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为提高锂电池荷电状态建模预测的精度及泛化能力,提出一种流行正则化框架下的极限学习机建模预测方法。首先,为了解决极限学习机建立预测模型存在过拟合泛化能力弱的问题,以流形假设为依据,在数据输入空间构建图拉普拉斯算子,在其框架内求解极限学习机隐层和输出层之间的权重,达到正则优化目的。其次,针对正则化参数难以选择的问题,提出将差分进化算法融入基于流形正则化框架的极限学习机中以优化其正则化参数。最后,利用采集到的锂电池数据进行了实验验证。结果表明:该方法建立的预测模型预测锂电池SOC精度高,泛化能力强,为锂电池SOC的预测建模提供一种新方法。 相似文献
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《东南大学学报》2020,(1)
为了在日益复杂的工业建模数据基础上建立一个准确、稳定的软测量模型,提出了一种有效的异构集成极端学习机(HEELM)软测量模型.采用4种不同激活函数的极端学习机和核极端学习机模型用以丰富集成模型的多样性.极限学习机的隐含层节点数通过试错法确定,并以交叉验证为准则来获得最优的核极限学习机模型参数.为了获得集成模型的最佳输出,采用最小二乘回归方法对所有单个模型的输出进行集成.通过2组复杂的工业过程数据集验证了HEELM模型具有很好的预测精度.与单独ELM模型、bagging ELM集成模型、 BP和SVM模型相比,HEELM模型的预测精度提高了4.5%～8.7%,且HEELM模型具有更好的稳定性. 相似文献
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针对传统极限学习机（ELM）缺乏有效的训练方法、应用时预测精度不理想这一弱点,提出了一种基于遗传算法（GA）训练极限学习机（GA-ELM）的方法。在该方法中,ELM的输入权值和隐藏层节点阈值映射为GA的染色体向量,GA的适应度函数对应ELM的训练误差;通过GA的遗传操作训练ELM,选出使ELM网络误差最小的输入权值和阈值,从而改善ELM的泛化性能。通过与ELM、I-ELM、OS-ELM、B-ELM4种方法的仿真结果对比,表明遗传算法有效地改善了ELM网络的预测精度和泛化能力。 相似文献
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《实验室研究与探索》2017,(1)
采用BP神经网络、原始极限学习机、正则极限学习机和傅里叶变换优化极限学习机算法分别进行手写体数字字符识别仿真实验,通过MINIST数据库中的10 000个手写体数字样本训练神经网络数据传输过程中的参数,用训练所得神经网络参数进行手写体数字识别仿真测试。比较4种算法的仿真效果,BP网络识别效果最好、训练速度最慢,原始极限学习机训练速度最快,正则极限学习机和傅里叶变换极限学习机优化算法识别正确率高于原始极限学习机,但增加了算法的时间复杂度。将该手写体数字字符识别仿真实验用于学生实验教学,可加强学生对神经网络相关知识的学习和理解,提高学生编程和工程应用能力。 相似文献
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为避免接触式疲劳检测方法给驾驶员带来干扰,解决单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题,实现对疲劳状态高精度、高速度的检测,提出一种基于正则极限学习机的驾驶员疲劳状态分类方法。该方法通过多普勒雷达模块采集驾驶员生理信号,包括呼吸信号和心跳信号,作为神经网络输入数据。通过多源信息结合的方式提高疲劳状态检测可靠性。设计正则极限学习机（RELM）模型对数据集进行训练。实验结果显示,基于RELM算法模型检测驾驶员疲劳状态的准确率达92%。RELM算法可实现对训练数据的快速计算和学习,同时通过特征变换消除个体差异,实现对驾驶员疲劳状态较高的检测率。 相似文献
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基于改进编码的多聚脯氨酸二型结构预测 总被引：1，自引：0，他引：1
目前使用机器学习方法对稀有的PPII二级结构进行预测工作还比较少见。本文在分析数据集的特征基础之上,采用加强局部信息的改进编码方法,并使用生物信息学中常用的BP神经网络来预测PPII二级结构。通过对不同输入窗口长度与不同隐层节点数的神经网络进行训练和测试,得出在输入窗口长度为5个氨基酸残基和隐结点数为8时PPII螺旋结构能够被很好地预测出来,此时的预测敏感度为82.5%。 相似文献
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为了提高脑力负荷分类准确率,提出一种将Bagging和极限学习机相结合的集成算法。用极限学习机（ELM）作为底层弱分类器,通过多数投票方式决定最终类别的标签,从而构建最终强分类器。实验结果表明,在脑力负荷识别研究问题上,该集成算法的分类准确率在4个被试数据集上分别达到了96.17%、96.02%、92.50%和93.50%。相较于传统的ELM算法,分类准确率在4个被试数据集上分别提升了1.59%、1.34%、2.86%和1.80%。并且新算法在精确率、灵敏度和特异度等评估标准上均高于传统ELM分类器。 相似文献
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为研究不同等级与不同层面的词汇知识对阅读和写作水平的影响,本研究对136名英语专业一年级的学生进行了阅读、写作及各类词汇测试。词汇测试包括认知性词汇测试、产 出性词汇测试和搭配测试,前两项测试包含2000、4000和6000三个词汇等级,搭配测试仅包含2000 一个等级。相关分析及多元回归分析表明,与 阅读最相关的是搭配2000,可以解释36.0%的差异,其次为认知4000,与搭,2000 一起可以解释约41.3%的差异,其他变量对阅读水平均不具预测能力。对写作唯一具有预测力的变量也是搭配2000,可以解释24.8%的差异。文章最后建议对学生强化搭配知识的训练,提升语言运用能力。 相似文献
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目前,对移动学习领域的相关分析和讨论可以说是教育技术领域研究的一个热点。但是,在移动学习的开展过程中,势必会带来些问题与争论。针对移动学习的学习环境方面进行相关的反思和探究,以便更为有效地促进移动学习的开展。 相似文献
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文章利用生态学的观点,将虚拟学习社区看作是一个远程学习生态系统,从虚拟学习社区的学习生态文化入手,探讨了系统的内部作用机制,分析了学习者在系统中扮演的多重角色及角色间的相互转化过程,并从信息、物质和能量三个方面论述了系统功能。另外,由于学习者对虚拟学习社区的滥用和误用导致系统出现生态危机,文章从环境、资源和行为规范三个方面讨论了该系统的生态危机并提出了相应的解决对策,以期为虚拟学习社区的相关研究提供理论依据。 相似文献
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基于学习对象的树状学习模型 总被引：1，自引：0，他引：1
本文在对学习对象分析研究的基础上,经过对传统学习模型的分析,结合目前的计算机技术和教学实践,创新地提出一种树状学习模型,探讨了该学习模型的特点,并在该模型的基础上研究了学习对象的设计,讨论它的粒度大小问题,从另外的角度对学习对象进行了理论和应用的研究。 相似文献
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文章调查了MOOC与课堂教学相混合的教学模式对天津医科大学英语分级教学的影响,研究通过对286名学习医学术语学的大二学生开展的问卷调查发现,三个级别(高、中、低)的学生在两个因子上出现了显著差异,对课堂教学的满意度都高于对MOOC教学的满意度。 相似文献
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人·学习·学习能力——构建学习型社会的哲学思考 总被引：4，自引：0，他引：4
构建学习型社会是知识经济发展的一个必然要求。在学习型社会里,需要重新阐释“人”、“学习”、“学习能力”等概念,确立起“人是学习的动物”、“学习是人自我实现、超越的过程”、“学习能力是人自身发展、超越的能力”等理念,以便为学习型社会的构建奠定坚实的理论基础。 相似文献
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本论文针对中国国情与教育实际问题,提出以学习型家庭为基础建构学习社会的观点.具体从以学习型家庭为基础建构学习社会的价值取向;我国建构学习型家庭的文化适应性;我国特殊儿童教育对家庭的依赖性三个方面加以论证,为建构中国特色的学习社会提供参考. 相似文献
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2 在小组活动阶段 :学生参与确定探究目标 ,学生依靠本组成员 ,而不主要指望教师的主意。3 协商阶段 :学生主动地参与学习活动 ;学生与他人讨论 ;学生和教师合作式地产生见解 ;学生的谈论包括在小组中争议、而不是程序化的或与任务无关的。4 公开呈现阶段 :学生公开地与其他成员分享自己的见解以获得反馈 ,并修正认识。5 在与专家交往阶段 :学生与其它专家通过个人接触或上网与专家交换见解。6 分担学与教的责任 :教师使学生认识和承担自我学习的责任 ;学生和教师通过在一起学习产生一些见解 ;学生教学生 ,学生教老师。(四 )基于网络的学… 相似文献
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刘艳梅 《合肥师范学院学报》2017,35(5)
成语是既成的短语,是历史的产物,是认识的结晶,是汉语言和汉文化的精华.要编写好一部学习型成语词典,必须要始终关注“学生”与“学习”这两个聚焦点.郭骏主编的《学生成语词典》就是一部“为学生”“为学习”而编写的学习型词典.该词典重在提供知识信息,将词典打造成以知识型、信息型为主的文本,释义、溯源、结构分析项构成可供教学用的语料库;同时以现代词典学理论审视,为学习型词典的顶层设计提供了参考. 相似文献
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从合作学习角度看现代远程教育中的小组学习 总被引：1，自引：0，他引：1
小组学习是现代远程教育中一种重要的教学组织形式。由于认识及实践的局限，小组学习目前还存在种种问题，未能发挥其应有的作用。合作学习理论开阔了我们的视野，尤其在培养学生参与合作学习的内在素养方面能起到很好的理论指导作用。 相似文献
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画像技术在当前精准营销中的应用非常广泛,而其在教育领域尤其是在线学习者的特征识别方面研究较少。文章从学习者的一般特征、学习准备、学习风格、行为特征四个方面对学习者进行分析,提出在线学习者画像描述的总体框架。同时,通过机器学习对在线学习行为数据进行挖掘,文章分别从以上四个方面对学习者画像进行建模研究,重点讨论了学习风格的建模过程,并通过对在线学习者个案分析,阐述了学习者画像在指导学习资源精准推荐、评估在线学习者学业失败或退出风险等方面的应用,为个性化教育实施提供了实践案例。 相似文献