Knowledge Extraction from Trained Neural Network Scour Models
Notice bibliographique
Résumé
This study extends the earlier contribution of Azamathulla et al. in 2005. Artificial neural networks (ANNs), due to their excellent capabilities for modeling complex processes, have been successfully applied to a variety of problems in hydraulics. However, one of the major criticisms of ANNs is that they are just black-box models, since a satisfactory explanation of their behavior has not been offered. They, in particular, do not explain easily how the inputs are related to the output, and also whether the selected inputs have any significant relationship with an output. In this paper, a perturbation analysis for determining the order of influence of the elements in the input vector on the output vector is discussed. The approach is illustrated though networks recommended in Azamathulla et al. 2005 for prediction of scour using neural networks. The analyses of the results suggest that each variable in the input vector (discharge intensity, head, tail water depth, bed material, lip angle and radius of the bucket) influences the depth of scour in different ways. However, the magnitude of the influence cannot be clearly quantified by this approach. Further it adds that the selection of input vector based on linear measures between the variables of interest, which is commonly employed, may still include certain spurious elements that only increase the complexity of the model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».