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为增强环卫智能化程度,利用TensorFlow深度学习框架实现人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)算法,建立以生活垃圾图像RGB均值和垃圾重量为输入的生活垃圾组分识别模型。对比不同超参数设置下模型A1至A4的识别效果。结果表明,使用三层ANN网络结构和Adam优化算法可以建立性能优秀的垃圾组分识别模型。A1至A4模型经过参数训练后识别误差均在±5%内。对A1至A4模型的学习率和迭代次数进行调试可得,A4模型即隐藏层第一层、隐藏层第二层和输出层的激活函数分别为ReLU函数、Tanh函数和Sigmoid函数的ANN模型,在学习率为0.01的情况下,识别误差在±1%以内,稳定性最佳。 相似文献
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为了更有针对性地治理酸雨污染,利用宁波市沿海站点2006~2020年降水量、pH及化学组分观测资料,分析了其酸雨污染特征及关键的影响因素。结果表明:宁波市沿海降水年均pH值在4.40~5.37之间,酸化程度总体呈减轻趋势,但酸雨频率没有明显改善,仍呈高发态势。pH值季节变化特征明显:夏季高、冬春季低。2020年宁波市沿海降水中总离子当量浓度为335.31μeq/L,比2006年下降约52%。SO42-、NO-3是主要阴离子,两者之和占比约30%~50%;但2016~2019年Cl-占比最大。NH+4是主要阳离子,占12%~31%,其次是Ca2+和Na+。阴离子和阳离子浓度年变化升降趋势一致程度高,是酸雨污染状况难以改善的重要因素之一。由于对NOX的控制力度不及SO2以及机动车尾气排放的增加,NO-3的致酸... 相似文献
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