为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及预测方法。对可能影响雾霾的因素进行全面分析总结,采用mRMR (minimum redundancy maximum relevance)方...为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及预测方法。对可能影响雾霾的因素进行全面分析总结,采用mRMR (minimum redundancy maximum relevance)方法进行特征选择,选择影响因素较大且冗余度较小的特征作为影响雾霾的显著特征,构建XGBoost模型对其进行训练与预测。实验结果表明,该方法在准确度以及时间损耗都表现较好,能够较准确地实现雾霾短时预测。展开更多
新型冠状病毒肺炎(COVID-19)已经在世界范围内造成了严重影响,在防控疫情方面学者们进行了大量研究.利用咳嗽声判断病变部位来诊断新冠肺炎具有非接触、成本低、易获取等优点,但是此类研究在国内较为匮乏.梅尔倒谱系数(Mel Frequency Ce...新型冠状病毒肺炎(COVID-19)已经在世界范围内造成了严重影响,在防控疫情方面学者们进行了大量研究.利用咳嗽声判断病变部位来诊断新冠肺炎具有非接触、成本低、易获取等优点,但是此类研究在国内较为匮乏.梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)特征仅能够表示声音的静态特征,而一阶差分MFCC特征还能反应声音的动态特征.为了更好地防治新冠肺炎,本文提出了基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断新冠肺炎算法,通过咳嗽声诊断新冠肺炎.在Coswara数据集基础上,对咳嗽声的音频进行裁剪,提取MFCC和一阶差分MFCC特征训练了一个动静态特征双输入神经网络模型.本文模型采用统计池化层,可以输入不同长度的MFCC特征.实验结果表明,与现有模型相比较,本文算法明显提升了识别准确率、召回率、特异性和F1值.展开更多
文摘为解决目前以雾霾为代表的空气质量预测普遍存在指标单一、特征不足、拟合效果差等问题,提出一种基于XGBoost的雾霾特征选择提取及预测方法。对可能影响雾霾的因素进行全面分析总结,采用mRMR (minimum redundancy maximum relevance)方法进行特征选择,选择影响因素较大且冗余度较小的特征作为影响雾霾的显著特征,构建XGBoost模型对其进行训练与预测。实验结果表明,该方法在准确度以及时间损耗都表现较好,能够较准确地实现雾霾短时预测。
文摘新型冠状病毒肺炎(COVID-19)已经在世界范围内造成了严重影响,在防控疫情方面学者们进行了大量研究.利用咳嗽声判断病变部位来诊断新冠肺炎具有非接触、成本低、易获取等优点,但是此类研究在国内较为匮乏.梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficients,MFCC)特征仅能够表示声音的静态特征,而一阶差分MFCC特征还能反应声音的动态特征.为了更好地防治新冠肺炎,本文提出了基于动静态特征双输入神经网络的咳嗽声诊断新冠肺炎算法,通过咳嗽声诊断新冠肺炎.在Coswara数据集基础上,对咳嗽声的音频进行裁剪,提取MFCC和一阶差分MFCC特征训练了一个动静态特征双输入神经网络模型.本文模型采用统计池化层,可以输入不同长度的MFCC特征.实验结果表明,与现有模型相比较,本文算法明显提升了识别准确率、召回率、特异性和F1值.
