A Nonlinear Regression Application via Machine Learning Techniques for Geomagnetic Data Reconstruction Processing
Notice bibliographique
Résumé
The integrity of geomagnetic data is a critical factor in understanding the evolutionary process of Earth's magnetic field, as it provides useful information for near-surface exploration, unexploded explosive ordnance detection, and so on. Aimed to reconstruct undersampled geomagnetic data, this paper presents a geomagnetic data reconstruction approach based on machine learning techniques. The traditional linear interpolation approaches are prone to time inefficiency and high labor cost, while the proposed approach has a significant improvement. In this paper, three classic machine learning models, support vector machine, random forests, and gradient boosting were built. Besides, a deep learning algorithm, recurrent neural network, was explored to further improve the training performance. The proposed learning models were used to specify a continuous regression hyperplane from a training data. The specified regression hyperplane is a mapping of the relation between the mock-up missing data and the surrounding intact data. Afterward, the trained models, essentially the hyperplanes, were used to reconstruct the missing geomagnetic traces for validation, and they can be used for reconstructing further collected new field data. Finally, numerical experiments were derived. The results showed that the performance of our methods was more competitive in comparison with the traditional linear method, as the reconstruction accuracy was increased by approximately 10%~20%.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».