36、机器学习在能源、医疗和语音情感识别领域的应用探索

机器学习在能源、医疗和语音情感识别领域的应用探索

在当今科技飞速发展的时代，机器学习技术在各个领域都展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨机器学习在能源功率估计、膝关节损伤分类以及语音情感识别三个不同领域的应用，为大家揭示其背后的原理、方法和实际效果。

能源功率估计中的网络优化技术

在能源领域，准确估计联合循环发电厂（CCPP）产生的功率至关重要。为了实现这一目标，研究人员采用了多种网络优化技术，并对它们的准确性进行了比较。以下是不同优化技术的准确率得分：
| 优化技术或算法 | 准确率得分（%） |
| — | — |
| 自适应动量（Adaptive momentum） | 98.93 |
| 自适应梯度（Adaptive gradient） | 96.23 |
| 自适应增量（Adaptive delta） | 92.45 |
| RMSProp | 91.34 |
| 带动量的随机梯度下降（Stochastic gradient descent with momentum） | 87.67 |

从表格中可以看出，自适应动量（Adam）优化算法表现最为出色。它实际上是带动量的随机梯度下降（SGDM）和RMS prop算法的结合，能够实现权重和参数的最佳优化，达到了97.93%的准确率，是目前在CCPP功率估计过程中实现“最先进”准确率的最稳健、最高效的算法。

这一结果的得出，是基于将多层感知器网络解释为基于能量的模型，并应用了对比散度。通过这种方式，算法在训练阶段的学习过程能够在很大程度上得到优化，快速有效地达到最小能量点或全局最小值，同时更准确、适当地更新可学习参数，从而以最高的准确率预