Comprehensive model optimization in pulp quality prediction: a machine learning approach
Notice bibliographique
Résumé
Feature selection in machine learning is of great interest since it is reckoned as creating more efficient predictive models in several engineering domains. It is even of special importance in the pulp and paper transformation industry as the knowledge of this particular process is generally very limited. In this paper, we first compared the performance of rule-based genetic algorithm and that of adaptive neuro-fuzzy inference system; the latter is found to be more precise in predicting the pulp quality. We then combined several data mining algorithms such as genetic algorithm-partial least square regression, along with other statistical methods, to explore the relevance of all the potential variables that could be used to predict the pulp ISO brightness, an important property that is usually linked to model performance and hence pulp quality prediction. A few highly relevant variables are thereby determined, and the full set of 79 variables obtained from a Chip Management System was trimmed down to an optimized combination of 3 inputs depending on their relevancy. Peroxide charge (P), average luminance (L) and hue (H) were chosen as the optimal subset to describe the ISO brightness of the pulp and the model was simplified without losing much of its accuracy. Finally, we derived the numbers of membership functions for each variable to further refine the fuzzy logic-based prediction model. The error then reached 2.18%. The loss on accuracy was compensated by adjusting to the fittest membership function numbers
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».