简介:摘要:自决理论(Self-Determination Theory,简称SDT) 是关于人的主观能动性、内部驱动力的耗散解构理论,内核要义是以自我主观偏好为中心并满足类本质需要时,学习对象有决定自己行为的自由,在全过程地自治、自监、自控中激发出学习效能最大化。新师范院校建设中要在践行习近平新时代中国特色社会主义思想的中通过把共产主义信仰、社会主义政治追求与学习型政党建设理念有机结合,在基于STD理论框架下建构“终身学习型”组织,使教师与师范生拥有自主掌握自己学习权力的所有权,进而升华为其实现自我价值、人生价值、社会功能的充分理性整合,让学习变成终身且充满意义的行为,激发学习效能最大化。旨为诱导学习对象从价值层面的“自为”到“为他”转向,让学习对象感受更强的个人所有权与自主权,使学习对象更深入地投身于学习过程中。
简介:摘要:通过深入研究机器学习在自动化设备维护中的应用,本研究揭示了其在提高预测性维护效果、降低成本等方面的潜在优势。针对自动化设备故障预测现状的多样性,机器学习技术展现出对大规模数据的处理和复杂模式识别的卓越能力。数据质量和可用性、模型解释性等问题仍待解决。提出了加强数据采集与预处理、研发可解释机器学习模型、引入领域知识和专家经验、利用迁移学习等策略。引入一个实际案例验证机器学习在自动化设备维护中的有效性。未来研究将聚焦于解决数据和模型解释性等挑战,以推动机器学习在自动化设备维护领域的更广泛应用。
简介:摘要:电力系统负荷预测与优化控制是电力领域中重要研究方向之一。随着电力系统规模的不断扩大和电力需求的增长,准确预测负荷变化并采取优化控制策略成为提高电力系统运行效率和可靠性的关键。本文基于机器学习方法,研究电力系统负荷预测与优化控制问题。首先,介绍传统负荷预测方法和机器学习负荷预测方法,并分析不同方法的数据预处理、特征工程、模型选择与训练等步骤。其次,探讨基于负荷预测的电力系统优化控制方法,包括预测引入优化控制策略、模型预测控制和基于强化学习的优化控制。在实验设计与结果分析部分,通过真实数据集进行负荷预测实验和优化控制实验,并进行结果比较和分析。最后,讨论研究结果的解释与分析、研究发现与贡献,以及研究的局限性和未来工作展望。本研究旨在提供一种基于机器学习的方法,以提高电力系统负荷预测准确性和优化控制效果,推动电力系统的智能化和可持续发展。
简介:摘要:本论文探讨了在电气工程领域中机器学习与人工智能的应用研究,旨在揭示其在电力系统、自动化控制和智能设备等方面的关键作用。我们强调了机器学习和人工智能技术在电气工程中的潜在价值,包括故障检测、优化运营、智能监控等应用。
简介:摘要:本研究针对工业机器人路径规划优化问题,提出了一种基于深度强化学习的方法。该方法通过引入深度强化学习网络,使机器人能够从环境中学习并逐步优化路径规划策略。研究结合了强化学习的优势,实现了路径规划的自主学习和优化,有效地提高了机器人在复杂环境下的路径规划性能。通过在不同工业场景下的实验验证,结果表明所提出的方法相较于传统规划方法在路径长度和执行效率方面取得了显著的改进。本研究在工业自动化领域具有重要的实际意义和应用价值。