随机森林算法(RF)和卷积神经网络(CNN)的应用_rfcnn

作者：凡人多烦事01 | 2024-03-26 05:18:09

踩

rfcnn

 随着燃料电池的研究的发展，现有的机制并不能很好的很好的解释PEMFC内部工作原理，现在的工作机制主要分成三个部分：黑箱模型、经验模型、半经验模型。随着神经网络的发展，通过收集大量数据，对数据分析，就能够预测我们想要得到数据，不需要严格知道内部反应机理。
  本文是针对一篇SCI论文，进行工程上的讲解。首先随机森林算法是选择数据优异的特征数据，对于优异的特征进行排序，进行数据的输入，为了防止过度拟合和高度泛化对数据进行归一化处理。然后进行cnn训练，和深度神经网络(DNN)进行对比，发现CNN预测数据更优异。
1
2

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/凡人多烦事01/article/detail/314877