AN IMPROVED BOOSTING-BIPLS MODELS BASED ON WEIGHT ADJUSTMENT FOR SOIL HEAVY METAL CONTENT PREDICTION
Notice bibliographique
Résumé
Heavy metal pollution in soil has got more and more attention, and X-ray fluorescence spectroscopy analysis is a widely used method for heavy metal content in soil.The establishment of accurate model is helpful for the rapid detection of heavy metal content.Firstly, eight spectrum pretreatment methods are used before modelling, and the pre-processing method of least squares which improved multi-scatter correction is chosen.Secondly, Boosting-backward interval partial least squares (Boosting-BiPLS) model is established which combines several basic models with different characteristics into a strong one to solving the "building nesting effect of BiPLS.Then from bias-oriented model, an improved Boosting-BiPLS model is proposed, in which the weight of samples is adjusted on the basis of the relative deviation of the samples and the weight of base models is dynamically calculated by the spectral similarity.Finally, to prove the effectiveness of the improved model, the improved Boosting-BiPLS model is compared with the traditional Boosting-BiPLS model.The results show that the correlation coefficients of the five heavy metal elements of the improved Booting-BiPLS model are all about 0.99, and the average relative deviations are all <10%, with the prediction accuracy of Boosting-BiPLS improved by more than 50%.Moreover, the model is more stable.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».