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自主游戏中教师的观察策略

好家长 2024年第2期 90-91页

作者：郑晓雨江苏省阜宁县幼儿园澳门路分园

意大利学前教育家蒙台梭利认为：“要教育幼儿就要了解幼儿，而观察幼儿正是了解幼儿的主要途径之一，是教师进行有效指导的前提。”游戏是幼儿重要的生活方式。由于使用的材料不同，游戏的规则不同，幼儿的已有经验不同等，游戏会表现...

意大利学前教育家蒙台梭利认为：“要教育幼儿就要了解幼儿，而观察幼儿正是了解幼儿的主要途径之一，是教师进行有效指导的前提。”游戏是幼儿重要的生活方式。由于使用的材料不同，游戏的规则不同，幼儿的已有经验不同等，游戏会表现出不同的特点和形式。因此，教师应具有较强的观察能力。观察游戏能够帮助教师制定游戏计划，更加深入地了解幼儿游戏的兴趣和需要，有的放矢地指导幼儿游戏。

关键词：

基于全局搜索策略WOA优化ELM的RUL预测性维护

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智能计算机与应用 2024年第2期14卷 144-149页

作者：郑晓雨樊重俊上海理工大学管理学院上海200093

实时掌握设备的剩余使用寿命(RUL),有助于降低工业互联网制造业中事故成本。为提高预测性维护准确度,使用基于全局搜索策略的鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)确定极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)... 详细信息

实时掌握设备的剩余使用寿命(RUL),有助于降低工业互联网制造业中事故成本。为提高预测性维护准确度,使用基于全局搜索策略的鲸鱼优化算法(Improved Whale Optimization Algorithm,IWOA)确定极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的参数,提出一种新型剩余使用寿命预测模型(IWOA-ELM)。将该模型应用于膜过滤器剩余使用寿命的电子涂层超滤维护数据集,结果表明:与ELM、WOA-ELM预测模型相比,本文提出的IWOA-ELM模型极大地提高了预测精度,泛化能力更强,能有效地预测膜过滤器剩余使用寿命,以便提前计划维护。

关键词：鲸鱼优化算法极限学习机预测性维护机器学习

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头面针透刺法联合董氏奇穴治疗面肌痉挛30例临床观察

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中国中医药科技 2024年第4期 667-669页

作者：董建萍郑晓雨黑龙江省中医医院

面肌痉挛,即面肌抽搐,是一种发生在面部肌肉周围的肌张力障碍疾病,表现为一侧面肌不受控制地间断性阵挛性抽动或无痛性肌肉僵硬。其发病机制目前多推测为异位面神经兴奋或逆向传导兴奋所致[1]。临床多数病例从间歇性地眼轮匝肌抽动开始...

面肌痉挛,即面肌抽搐,是一种发生在面部肌肉周围的肌张力障碍疾病,表现为一侧面肌不受控制地间断性阵挛性抽动或无痛性肌肉僵硬。其发病机制目前多推测为异位面神经兴奋或逆向传导兴奋所致[1]。临床多数病例从间歇性地眼轮匝肌抽动开始,病情逐渐扩散至以口轮匝肌为代表的同侧其他面部肌肉,抽搐严重时甚至波及到同侧颈阔肌,偶尔见于双侧。疲倦、紧张、自主运动时抽搐加重。抽搐程度、时间以及间隔时间会随着病情发展而逐渐加重[2]。

关键词：

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电动汽车充电状态监测与多级安全预报警方法

电工技术学报 2022年第9期37卷 2252-2262页

作者：高德欣郑晓雨王义杨清青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛266061 青岛科技大学信息科学技术学院青岛266061

电动汽车在充电过程中烧车事故频发,成为了制约电动汽车发展的关键问题。该文针对充电安全问题,提出一种新的电动汽车充电状态监测与多级安全预报警的方法。该方法基于卷积神经网络(CNN)和双向长短记忆(BiLSTM),利用电动汽车的充电历史... 详细信息

电动汽车在充电过程中烧车事故频发,成为了制约电动汽车发展的关键问题。该文针对充电安全问题,提出一种新的电动汽车充电状态监测与多级安全预报警的方法。该方法基于卷积神经网络(CNN)和双向长短记忆(BiLSTM),利用电动汽车的充电历史数据,构建CNN-BiLSTM多级安全预报警模型;设计模型的充电状态监测和多级安全预报警实现流程;通过与其他模型相比较,验证了该模型的预测精度;通过滑动窗口法,确定了模型的预报警阈值。试验结果表明,该方法可以对电动汽车充电过程进行实时监测,及时发现故障并发出预报警信号,保障电动汽车充电安全。

关键词：电动汽车充电过程卷积神经网络双向长短记忆多级安全预报警

基于深度学习的电动汽车充电状态监测与安全预警方法

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电机与控制学报 2023年第7期27卷 122-132页

作者：高德欣王义郑晓雨杨清青岛科技大学自动化与电子工程学院山东青岛266061 青岛科技大学信息科学技术学院山东青岛266061

为了保证电动汽车充电的安全、可靠运行,防止电动汽车在充电时发生火灾,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的电动汽车充电状态监测与安全预警方法。首先,使用CNN对电动汽车正常充电历史数据进行深度挖掘,提取... 详细信息

为了保证电动汽车充电的安全、可靠运行,防止电动汽车在充电时发生火灾,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的电动汽车充电状态监测与安全预警方法。首先,使用CNN对电动汽车正常充电历史数据进行深度挖掘,提取其深层特征,并利用BiGRU对深层特征进行充分的分析和利用,构建电动汽车的温度预测模型。其次,制定预测模型输出精确度的评价标准,用来评价预测模型输出的准确性。然后,通过滑动窗口对模型预测值进行温度残差分析,确定合适的安全预警阈值和规则。最后,将满足要求的温度预测模型应用到电动汽车实时充电中,进行安全预警实验。实验结果表明,CNN-BiGRU模型相比其他预测模型具有更高的预测精确度和预测效果,且滑动窗口分析法能够提前对电动汽车充电过程中的温度异常进行安全预警。

关键词：电动汽车状态监测安全预警残差分析卷积神经网络双向门控循环单元

基于深度学习的电动汽车充电状态监控与安全预警方法研究

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基于深度学习的电动汽车充电状态监控与安全预警方法研究

作者：郑晓雨青岛科技大学

学位级别：硕士

近年来,保护环境、降低碳排放成为社会主流意识,而电动汽车技术的发展可以为解决污染和排放问题提供一定的助力,因此受到了国家的高度重视。随着国家政策的支持以及交通基础建设的完善,大量电动汽车投入运行,其充电安全弊端也逐渐显现... 详细信息

近年来,保护环境、降低碳排放成为社会主流意识,而电动汽车技术的发展可以为解决污染和排放问题提供一定的助力,因此受到了国家的高度重视。随着国家政策的支持以及交通基础建设的完善,大量电动汽车投入运行,其充电安全弊端也逐渐显现。通过对电动汽车充电自燃事故的分析,发现车载电池过温是引起这类事故的一个重要原因。为了解决这个问题,本文提出了一种关于电动汽车充电状态监控以及安全预警的方法。该方法首先使用深度学习的方法发掘电动汽车充电数据的深层次特征并对模型进行充分的训练;其次,采用滑动窗口法消除因错误数据引起的不利影响,以确保预测的准确性;最后,通过残差分析法设置合理的预、报警阈值,快速有效地完成安全预警任务,保障电动汽车的充电安全。具体研究内容如下:(1)模型选择阶段:从研究背景出发,分析引起电动汽车自燃事故的原因。从国内外现有预警方法入手,对比各个领域的预警方法后,初步选定卷积长短记忆网络(Convolutional Long-Short Term Memory,ConvLSTM)、卷积双向长短记忆网络(Convolutional-Bi-directional Long-Short Term Memory,CNN-BiLSTM)以及注意力机制卷积双向长短记忆网络(Attention-Convolutional-Bi-directional Long-Short Term Memory,AT-CNN-BiLSTM)三种混合模型完成以下实验研究。(2)方法确定阶段:通过分析电动汽车电池的组成、充电方式以及充电系统的组成、工作原理,选定阶段式恒流恒压的充电方式以及划分和处理数据集的方式。从电动汽车充电状态监控方法的研究着手,阐述了该监控方法的主要研究内容;进而提出电动汽车充电安全预警方法,描述了该预警方法的设计思路以及评价标准;在此基础上,综合监控和预警两种方法提出了整体的实验框架以及实验流程。(3)方法验证阶段:在电动汽车充电状态监控工作中,本文选择预测效果最好的测试集4,保证电动汽车充电数据的预测准确性;在电动汽车充电安全预警工作中,选择预测效果最差的测试集1,验证该方法的可行性。基于实验结果分析,本文提出的三种混合模型均完成了电动汽车充电状态监控以及安全预警的工作,保障了电动汽车的充电安全。

关键词：电动汽车状态监控安全预警 ConvLSTM模型 CNN-BiLSTM模型

基于AT-BiGRU的电动汽车充电安全动态预警方法

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电力系统自动化 2023年

作者：杜玉蓉高德欣郑晓雨杨清青岛科技大学自动化与电子工程学院青岛科技大学信息科学技术学院

电动汽车充电过程中由于温度过高，易发生热失控，导致安全事故。针对此问题，提出一种基于注意力机制和双向门控循环单元（AT-BiGRU）的电动汽车充电安全动态预警方法，该方法同时结合深度学习、滑动窗口和残差分析。从电动汽车充电侧... 详细信息

电动汽车充电过程中由于温度过高，易发生热失控，导致安全事故。针对此问题，提出一种基于注意力机制和双向门控循环单元（AT-BiGRU）的电动汽车充电安全动态预警方法，该方法同时结合深度学习、滑动窗口和残差分析。从电动汽车充电侧出发，对预处理后的历史正常充电数据进行深度学习，提取充电过程关键信息，以此构建电动汽车充电温度和温升模型。采用滑动窗口法对模型预测结果进行残差分析，确定充电安全动态预警的阈值和规则。使用训练好的AT-BiGRU预测模型对正常充电数据和热失控数据进行验证，结果表明AT-BiGRU模型在温度、温升预测时平均绝对百分误差和均方根误差的值可达最低，具有更高的预测精度，且温度、温升模型对实际热失控事故均可提前预警。

关键词：电动汽车充电安全注意力机制双向门控循环单元动态预警

董事联结与并购目标选择——基于资源依赖理论视角

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会计之友 2022年第23期 98-105页

作者：吴昊洋姚佳丽郑晓雨吉林财经大学吉林财经大学会计学院审计系

基于资源依赖理论,选择2003—2020年间中国A股上市公司的926个并购事件,并以此为基础根据不同标准配对形成并购交易样本,检验董事联结在解决并购过程中信息不对称问题的作用。结果表明:与并购公司存在董事联结的公司被选择为并购目标的... 详细信息

基于资源依赖理论,选择2003—2020年间中国A股上市公司的926个并购事件,并以此为基础根据不同标准配对形成并购交易样本,检验董事联结在解决并购过程中信息不对称问题的作用。结果表明:与并购公司存在董事联结的公司被选择为并购目标的可能性更高,董事联结能够有效降低并购双方的信息不对称程度;当潜在目标公司或并购公司存在严重的价值信息不对称时,董事联结所传递的私有信息变得更有价值,董事联结能够更好地利用其信息优势,对并购目标选择产生更大的影响。董事联结为并购过程中私有信息的传递提供了有效渠道,可以减缓并购过程中目标公司或并购公司由于信息不对称而导致的低效行为。

关键词：并购董事联结信息不对称私有信息

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逐步多元回归法在负荷模型扩展中的应用

中国电机工程学报 2011年第4期31卷 72-77页

作者：郑晓雨贺仁睦马进电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学) 北京市昌平区102206

为了在仅已知负荷组成比例时求取该点的负荷模型,将统计学里的逐步多元回归法引入到负荷模型的扩展当中,首先通过少数已知负荷点的实测模型和负荷组成比例建立模型回归函数,然后通过此函数和待求负荷点的负荷组成概况推导出此负荷点的模... 详细信息

为了在仅已知负荷组成比例时求取该点的负荷模型,将统计学里的逐步多元回归法引入到负荷模型的扩展当中,首先通过少数已知负荷点的实测模型和负荷组成比例建立模型回归函数,然后通过此函数和待求负荷点的负荷组成概况推导出此负荷点的模型,在模型回归函数变量筛选时采用了逐步回归法,此方法克服了向前引入法和向后剔除法固有的缺点,由此方法建立的模型回归函数弥补了模型向量基法在负荷模型拓展时对实测负荷点个数要求过多的缺陷,为负荷模型的大范围推广提供了借鉴,实际负荷数据验证了该方法的有效性。

关键词：负荷建模模型结构逐步多元回归向量基模型扩展