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基于主动学习机制GAN的MSWI过程二噁英排放风险预警模型
1
作者
汤健
崔璨麟
+2 位作者
夏恒
王丹丹
乔俊飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期507-522,共16页
针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险...
针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险预警建模方法.首先,以DXN风险等级作为条件信息使得GAN生成候选虚拟样本;然后,利用基于最大均值差异和多视角可视化分布信息的主动学习机制进行虚拟样本的初筛和评估,以获得期望虚拟样本;最后,基于混合样本构建DXN排放风险预警模型.通过基准数据集和MSWI过程数据集验证了所提方法的有效性.基于主动学习机制GAN的DXN排放风险预警建模方法可以有效解决样本稀少的问题,提高模型精度.
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关键词
城市固废焚烧(municipal
solid
waste
incineration
MSWI)
二噁英(dioxin
DXN)排放风险预警
生成
对抗网络(generative
adversarial
network
GAN)
虚拟
样本
生成
(
virtual
sample
generation
VSG)
最大均值差异
主动学习
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职称材料
题名
基于主动学习机制GAN的MSWI过程二噁英排放风险预警模型
1
作者
汤健
崔璨麟
夏恒
王丹丹
乔俊飞
机构
北京工业大学信息学部
智慧环保北京实验室
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期507-522,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(62073006)
北京市自然科学基金资助项目(4212032)。
文摘
针对构建城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程剧毒污染物二噁英(dioxin,DXN)排放风险预警模型的样本极为稀少的问题,提出一种基于主动学习机制生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的DXN排放风险预警建模方法.首先,以DXN风险等级作为条件信息使得GAN生成候选虚拟样本;然后,利用基于最大均值差异和多视角可视化分布信息的主动学习机制进行虚拟样本的初筛和评估,以获得期望虚拟样本;最后,基于混合样本构建DXN排放风险预警模型.通过基准数据集和MSWI过程数据集验证了所提方法的有效性.基于主动学习机制GAN的DXN排放风险预警建模方法可以有效解决样本稀少的问题,提高模型精度.
关键词
城市固废焚烧(municipal
solid
waste
incineration
MSWI)
二噁英(dioxin
DXN)排放风险预警
生成
对抗网络(generative
adversarial
network
GAN)
虚拟
样本
生成
(
virtual
sample
generation
VSG)
最大均值差异
主动学习
Keywords
municipal solid waste incineration(MSWI)
dioxin(DXN)emission risk warning
generative adversarial network(GAN)
virtual
sample generation(VSG)
maximum mean discrepancy
active learning
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于主动学习机制GAN的MSWI过程二噁英排放风险预警模型
汤健
崔璨麟
夏恒
王丹丹
乔俊飞
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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