《储能科学与技术》推荐|黄家辉 等:人工智能与储能技术融合的前沿...

③选择具有解释性的机器学习算法,如决策树、规则提取等。这些算法可以提供关于AI决策的直观解释,帮助我们理解决策背后的逻辑和原因。④引入因果推理技术,包括决策树、结构方程模型、反事实推理、贝叶斯网络、符号有向图、信息流等,构建具有因果逻辑的机器学习模型。通过分析不同因素之间的因果关系,更准确地预测储能系统的行...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

该框架仅使用易于测量的位移、应变和外部作用力作为输入数据,将难以测量的应力视为内部变量,并将平衡方程作为约束嵌入到ECNN的架构中,使ECNN能够从非均匀变形的单个试样中生成大量训练数据,并通过训练得到应力与应变的关系,从而作为本构模型使用。2.构建ECNN结构:平衡约束和损失函数,内部变量应满足平衡方程,...

AI产品经理必知的100个专业术语

决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支...

深度神经网络DNN、RNN、RCNN及多种机器学习金融交易策略研究|附...

例如,给定一个滞后值lag=15,对经过缩放的训练特征数据X_train_scaled和分类目标数据y_train_cla.values以及测试特征数据X_test_scaled和测试分类目标数据y_test_cla.values进行转换,得到三维的训练特征数据X_train_3d、训练目标数据y_train_3d、测试特征数据X_test_3d和测试目标数据y_test_3d。代码如下:lag...

中国科技期刊卓越行动计划推介:《自动化学报》2024年50卷8期

基于仿真机理和改进回归决策树的二噁英排放建模夏恒,汤健,余文,乔俊飞城市固废焚烧(Municipalsolidwasteincineration,MSWI)过程是“世纪之毒”二噁英(Dioxin,DXN)的重要排放源之一.截止目前为止,DXN的演化机理和实时检测仍是尚未解决的难题.现有研究主要基于离线化验数据构建数据驱动模型,DXN的检测未有效...

要不要考博?清华姚班助理教授写了个读博决策树

图1.一棵不完整的读博决策树ILOVEdoingresearch博士的唯一工作和任务就是做科研,没有人会在意你博士期间上课的成绩(www.e993.com)2024年10月31日。如果你并不热爱科研,千万千万不要读博。你可以想象一下在5-6年的时间里每天绝大多数时间都在做你不喜欢的事情有多痛苦。你可能会说“我怎么知道我喜不喜欢科研呢”?首先,如果你之...

全球海洋鱼类灭绝风险大幅上升!基于数据挖掘与模型的综合预测

该模型之所以被选用,是因为其集成了多个决策树,通过对每棵树的预测结果进行汇总,能够显著提高分类的准确性和稳定性。相比于其他算法,随机森林能有效减少过拟合现象,这在处理涉及大量变量和复杂数据的物种状态预测时尤为重要。通过对数据集的随机抽样和特征选择,RF模型能够提供更为可靠的濒危预测结果,有助于更准确地...

基于XGBoost 特征选择方法在业务中的应用

1)目标变量:退货率;2)自变量:会员等级、手机品牌、收件AOI区域、托寄物、性别、年龄、城市等等(由于类别存在中文分类,故采取独热编码进行转化)。在完成样本预处理后,我们构建XGBoost特征重要度模型(采用网格搜索寻找模型最佳参数),核心代码如下:...

消费者行为洞察:制定个性化营销策略的关键

（2.2）关联性分析：分析不同变量之间的关联程度，揭示潜在的因果关系或相关关系。（2.3）聚类分析：将大量数据按照相似性或差异性进行分类，发现消费者群体的共性和差异性。（2.4）决策树、关联规则等数据挖掘技术：用于发现数据中的隐藏模式和规律，为营销策略提供数据支持。（3）数据分析结果应用（3.1）市场...

《药物开发的高效质量设计(QbED)》之 (一) 质量的演变与QbD基本...

一旦完成FMEA,就可以使用定制的决策树对风险排序进行评估,以确定潜在的CPP(图4.7)。然后,可通过统计实验(或更好的机械模型)进一步确定这些潜在的CPP,并将其与工艺性能和产品质量联系起来。4.4.7Designspace设计空间通过风险评估和工艺开发实验,可以了解工艺参数和材料属性对产品CQA的影响,还有助于确定可实现...