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内嵌专业知识和经验的机器学习方法探索(二):引导学习的应用与实践
内嵌专业知识和经验的机器学习方法探索(二):引导学习的应用与实践
作者:
刘伟
尚宇炜
彭晨阳
盛万兴
苏剑
马钊
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
引导学习
知识
经验
机器学习
人工智能
智能电网
健康诊断
摘要:
该文以配电网健康指数综合分析与诊断为例,探讨如何将引导学习用于科学研究和实践应用.首先,对配电网健康指数的研究背景做了简要讨论.其次,提出了一种内嵌专业知识与经验的引导学习算法.该算法以Softmax Regression为基准学习模型,通过建立知识函数,在学习目标中融入专业知识和经验,并应用Symbiotic Organisms Search算法对非凸非连续的学习目标进行优化,以获得最佳学习参数.然后,根据训练样本是否标记、是否包含噪声数据、是否为均衡样本等构建4种典型应用场景,测试并对比分析引导学习算法的性能.结果表明,所提方法具有较高的鲁棒性和安全性,可适用于诸如电力系统等具有开放、随机环境的复杂学习任务,是一种面向安全人工智能的有益探索.最后,探讨了机器学习软件/平台的发展趋势,并结合电力系统应用的特点,提出一种“单元化”机器学习系统的架构设计方案.
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文献信息
篇名
内嵌专业知识和经验的机器学习方法探索(二):引导学习的应用与实践
来源期刊
中国电机工程学报
学科
工学
关键词
引导学习
知识
经验
机器学习
人工智能
智能电网
健康诊断
年,卷(期)
2017,(20)
所属期刊栏目
智能电网
研究方向
页码范围
5852-5861
页数
10页
分类号
TM85
字数
语种
中文
DOI
10.13334/j.0258-8013.pcsee.171391
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中国电机工程学报
主办单位:
中国电机工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
0258-8013
CN:
11-2107/TM
开本:
大16开
出版地:
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
邮发代号:
82-327
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
16022
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