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高校大学生实验室安全意识评价模型的构建
被引量：
3
1
作者
王坚
王清清
+1 位作者
啜鹏杰
黄富贵
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第4期203-208,共6页
为减少实验室安全事故的发生和提高大学生的实验室安全意识,设计了实验室安全意识影响因素调查问卷和大学生实验室安全意识评价调查问卷,利用层次分析法—熵权法(AHP-EWM)主客观相结合的方法建立高校大学生实验室安全意识评价体系。通...
为减少实验室安全事故的发生和提高大学生的实验室安全意识,设计了实验室安全意识影响因素调查问卷和大学生实验室安全意识评价调查问卷,利用层次分析法—熵权法(AHP-EWM)主客观相结合的方法建立高校大学生实验室安全意识评价体系。通过主成分分析法(PCA)处理,再选取累计贡献率超过95%的评价指标进行布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS),最后结合混合优化支持向量机(SVM)建立PCA-CS-SVM大学生实验室安全意识评价模型。验证结果表明,与PCA-LS-SVM和PCA-GA-SVM模型相比,PCA-CS-SVM模型的预测值与实际值的误差较小且评价等级与实际值保持一致,具有较高的准确性和可靠性,可用于高校大学生实验室安全意识评价。
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关键词
实验室安全意识
层次分析法—熵权法
布谷鸟搜索算法
预测模型
PCA-GA-SVM评价模型
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职称材料
基于PCA-GA-BP神经网络的高校实验室安全风险评估
被引量：
25
2
作者
啜鹏杰
王清清
+3 位作者
柳培忠
陈建新
林晖平
黄富贵
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2022年第1期306-311,共6页
为减少高校实验室安全事故的发生和提高实验室安全风险评估的准确率,使用层次分析法(AHP)建立实验室安全风险评价体系,然后利用主成分分析法(PCA)对评价指标的综合权重进行降维,再将降维后的特征信息作为GA-BP神经网络的输入层,建立一...
为减少高校实验室安全事故的发生和提高实验室安全风险评估的准确率,使用层次分析法(AHP)建立实验室安全风险评价体系,然后利用主成分分析法(PCA)对评价指标的综合权重进行降维,再将降维后的特征信息作为GA-BP神经网络的输入层,建立一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和人工神经网络(BP)相结合的实验室安全风险评价模型。实验结果表明,与BP神经网络、PCA-BP神经网络模型和GA-BP网络模型相比,PCA-GA-BP神经网络的评价精度和准确率更高、收敛速度更快、学习能力更强,可用于实验室安全风险评价。
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关键词
实验室安全
遗传算法
BP神经网络
主成分分析
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职称材料
题名
高校大学生实验室安全意识评价模型的构建
被引量：
3
1
作者
王坚
王清清
啜鹏杰
黄富贵
机构
华侨大学保卫处
华侨大学
实验室与设备管理
处
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024年第4期203-208,共6页
文摘
为减少实验室安全事故的发生和提高大学生的实验室安全意识,设计了实验室安全意识影响因素调查问卷和大学生实验室安全意识评价调查问卷,利用层次分析法—熵权法(AHP-EWM)主客观相结合的方法建立高校大学生实验室安全意识评价体系。通过主成分分析法(PCA)处理,再选取累计贡献率超过95%的评价指标进行布谷鸟搜索(Cuckoo Search, CS),最后结合混合优化支持向量机(SVM)建立PCA-CS-SVM大学生实验室安全意识评价模型。验证结果表明,与PCA-LS-SVM和PCA-GA-SVM模型相比,PCA-CS-SVM模型的预测值与实际值的误差较小且评价等级与实际值保持一致,具有较高的准确性和可靠性,可用于高校大学生实验室安全意识评价。
关键词
实验室安全意识
层次分析法—熵权法
布谷鸟搜索算法
预测模型
PCA-GA-SVM评价模型
Keywords
laboratory safety awareness
analytic hierarchy process—entropy weight method
cuckoo search algorithm
prediction model
PCA-GA-SVM evaluation model
分类号
X931 [环境科学与工程—安全科学]
G482 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
基于PCA-GA-BP神经网络的高校实验室安全风险评估
被引量：
25
2
作者
啜鹏杰
王清清
柳培忠
陈建新
林晖平
黄富贵
机构
华侨大学
实验室与设备管理
处
华侨大学
工学院
华侨大学保卫处
出处
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2022年第1期306-311,共6页
文摘
为减少高校实验室安全事故的发生和提高实验室安全风险评估的准确率,使用层次分析法(AHP)建立实验室安全风险评价体系,然后利用主成分分析法(PCA)对评价指标的综合权重进行降维,再将降维后的特征信息作为GA-BP神经网络的输入层,建立一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和人工神经网络(BP)相结合的实验室安全风险评价模型。实验结果表明,与BP神经网络、PCA-BP神经网络模型和GA-BP网络模型相比,PCA-GA-BP神经网络的评价精度和准确率更高、收敛速度更快、学习能力更强,可用于实验室安全风险评价。
关键词
实验室安全
遗传算法
BP神经网络
主成分分析
Keywords
laboratory safety
genetic algorithm
BP neural network
principal component analysis
分类号
X931.0 [环境科学与工程—安全科学]
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出处
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1
高校大学生实验室安全意识评价模型的构建
王坚
王清清
啜鹏杰
黄富贵
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2024
3
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职称材料
2
基于PCA-GA-BP神经网络的高校实验室安全风险评估
啜鹏杰
王清清
柳培忠
陈建新
林晖平
黄富贵
《实验室研究与探索》
CAS
北大核心
2022
25
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