2.稀疏贝叶斯学习与生成对抗网络在电力系统异常检测与故障诊断中的应用: 该研究针对风电机组齿轮箱异常检测与故障诊断技术,特别是齿轮箱油温异常检测问题,提出了基于稀疏贝叶斯学习与生成对抗网络的方法。通过分析SCADA数据,构建稀疏贝叶斯网络,并结合生成对抗网络进行故障诊断[70]。 3.基于贝叶斯网络和深度学习的混合预测模...
2]。在工业界应用中，MIT曾提出引入贝叶斯深度学习在医疗监控上的应用[3]：应用场景是通过感知房间里的...
实时监控和动态反馈机制是“算计”的重要方面,通过持续的监控和反馈,模型能够及时识别和纠正幻觉。 (1)异常检测与修正机制:在模型的输出中引入异常检测机制,当发现输出结果出现异常时,系统可以触发警报,并进行修正。通过多层次的错误检测系统,减少幻觉的发生。 (2)闭环反馈系统:建立闭环反馈系统,机器可以在推理过程中接...
密度估计是各种下游任务的重要推动者,例如贝叶斯数据推断、异常值检测、竞争假设的比较,或者组合成更大的统计模型,仅举几例。它还使得最大似然训练成为可能,这是一种理论上吸引人的方法,通过最小化真实分布和近似分布之间的KL散度KL[p*(X)|| p(X)]来优化模型性能。 为了理解变量变换公式之间的共性和差异,我们考...
一般来讲,机器学习算法按照学习的方式可以分为监督学习,无监督学习和半监督学习;会根据不同的应用场景或者数据质量来选择相对应的算法,也可以将这几种方式结合起来应用。例如,识别阴阳怪气类内容这个问题,应该属于监督学习的问题,也就是利用已有样本和样本标签训练出分类模型。我们筛查了评论区被踩过最多次的评论,发现...
变得非常慢，因为模型需要存储所有数据点。因此，它的内存效率也不高。kNN 的另一个缺点是它对异常值...