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基于信息融合的变压器故障多级诊断方法 被引量：6
1
作者 张爱兰 许志元 +3 位作者 杨琦欣 刘春明 朱彦玮 李晓磊 《电工电气》 2019年第6期15-20,共6页
建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现... 建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位。通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性。 展开更多
关键词 变压器故障 多级诊断 改进D-S证据理论 信息融合
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基于邻域粗糙集与多核支持向量机的变压器多级故障诊断 被引量：48
2
作者 李春茂 周妺末 +2 位作者 刘亚婕 高波 吴广宁 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期3474-3482,共9页
针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析（DGA）诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始... 针对传统变压器故障诊断过程中故障征兆与故障类型间映射关系的不确定性及模糊性问题,根据粗糙集知识与多核学习理论,构建了一种变压器多级故障诊断模型。该方法基于溶解气体分析（DGA）诊断标准,以5种特征气体及16种气体比值作为初始特征量,并利用邻域粗糙集知识按属性重要度大小获取在所诊断故障类型上高重要度的最小故障特征信息集。在深入挖掘DGA所含故障信息的基础上,建立分级故障诊断模型,以二分类支持向量机作为分类器,利用最小故障特征信息集进行多级故障诊断。此外,采用反正切变换处理各输入特征,避免了油中溶解气体长尾分布而导致的误分情况;同时,各支持向量机皆采用多核学习,以解决单核支持向量机数据敏感性强,鲁棒性低的缺陷。实例分析表明：与传统特征量相比,新提出特征量下的各诊断层准确率均能较稳定的达到88%以上,且最小运行时长可达0.337 5 s,具备提高分类精度,减小运行时间与算法结构的明显优势。另外,与传统故障诊断方法相比,该多级诊断的模型不仅能更深层次挖掘故障特征信息,降低冗余特征信息的复杂性,并且可有效提高诊断平均准确率3%以上,具有更高的准确度与可靠性。 展开更多
关键词 变压器 反正切变换 邻域粗糙集 特征重要度 多核支持向量机 多级故障诊断
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认知诊断中Q矩阵和Q矩阵理论 被引量：23
3
作者 丁树良 王文义 罗芬 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2012年第5期441-445,共5页
Q矩阵和Q矩阵理论是认知诊断中一对容易混淆的概念,一方面需要强调它们的差异,另一方面对Q矩阵理论做一些补充,比如在一定条件下,多级评分的认知诊断中测验蓝图的设计原理.根据实测数据对测验蓝图Q矩阵修正的设想,以及认知诊断模型和多... Q矩阵和Q矩阵理论是认知诊断中一对容易混淆的概念,一方面需要强调它们的差异,另一方面对Q矩阵理论做一些补充,比如在一定条件下,多级评分的认知诊断中测验蓝图的设计原理.根据实测数据对测验蓝图Q矩阵修正的设想,以及认知诊断模型和多维项目反应模型的联系. 展开更多
关键词 Q矩阵 Q矩阵理论 多级评分认知诊断 多维项目反应模型
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多级故障诊断系统 被引量：5
4
作者 张定会 戴曙光 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2001年第2期14-16,共3页
介绍了为提高故障诊断的正确率 ,将一混合故障诊断专家系统中的基于BP神经网络诊断模块、基于自组织神经网络诊断模块和基于小波分析诊断模块设计成多级诊断系统。对多级诊断系统的性能进行了分析 ,给出了多级诊断系统的拒绝输出策略。
关键词 多级故障诊断系统 故障诊断 神经网络 小波分析 状态监测
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一种优化的多级评分认知诊断模型 被引量：9
5
作者 蔡艳 赵洋 +2 位作者 刘舒畅 张淑芳 涂冬波 《心理科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第6期1491-1497,共7页
本研究在P-DINA模型基础上开发了一种全新的多级评分认知诊断模型——r P-DINA模型。与P-DINA模型相比,r PDINA模型理论上更具优势:它成功克服了P-DINA模型"将被试得分推向0分或满分两个极端"等不足;且r P-DINA模型较P-DINA... 本研究在P-DINA模型基础上开发了一种全新的多级评分认知诊断模型——r P-DINA模型。与P-DINA模型相比,r PDINA模型理论上更具优势:它成功克服了P-DINA模型"将被试得分推向0分或满分两个极端"等不足;且r P-DINA模型较P-DINA模型更为充分地利用了多级评分数据原有特征,从而大大提高了模型的诊断正确率。Monte Carlo模拟结果表明:(1)改进后的r P-DINA模型无论是在无结构还是有结构的属性层级关系下,参数估计的精度及属性诊断正确率均明显优于P-DINA模型;(2)r P-DINA模型可以处理测验属性更多的测验情景,当测验认知属性高达9个时,其属性边际判准率及模式判准率仍高达96.4%和81.6%。 展开更多
关键词 多级评分认知诊断模型 DINA模型 P-DINA模型
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面向精准教学的多级认知诊断模型构建与应用 被引量：3
6
作者 魏培文 朱珂 +2 位作者 叶海智 黄宏涛 孔德宇 《现代教育技术》 2023年第8期117-126,共10页
利用精准教学促进学生个性化成长是教育的理想诉求,也是国家教育政策的现实要求。多级认知诊断模型作为实施精准教学的有效工具,目前虽然应用广泛,但需要大量样本进行参数估计,在课堂教学中应用的门槛较高。基于此,文章首先根据认知及... 利用精准教学促进学生个性化成长是教育的理想诉求,也是国家教育政策的现实要求。多级认知诊断模型作为实施精准教学的有效工具,目前虽然应用广泛,但需要大量样本进行参数估计,在课堂教学中应用的门槛较高。基于此,文章首先根据认知及教学理论,对知识属性掌握程度进行多级划分,并构建了面向精准教学的多级认知诊断模型;然后,文章应用多级难度试题对学生知识状态进行测量分级,并在此基础上利用BP神经网络消除学生答题过程中的猜测或失误,从而实现较少样本情况下对学生知识状态的多级诊断;最后,文章应用模型开展教学实验,从诊断结果准确度、补救学习效果和学生满意度方面,验证模型能够对学生知识状态进行高效精准的多级诊断。文章通过研究,旨在为精准教学的实施和学生的个性化培养提供有效依据。 展开更多
关键词 精准教学 多级认知诊断 认知诊断模型 BP神经网络
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基于贝叶斯网模型的多级计分诊断测验分类及比较研究 被引量：1
7
作者 喻晓锋 肖遇春 秦春影 《心理与行为研究》 北大核心 2023年第1期49-57,共9页
贝叶斯网模型提供了一种方便和直观的框架结构来表示变量间的关系,非常适合在诊断测验中对教育评估的内容进行建模。本研究将两种贝叶斯网分类模型与序列多级计分诊断模型S-GDINA进行综合比较。考察两种贝叶斯网分类模型与S-GDINA在Q矩... 贝叶斯网模型提供了一种方便和直观的框架结构来表示变量间的关系,非常适合在诊断测验中对教育评估的内容进行建模。本研究将两种贝叶斯网分类模型与序列多级计分诊断模型S-GDINA进行综合比较。考察两种贝叶斯网分类模型与S-GDINA在Q矩阵正确界定和包含一定比例(25%、 30%)的错误时,两者对被试的分类性能;并将贝叶斯网分类模型应用到实证数据中,展示贝叶斯网分类模型在实证数据中的分类过程和分类性能。研究结果表明:当Q矩阵由专家正确界定时,朴素贝叶斯分类模型的分类效果与S-GDINA模型相差不大,同样可以达到很好的分类效果,树增广的朴素贝叶斯分类模型的分类性能也能达到良好。实证结果进一步表明,将贝叶斯网分类模型应用于教育测量领域中的诊断分类工具是有其优势和可行的,尤其是当测验数据对于所选用诊断模型的拟合较差、测验的Q矩阵中包含错误或测验数据中包含较多的噪音时。 展开更多
关键词 认知诊断 序列多级计分诊断模型 贝叶斯网络
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基于分部评分模型思路的多级评分认知诊断模型开发 被引量：4
8
作者 高旭亮 汪大勋 +2 位作者 王芳 蔡艳 涂冬波 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第12期1386-1397,共12页
基于分部评分模型的思路,本文提出了一般化的分部评分认知诊断模型(General Partial Credit Diagnostic Model,GPCDM),与国际上已有的基于分部评分模型思路的多级评分模型GDM(von Davier,2008)和PC-DINA(de la Torre,2012)相比,GPCDM的... 基于分部评分模型的思路,本文提出了一般化的分部评分认知诊断模型(General Partial Credit Diagnostic Model,GPCDM),与国际上已有的基于分部评分模型思路的多级评分模型GDM(von Davier,2008)和PC-DINA(de la Torre,2012)相比,GPCDM的Q矩阵定义更加灵活,项目参数的约束条件更少。Monte Carlo实验研究表明,GPCDM模型的参数估计精度指标RMSE介于[0.015,0.043],表明估计精度尚可;TIMSS(2007)实证数据应用研究表明,与GDM和PC-DINA模型相比,GPCDM与该数据的拟合度更好,并且使用GPCDM分析该数据的诊断效果也更优。总之,本研究提供了一种约束条件更少、功能更为强大的多级评分认知诊断模型。 展开更多
关键词 认知诊断 多级评分认知诊断模型 GDM PC-DINA
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基于字词融合的高铁道岔多级故障诊断组合模型 被引量：1
9
作者 林海香 赵正祥 +3 位作者 陆人杰 卢冉 白万胜 胡娜娜 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2022年第10期217-226,共10页
为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本... 为有效提升高速铁路道岔维护效率和故障定位准确率,面向其故障文本数据,提出了一种基于字词融合的高速铁路道岔多级故障诊断组合模型。首先,建立高速铁路道岔专业词库,将文本表示为字向量与词向量并进行深度融合。其次,考虑到故障文本存在类别不均衡问题,采用Borderline-SMOTE算法对不均衡文本数据进行处理,优化故障文本数据分布。接着使用BiLSTM(Bi-directional long short-term memory)-CNN(convolutional neural network)的组合神经网络提取故障文本深度特征,最后通过分类器实现智能故障诊断。采用我国高速铁路道岔故障文本数据进行模型性能验证,结果显示所提模型的一级故障诊断准确率达到95.62%,二级故障诊断准确率达到93.81%,证明多级故障诊断精度可达到理想效果。 展开更多
关键词 高速铁路道岔 多级故障诊断 字词融合 Borderline-SMOTE 组合神经网络
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纳入协变量信息的多级计分认知诊断模型
10
作者 周文杰 郭磊 《心理技术与应用》 2021年第8期484-494,503,共12页
在多级计分协变量认知诊断框架下,提出了一种可同时纳入连续协变量信息和多类别协变量信息的多级计分认知诊断模型GPDM-C,实现了其DINA形态的GPDINA-C的MCMC参数估计。模拟研究的结果显示,GPDINA-C拥有较好的属性/模式判准精度和参数估... 在多级计分协变量认知诊断框架下,提出了一种可同时纳入连续协变量信息和多类别协变量信息的多级计分认知诊断模型GPDM-C,实现了其DINA形态的GPDINA-C的MCMC参数估计。模拟研究的结果显示,GPDINA-C拥有较好的属性/模式判准精度和参数估计能力,相较于未纳入协变量信息的GPDINA,GPDINA-C有更好的模型表现,在参数估计精度上有较大优势。实证研究的结果同样表明,GPDINA-C相比于未纳入协变量信息的多级计分认知诊断模型,能更好拟合实证数据,估计得到的协变量影响参数能客观反映真实情况。 展开更多
关键词 认知诊断 协变量信息 多级计分认知诊断模型 MCMC
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