使用新颖的基于离散学习的多层感知器模型 (DMLP) 增强空气质量分类,International Journal of Environmental Science and Technology
有效利用数据分析技术对于解决环境问题带来的复杂挑战至关重要。这些方法使研究人员和从业者能够从包括空气质量、生物多样性、气候变化和其他关键环境因素的复杂数据集中获得有意义的见解。通过部署智能分类器等稳健的分类模型，研究人员可以准确地对环境现象进行分类和预测。这种能力对于指导政策决策、减轻环境风险以及制定可持续解决方案来保护我们的自然资源和生态系统具有重要意义。因此，分类模型不仅加深了我们对环境动态的理解，而且还支持采取积极主动的措施，以在全球挑战中实现环境的可持续性和复原力。智能分类器以其卓越的功能而著称，与其他分类模型相比，已表现出卓越的性能。然而，在所有开发的智能分类器中，在学习过程中都实现了类似的成本/损失函数，该函数是连续的并且基于实际值和拟合值之间的距离来工作。而分类的性质是离散的。因此，在本研究中，提出了一种新颖的成本/损失函数，与传统版本相比，它是离散的并且基于方向工作。为了解释所建议方法的过程，考虑了最著名的智能分类器之一的前馈多层感知器。 在本文中，为了确定所提出的模型在环境领域的优越性，在一些与空气质量相关的基准数据集上进行了实施。数值结果表明，在整个基准数据集中，所提出的模型的性能优于传统的多层感知器。此外，数值结果表明，所开发的基于离散学习的多层感知器分类器平均可以获得 87.68% 的分类率，这比传统版本提高了 9% 以上。
"点击查看英文标题和摘要"
相关知识
International Journal of Agricultural Resources, Governance and Ecology
基于卷积神经网络的菊花花型和品种识别
基于多源遥感信息的作物病虫害生境评价研究进展
2010年进出境植物检疫学术研讨会
基于机器学习的落叶松毛虫发生面积预测模型
基于深度学习和迁移学习的识花实践
水生植物与水生态系统健康 (邢伟)
詹丽娟
棉花生长发育模型及其在我国的研究和应用进展
基于深度迁移学习模型的花卉种类识别
网址: 使用新颖的基于离散学习的多层感知器模型 (DMLP) 增强空气质量分类,International Journal of Environmental Science and Technology https://m.huajiangbk.com/newsview120794.html
| 上一篇: PM10 样品中全氟和多氟烷基物 |
下一篇: 空气质量检测仪 |
