基于VR的原油處理仿真培訓(xùn)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
發(fā)布時(shí)間:2021-01-22 23:54
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,原油處理的流程和設(shè)備也趨于自動(dòng)化和復(fù)雜化,這就要求原油處理一線員工在掌握流程操作的同時(shí)還需要掌握相關(guān)設(shè)備的具體操作,所以培訓(xùn)出符合行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)的高水平一線員工顯得無(wú)比重要。而傳統(tǒng)的仿真培訓(xùn)系統(tǒng)主要以二維工藝流程培訓(xùn)為主,學(xué)員無(wú)法通過(guò)培訓(xùn)了解到真實(shí)的原油處理生產(chǎn)環(huán)境,對(duì)其中涉及到的設(shè)備操作也知之甚少。同時(shí),學(xué)員在自主學(xué)習(xí)時(shí)因?qū)υ吞幚頍o(wú)整體認(rèn)識(shí)對(duì)培訓(xùn)項(xiàng)目的選擇具有盲目性。這些弊端都導(dǎo)致傳統(tǒng)仿真培訓(xùn)系統(tǒng)的培訓(xùn)效果越來(lái)越無(wú)法滿足企業(yè)要求。針對(duì)以上傳統(tǒng)二維仿真培訓(xùn)的缺點(diǎn),本文設(shè)計(jì)了一種基于VR的原油處理仿真培訓(xùn)系統(tǒng),主要工作包括:1)研究了面向原油處理仿真培訓(xùn)的推薦算法。通過(guò)對(duì)常用的推薦算法做分析比較,選取了協(xié)同過(guò)濾算法作為解決學(xué)員選擇培訓(xùn)項(xiàng)目具有盲目性的主要方法。并結(jié)合原油處理培訓(xùn)自身的特點(diǎn),對(duì)傳統(tǒng)協(xié)同推薦算法進(jìn)行改進(jìn),有針對(duì)性的對(duì)目標(biāo)學(xué)員進(jìn)行培訓(xùn)項(xiàng)目推薦,從而達(dá)到改善學(xué)員盲目選擇的目的。最后通過(guò)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)并進(jìn)行仿真比較,推薦效果良好。2)設(shè)計(jì)了以C/S結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)原油處理仿真培訓(xùn)系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu),將系統(tǒng)分成虛擬場(chǎng)景子系統(tǒng)和技能培訓(xùn)子系統(tǒng),并分別進(jìn)行了設(shè)計(jì)。3)詳細(xì)設(shè)計(jì)了虛...
【文章來(lái)源】:杭州電子科技大學(xué)浙江省
【文章頁(yè)數(shù)】:69 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1基于內(nèi)容推薦原理??從以上流程可以看出,基于內(nèi)容推薦算法思想簡(jiǎn)單,不需要用戶對(duì)操作項(xiàng)目??的打分反饋
〇?>?推薦??圖2.2基于用戶的協(xié)同推薦算法原理示意??相似??\^T)??〇?1>打高分??〇?>推薦??圖2.3基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法原理示意??從以上兩種基于不同因素的推薦算法原理可以看出,均建立在認(rèn)為人或項(xiàng)目??有相似共性基礎(chǔ)上,是物以類聚人以群分的一種體現(xiàn)。但是僅僅通過(guò)學(xué)員對(duì)操作??項(xiàng)目的打分表來(lái)建立用戶或操作項(xiàng)目相似度過(guò)于模糊,有學(xué)員存在習(xí)慣性打高分??或習(xí)慣性打低分的情況存在,在打分表上難以對(duì)這一情況進(jìn)行區(qū)分。同時(shí)還存在??冷啟動(dòng)的問(wèn)題。??通過(guò)以上幾種推薦算法的分析比較和對(duì)原油處理培訓(xùn)學(xué)員和項(xiàng)目進(jìn)行分析,??本文提出了基于學(xué)員綜合能力和歷史選擇的協(xié)同過(guò)濾算法,下面小節(jié)進(jìn)行詳細(xì)討??10??
給近鄰學(xué)員的項(xiàng)目打分表中的每個(gè)項(xiàng)目做平均打分排序,如果沒(méi)有之前未曾??接觸的項(xiàng)目,則直接將排名前三的項(xiàng)目推薦給目標(biāo)學(xué)員,否則將排名二的項(xiàng)目推??薦給目標(biāo)學(xué)員,組成Top-3推薦項(xiàng)目。圖2.5為T〇P-3推薦邏輯圖。??操作項(xiàng)目打分排序??—?———???Y???得分最高未曾接觸??*???的項(xiàng)目+2*排名前二?將排名前三的操作??的已接觸項(xiàng)目?項(xiàng)目作為結(jié)果??Top-3推薦結(jié)??果??圖2.5?Top-3推薦邏輯圖??2.4算法效果測(cè)試??2.4.1評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)??推薦算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分為兩大類:準(zhǔn)確性指標(biāo)[4()]和非準(zhǔn)確性指標(biāo)。準(zhǔn)確性??指標(biāo)指的是每次推薦列表中目標(biāo)學(xué)員覺(jué)得適合自己的項(xiàng)目個(gè)數(shù)占比。準(zhǔn)確性指標(biāo)??14??
本文編號(hào):2994141
【文章來(lái)源】:杭州電子科技大學(xué)浙江省
【文章頁(yè)數(shù)】:69 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.1基于內(nèi)容推薦原理??從以上流程可以看出,基于內(nèi)容推薦算法思想簡(jiǎn)單,不需要用戶對(duì)操作項(xiàng)目??的打分反饋
〇?>?推薦??圖2.2基于用戶的協(xié)同推薦算法原理示意??相似??\^T)??〇?1>打高分??〇?>推薦??圖2.3基于項(xiàng)目的協(xié)同過(guò)濾算法原理示意??從以上兩種基于不同因素的推薦算法原理可以看出,均建立在認(rèn)為人或項(xiàng)目??有相似共性基礎(chǔ)上,是物以類聚人以群分的一種體現(xiàn)。但是僅僅通過(guò)學(xué)員對(duì)操作??項(xiàng)目的打分表來(lái)建立用戶或操作項(xiàng)目相似度過(guò)于模糊,有學(xué)員存在習(xí)慣性打高分??或習(xí)慣性打低分的情況存在,在打分表上難以對(duì)這一情況進(jìn)行區(qū)分。同時(shí)還存在??冷啟動(dòng)的問(wèn)題。??通過(guò)以上幾種推薦算法的分析比較和對(duì)原油處理培訓(xùn)學(xué)員和項(xiàng)目進(jìn)行分析,??本文提出了基于學(xué)員綜合能力和歷史選擇的協(xié)同過(guò)濾算法,下面小節(jié)進(jìn)行詳細(xì)討??10??
給近鄰學(xué)員的項(xiàng)目打分表中的每個(gè)項(xiàng)目做平均打分排序,如果沒(méi)有之前未曾??接觸的項(xiàng)目,則直接將排名前三的項(xiàng)目推薦給目標(biāo)學(xué)員,否則將排名二的項(xiàng)目推??薦給目標(biāo)學(xué)員,組成Top-3推薦項(xiàng)目。圖2.5為T〇P-3推薦邏輯圖。??操作項(xiàng)目打分排序??—?———???Y???得分最高未曾接觸??*???的項(xiàng)目+2*排名前二?將排名前三的操作??的已接觸項(xiàng)目?項(xiàng)目作為結(jié)果??Top-3推薦結(jié)??果??圖2.5?Top-3推薦邏輯圖??2.4算法效果測(cè)試??2.4.1評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)??推薦算法的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分為兩大類:準(zhǔn)確性指標(biāo)[4()]和非準(zhǔn)確性指標(biāo)。準(zhǔn)確性??指標(biāo)指的是每次推薦列表中目標(biāo)學(xué)員覺(jué)得適合自己的項(xiàng)目個(gè)數(shù)占比。準(zhǔn)確性指標(biāo)??14??
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