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实时检测室内空气中细菌真菌含量的机器学习方

发布日期:2020-07-29 02:57

  室内空气质量和人们的健康密切相关。近年来的科学研究表明,室内空气中的PM2.5和PM10含量和室内空气中细菌、真菌含量有显著相关性。然而,测量室内空气中细菌、真菌含量需要经过复杂、长达一周以上的采样和培育分析。百家乐技巧因此,如何能越过复杂的培育测量,从而达到实时测量室内空气中的真菌细菌含量,一直是个令人头疼的问题。

  近年来机器学习的进展日新月异,尤其阿尔法狗击败顶级围棋手的新闻还记忆犹新。最近,HaoLi(德克萨斯大学奥斯汀分校,UniversityofTexasatAustin)和GuoqingCao(中国建筑科学研究院,China Academy of Building Research)等科研人员通过分析室内空气环境数据,发现室内空气中的PM2.5、PM10、温度、湿度和二氧化碳浓度均与室内空气中细菌、真菌含量有着直接或间接的联系(图一:室内空气中细菌浓度和各项室内空气指标的潜在联系)。

  进而,通过利用机器学习对实验数据进行分析,他们以室内PM2.5、PM10、温度、湿度和二氧化碳浓度作为自变量,分别对细菌和真菌建立了两套人工神经网络预测模型(图二:人工神经网络对实时真菌含量的预测算法图)。他们的预测结果表明,无论是细菌还是真菌,都能够通过合适的人工神经网络模型对其进行实时、极速、准确的预测。

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