基于Stacking室内污染气体感知与评价系统
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作者:
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西南交通大学信息科学与技术学院,四川成都611756

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通讯作者:

中图分类号:

TN98

基金项目:

西南民族大学中央高校基本科研业务费电子信息工程专项资助(2020PTJS19002)


An indoor pollution gas sensing and evaluation system based on Stacking
Author:
Affiliation:

School of Information Science and Technology,Southwest Jiao Tong University,Chengdu 611756,China

Fund Project:

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    摘要:

    设计了一种基于Stacking集成学习的室内污染气体感知与评价系统。用户可以使用手机APP扫描检测终端的二维码,查看当前环境污染气体的实时数据及评价结果。该系统利用Stacking将评价算法与分类算法集成学习,解决评价算法主观性强的问题。首先选用模糊数学综合评价法、决策树和KNN作为基础模型分别进行训练,然后将三个基础模型的输出结果作为特征值,利用逻辑回归作为元模型对三个基础模型进行异质集成。该方法在保证系统实时性的同时有效的提高了评价结果的准确性和客观性。

    Abstract:

    In the paper,An indoor pollution gas sensing and evaluation system based on Stacking integrated learning is designed. Users can use mobile phone APP scan the QR code of the detection terminal to view the real-time data and evaluation results of the current environmental pollution gas. By using Stacking, the system integrates evaluation algorithm with classification algorithm to solve the problem of strong subjectivity of evaluation algorithm. Firstly, fuzzy mathematics comprehensive evaluation method, decision tree and KNN are selected as the basic models for training, and then the output results of the three basic models are taken as eigenvalues, and the logical regression is used as the meta-model to integrate the three basic models heterogeneously. This method can improve the accuracy and objectivity of the evaluation results while ensuring the real-time performance of the system.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

赵艳茹,陈向东,丁 星.基于Stacking室内污染气体感知与评价系统[J].电子测量技术,2021,44(6):173-178

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  • 在线发布日期: 2024-10-18
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