【摘 要】
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针对船舶柴油机日常运行状态数据中故障样本较少且获取成本较高,不能准确建立故障诊断模型的问题,引入基于孤立森林算法的异常检测模型.基于柴油机正常工况下的样本数据建立故障监测模型,实现对船舶柴油机异常状态的监测.针对孤立森林不适于处理高维数据和没有阈值的缺点,引入流形学习和聚类算法改进传统的孤立森林算法.通过t-分布领域嵌入算法对原始高维数据进行特征重组,降低数据维度;基于k-means聚类算法计算正常工况和故障工况的样本中心,设计故障监测模型的阈值,方便进一步分析状态信息数据.所提出的故障监测模型的性能可以
【机 构】
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武汉交通职业学院,武汉430065;武汉理工大学能源与动力工程学院武汉,武汉430063;武汉汉欧国际物流有限公司,武汉430040
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针对船舶柴油机日常运行状态数据中故障样本较少且获取成本较高,不能准确建立故障诊断模型的问题,引入基于孤立森林算法的异常检测模型.基于柴油机正常工况下的样本数据建立故障监测模型,实现对船舶柴油机异常状态的监测.针对孤立森林不适于处理高维数据和没有阈值的缺点,引入流形学习和聚类算法改进传统的孤立森林算法.通过t-分布领域嵌入算法对原始高维数据进行特征重组,降低数据维度;基于k-means聚类算法计算正常工况和故障工况的样本中心,设计故障监测模型的阈值,方便进一步分析状态信息数据.所提出的故障监测模型的性能可以通过设计柴油机试验和在Matlab/Simulink环境下的仿真模型来验证.结果 表明,经流形学习和聚类算法优化的孤立森林故障监测模型具有更高的诊断准确率和稳定性,更适用于船舶柴油机的实际运行.
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目的:探讨中医理论在手术室护理管理中的指导价值.方法:选取2019年6月～2020年12月拟于医院行手术的98例患者为研究对象,随机分成对照组和观察组,每组49例.对照组采用常规护理管理,观察组在此基础上应用中医理论开展护理管理,比较两组的心理状态、睡眠质量及满意度.结果:观察组的焦虑、抑郁评分明显低于对照组(P＜0.05);观察组的睡眠时间、入睡时间、睡眠效率评分均明显高于对照组(P＜0.05);观察组的患者满意度明显高于对照组(P＜0.05).结论:将中医理论用于手术室护理管理可更好地改善患者的心理状
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