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  • 2 篇 理学
    • 1 篇 数学
    • 1 篇 大气科学
    • 1 篇 系统科学
  • 1 篇 工学
    • 1 篇 计算机科学与技术...
    • 1 篇 公安技术

主题

  • 2 篇 高排放识别
  • 1 篇 信息技术
  • 1 篇 极限学习机
  • 1 篇 道路遥感监测
  • 1 篇 混合核函数
  • 1 篇 深度森林
  • 1 篇 特征聚类

机构

  • 2 篇 安徽大学
  • 2 篇 合肥综合性国家科...
  • 2 篇 中国科学技术大学
  • 1 篇 合肥市生态环境局

作者

  • 2 篇 许镇义
  • 1 篇 王仁军
  • 1 篇 张聪
  • 1 篇 王瑞宾
  • 1 篇 康宇
  • 1 篇 李泽瑞
  • 1 篇 段培杰
  • 1 篇 夏秀山
  • 1 篇 李鲲
  • 1 篇 吕钊

语言

  • 2 篇 中文
检索条件"主题词=高排放识别"
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基于混核极限学习机的道路高排放源识别方法
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大气与环境光学学报 2024年 第1期19卷 62-72页
作者： 段培杰 李泽瑞 李鲲 许镇义 吕钊 康宇 安徽大学人工智能学院 安徽合肥230601 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院 安徽合肥230088 中国科学技术大学先进技术研究院 安徽合肥230088 安徽大学计算机科学与技术学院 安徽合肥230601
由于道路高排放源所产生的污染气体对环境危害巨大,因此实现对高排放源的准确识别具有重要意义。而传统的基于限值划分的识别方法及新兴的人工智能识别方法在模型选择、评价指标、识别性能等方面都存在一定的改进空间,因此针对以上问题... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 博看期刊 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
基于深度特征聚类的高排放移动污染源自动识别
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交通运输系统工程与信息 2021年 第6期21卷 298-309页
作者： 许镇义 王仁军 张聪 王瑞宾 夏秀山 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院 合肥230088 安徽大学 计算机科学与技术学院合肥230601 合肥市生态环境局 合肥230601 中国科学技术大学 先进技术研究院合肥230088
传统的高排放移动源识别方式是将采集的尾气数据与预先设定的排放阈值进行比较判定,但是,排放阈值的设定很大程度上取决于人为标准,并且忽视了外部因素对尾气排放的影响,无法真正反映移动源排放水平。针对此问题,本文结合机器学习算法,... 详细信息
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