27、智能城市基础设施中的机器学习、深度学习与频谱感知实验

智能城市基础设施中的机器学习、深度学习与频谱感知实验

智能垃圾管理中的算法应用

在智能垃圾管理领域，各种机器学习（ML）和深度学习（DL）算法发挥着重要作用。首先，我们有两个重要的数学公式：
- 平均精度（AP）的计算公式为：$AP = \int_{0}^{1} p(r)dr$
- 平均精度均值（mAP）的计算公式为：$mAP = \frac{\sum_{i = 1}^{N}AP_{i}}{N}$

这些公式是衡量测试模型中各类别平均精度的重要依据。基于这些数学公式的方法在精度上优于其他深度学习技术。卷积神经网络（CNN）能够支持物联网（IoT）的实时数据监测，将垃圾正确分类有助于识别可再利用的垃圾。

在垃圾管理中，我们将垃圾分为可吸收和不可吸收两大类。由于垃圾分类所需的数据不足，我们使用了经过精心调整的垃圾分类模型。利用深度学习进行垃圾分类有助于从图像中识别垃圾类别。CNN是一种复杂的前馈系统，它通过从图片中提取特征来工作，因其高精度而被用于图像分类。

以下是不同机器学习算法在智能垃圾监测系统中的表现：
| 算法名称 | 准确率 | 计算时间（ms） |
| ---- | ---- | ---- |
| 线性回归 | 73.12 | 2.5 |
| 逻辑回归 | 78.38 | 1.4 |
| SVM | 89.43 | 0.6 |
| 决策树 | 85.27 | 0.7 |
| RF分类器 | 99.1 | 0.4 |

从表格中可以看出，增强的随机森林（RF）分类器在准确率和计算时间上都表现出色。探索性结果表明，我们的方法在检测和分类垃圾对象方面很有