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基于多维信息特征映射的电网风险区段路径匹配模型研究
被引量：
10
1
作者
刘世涛
杨凯
+1 位作者
伍弘
何宁辉
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期87-93,共7页
受风险指标影响,现有方法电网路径匹配效果不佳,无法获得成本最佳路线,因此,设计基于多维信息特征映射的电网风险区段路径匹配模型。采集电网风险区段路径数据并对其进行预处理,采用SNM方法对数据实施二次排序与清洗。通过3D mine软件,...
受风险指标影响,现有方法电网路径匹配效果不佳,无法获得成本最佳路线,因此,设计基于多维信息特征映射的电网风险区段路径匹配模型。采集电网风险区段路径数据并对其进行预处理,采用SNM方法对数据实施二次排序与清洗。通过3D mine软件,根据路径数据与地理特征信息构建电网风险区段路径的地理模型,提取电网风险区段路径特征。根据获取的特征结果,建立多维信息特征映射模型,得出多维信息特征相斥度函数,并采用BPSO算法优化与映射函数相应的权重值,实现电网风险区段路径匹配。分析实验结果可知,所设计模型能够有效躲避风险障碍,能够得出最佳成本路线。
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关键词
多维信息特征
映射
风险区段
路径匹配
BPSO算法
相斥度函数
3D
mine软件
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职称材料
基于装配任务与EEG功率信息特征的操作员认知负荷研究
被引量：
3
2
作者
孟荣华
李子奇
+3 位作者
吴正佳
杜轩
董元发
李浩平
《机械设计》
CSCD
北大核心
2022年第11期60-70,共11页
操作员认知负荷水平的准确分类,对优化企业生产可靠性指标,提高产品质量与效率具有极其重要的意义。现有认知负荷研究大多集中在航空或交通领域,而在机械装配领域研究较少,一般采用基于生理信号与设备信息构建分类模型的方法进行研究,...
操作员认知负荷水平的准确分类,对优化企业生产可靠性指标,提高产品质量与效率具有极其重要的意义。现有认知负荷研究大多集中在航空或交通领域,而在机械装配领域研究较少,一般采用基于生理信号与设备信息构建分类模型的方法进行研究,但未针对认知负荷数据特征对分类模型进行改进,分类精度不高。为解决上述问题,设计基于多复杂度减速器装配场景的N-Back次任务脑电试验,收集了主观评价数据、装配数据和脑电信号,分析了数据与认知负荷之间的内在联系,利用机器学习算法,构建了基于互信息量的随机森林模型,实现了复杂装配系统操作员认知负荷的分类评估。结果表明:各特征因素对操作员认知负荷均有显著影响,且随认知负荷增加呈现规律性变化,认知负荷试验设计合理;基于互信息量的随机森林模型分类效果显著优于其他分类模型,多维特征可有效降低算法欠拟合能力,提高分类精度。
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关键词
认知负荷
多维信息特征
随机森林算法
模式识别
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职称材料
题名
基于多维信息特征映射的电网风险区段路径匹配模型研究
被引量：
10
1
作者
刘世涛
杨凯
伍弘
何宁辉
机构
国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
出处
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第9期87-93,共7页
基金
宁夏自然科学基金资助项目(基于大数据挖掘的电网设备运维检修技术研究与应用)。
文摘
受风险指标影响,现有方法电网路径匹配效果不佳,无法获得成本最佳路线,因此,设计基于多维信息特征映射的电网风险区段路径匹配模型。采集电网风险区段路径数据并对其进行预处理,采用SNM方法对数据实施二次排序与清洗。通过3D mine软件,根据路径数据与地理特征信息构建电网风险区段路径的地理模型,提取电网风险区段路径特征。根据获取的特征结果,建立多维信息特征映射模型,得出多维信息特征相斥度函数,并采用BPSO算法优化与映射函数相应的权重值,实现电网风险区段路径匹配。分析实验结果可知,所设计模型能够有效躲避风险障碍,能够得出最佳成本路线。
关键词
多维信息特征
映射
风险区段
路径匹配
BPSO算法
相斥度函数
3D
mine软件
Keywords
multidimensional information feature mapping
section
path matching
BPSO algorithm
exclusion function
3D mine software
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于装配任务与EEG功率信息特征的操作员认知负荷研究
被引量：
3
2
作者
孟荣华
李子奇
吴正佳
杜轩
董元发
李浩平
机构
三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室
三峡大学机器人与智能系统宜昌市重点实验室(三峡大学)
三峡大学智能制造创新技术中心
出处
《机械设计》
CSCD
北大核心
2022年第11期60-70,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52075292)
水电工程施工与管理湖北省重点实验室(三峡大学)开放基金(2020KSD15)。
文摘
操作员认知负荷水平的准确分类,对优化企业生产可靠性指标,提高产品质量与效率具有极其重要的意义。现有认知负荷研究大多集中在航空或交通领域,而在机械装配领域研究较少,一般采用基于生理信号与设备信息构建分类模型的方法进行研究,但未针对认知负荷数据特征对分类模型进行改进,分类精度不高。为解决上述问题,设计基于多复杂度减速器装配场景的N-Back次任务脑电试验,收集了主观评价数据、装配数据和脑电信号,分析了数据与认知负荷之间的内在联系,利用机器学习算法,构建了基于互信息量的随机森林模型,实现了复杂装配系统操作员认知负荷的分类评估。结果表明:各特征因素对操作员认知负荷均有显著影响,且随认知负荷增加呈现规律性变化,认知负荷试验设计合理;基于互信息量的随机森林模型分类效果显著优于其他分类模型,多维特征可有效降低算法欠拟合能力,提高分类精度。
关键词
认知负荷
多维信息特征
随机森林算法
模式识别
Keywords
cognitive load
multi-dimensional information feature
random-forest algorithm
pattern recognition
分类号
TB18 [一般工业技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多维信息特征映射的电网风险区段路径匹配模型研究
刘世涛
杨凯
伍弘
何宁辉
《高压电器》
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于装配任务与EEG功率信息特征的操作员认知负荷研究
孟荣华
李子奇
吴正佳
杜轩
董元发
李浩平
《机械设计》
CSCD
北大核心
2022
3
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职称材料
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参考文献
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