A Fuzzy Composting Process Model
Notice bibliographique
Résumé
Composting processes are normally complicated with a variety of uncertainties arising from incomplete or imprecise information obtained in real-world systems. Previously, there has been a lack of studies that focused on developing effective approaches to incorporate such uncertainties within composting process models. To fill this gap, a fuzzy composting process model (FCPM) for simulating composting process under uncertainty was developed. This model was mainly based on integration of a fractional fuzzy vertex method and a comprehensive composting model. Degrees of influence by projected uncertain factors were also examined. Two scenarios were investigated in applying the FCPM method. In the first scenario, model simulation under deterministic conditions was conducted. A pilot-scale experiment was provided for verifications. The result indicated that the proposed composting model could provide an excellent vehicle for demonstrating the complex interactions that occurred in the composting process. In the second scenario, application of the proposed FCPM was conducted under uncertainties. Six input parameters were considered to be of uncertain features that were reflected as fuzzy membership functions. The results indicated that the uncertainties projected in input parameters will result in significant derivations on system predictions; the proposed FCPM can generate satisfactory system outputs, with less computational efforts being required. Analyses on degree of influence of system inputs were also provided to describe the impacts of uncertainties on system responses. Thus, suitable measures can be adopted either to reduce system uncertainty by well-directed reduction of uncertainties of those high-influencing parameters or to reduce the computational requirement by neglecting those negligible factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».