Predicting the Type of Narrow Bipolar Pulse: A Machine Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Narrow Bipolar Pulses (NBP) depicts the electric field (E-Field) changes due to a Compact Intra-cloud Discharge (CID) and are of two types namely Positive NBP (PNBP) and Negative NBP (NNBP). In this study, 437 NBPs were statistically investigated using a dataset collected in Sri Lanka in 2013, 2015, 2016 and 2017. Seven independent variables (Pulse Duration (PD), Rise Time (RT), Slow Front Duration (SFD), Zero Crossing Time (ZCT), Full Width at Half Maximum (FWHM) and Ratio between the Initial and Overshoot Peak Amplitudes (RIOPA)) and one dependent variable (Type of NBP) were analyzed. Two machine learning classification models, the Random Forest (RF) model and the Binary Logistic Regression (BLR) model, were used to predict the dependent variable based on the independent variables. Two models were compared in terms accuracy (ACC), sensitivity (SE), specificity (SP), AUC (Area Under the Curve)-ROC (Receiver Operator Characteristic) curve and kappa statistic. RF model scored the highest in terms of ACC (0.91), specificity (0.94), Kappa statistics (0.82) and AUC (0.98). In conclusion, RF model had the best performance in predicting the type of NBP hence can be used as a suitable automated method to classify the type of NBP.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».