36、机器学习在电力估算、膝盖损伤分类及语音情感识别中的应用

机器学习在电力估算、膝盖损伤分类及语音情感识别中的应用

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电力估算、膝盖损伤分类以及语音情感识别这三个不同领域的应用，分析相关技术的原理、实验结果以及未来的发展方向。

电力估算中的网络优化技术

在联合循环发电厂（CCPP）的电力估算过程中，多层感知器网络的性能分析通常以准确率作为衡量指标。为了实现更准确的电力估算，研究人员采用了多种网络优化技术，并对它们的准确率进行了比较。

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

从表格数据可以看出，自适应动量（Adam）优