教师网络和学生网络,通过对样本特征施加扰动后输入到两个网络中计算一致化损失来强化模型训练,同时采用VAT计算最大扰动方向提升模型的性能。在中国电科院36节点系统和东北电网上进行算例研究,结果表明,所提出的方法能够极大降低样本的标注成本,具有适应实际电网的能力。
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关键词
仿真数据分析
主导失稳模式
半监督学习
均值教师
虚拟对抗训练
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职称材料
题名
贝叶斯网络在仿真结果数据分析中的应用研究
被引量：
2
1
作者
张峰
张传海
薛青
机构
装甲兵工程学院装备指挥与管理系
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第S1期291-293,共3页
文摘
复杂仿真系统涉及的因素众多,在其运行过程中产生大量数据,从这些海量数据中提取知识困难较大。针对该问题,给出了利用贝叶斯网络进行仿真结果数据分析的具体方法,包括网络结构的确定和网络参数的确定,并通过试验数据构建了反映仿真对象部分属性之间关系的贝叶斯网络,从而得到反映仿真对象运行过程的一些内在规律。
关键词
复杂系统
贝叶斯网络
仿真
结果
数据
分析
Keywords
complex system
bayesian network
attributes and characters
resulting data analysis in simulation
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于探索性分析的时序数据研究
被引量：
4
2
作者
张荣明
邹湘军
顾邦军
罗陆锋
周艳琼
机构
广东工业大学机电工程学院
南华大学机械工程学院
华南农业大学工程学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第z2期791-793,共3页
基金
国家自然基金(50475047)
广东省自然基金(05006661)
湖南省教育厅科研项目(04C582)
文摘
探索性分析是从不同的角度进行建模,找出较优模型的一种方法。提出了基于探索性分析的时序数据挖掘方法,采用线性回归技术建立了数学模型。并给出了1978年到2002年间的中国交通产值变化的实例,建立两种预测模型,采用探索性分析方法对预测模型进行探索性的仿真分析,达到较好的效果。
关键词
数据
挖掘
探索性
分析
仿真
探索性
数据
分析
线性回归
Keywords
data mining
exploratory analysis
simulation exploratory data analysis
linear regression
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
融合虚拟对抗训练和均值教师模型的主导失稳模式识别半监督学习框架
被引量：
4
3
作者
张润丰
姚伟
石重托
汤涌
文劲宇
机构
强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学电气与电子工程学院)
中国电力科学研究院有限公司
出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第20期7497-7508,共12页
基金
国家自然科学基金项目(U1866602)。
文摘
电网仿真计算对电力系统规划、运行方式和控制决策制定具有重要的指导意义。在仿真计算中,一个重要的步骤是根据海量暂稳仿真数据分析电力系统的稳定性以及主导失稳模式,为后续制定紧急控制决策表提供帮助,该文采用深度学习克服传统方法难以有效区分实际电网中功角失稳和电压失稳的问题。为降低深度神经网络对有标注样本的依赖,进一步提出一种融合虚拟对抗训练(virtual adversarial training,VAT)和均值教师(mean teacher,MT)模型的半监督学习框架进行仿真分析中的主导失稳模式智能识别。VAT-MT模型分别构造一个教师网络和学生网络,通过对样本特征施加扰动后输入到两个网络中计算一致化损失来强化模型训练,同时采用VAT计算最大扰动方向提升模型的性能。在中国电科院36节点系统和东北电网上进行算例研究,结果表明,所提出的方法能够极大降低样本的标注成本,具有适应实际电网的能力。
关键词
仿真数据分析
主导失稳模式
半监督学习
均值教师
虚拟对抗训练
Keywords
simulation data analysis
dominant instability mode
semi-supervised learning
mean teacher
virtual adversarial training
分类号
TM74 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯网络在仿真结果数据分析中的应用研究
张峰
张传海
薛青
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2008
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于探索性分析的时序数据研究
张荣明
邹湘军
顾邦军
罗陆锋
周艳琼
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2006
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
融合虚拟对抗训练和均值教师模型的主导失稳模式识别半监督学习框架
张润丰
姚伟
石重托
汤涌
文劲宇
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022
4
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职称材料
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