多模态机器学习策略控imToken下载制城市污水处理厂低碳智

与传统的模糊控制方法相比。

并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、网站或个人从本网站转载使用，请与我们接洽，并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，文章提出了一种基于多模态策略的机器学习技术，文章还讨论了多模态策略在水务领域的潜在应用，研究结果表明，且机器学习（ML）和多模态技术为智能控制技术提供了一种更为前景广阔的解决方案，表现出卓越的性能和可解释性，所提出的多模态融合模型可在GitHub上免费获取，在多模态模型中，多模态融合模型方法可降低19.8%的运行成本， Xu Wang，imToken， Ai-Jie Wang 发表时间： May 2024 DOI： https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.11.020 微信链接： 文章速览 哈尔滨工业大学王爱杰研究团队在中国工程院院刊《Engineering》2024年5月刊发《多模态机器学习策略控制城市污水处理厂低碳智能曝气》一文，推动人工智能在城市污水处理中的应用。

并将其应用于验证污水处理厂（WWTP）的智能曝气控制， Yu-Qi Wang，以旨在消除人工智能技术在污水处理领域的应用障碍， ，。

须保留本网站注明的“来源”，基于八种传统的机器学习算法耦合视觉模型构建的多模态融合模型在污水处理厂智能曝气控制的可行性，使用多模态融合模型大大提高了传统机器学习模型的性能和曝气控制效率，决定系数为0.948， 关键词： 污水处理 ; 多模态机器学习 ; 深度学习 ; 曝气控制 ; 可解释机器学习 原文链接： https://doi.org/10.1016/j.eng.2023.11.020 扫二维码｜查看原文 推荐阅读