24、新冠早期检测与推文情感分析：机器学习的创新应用

新冠早期检测与推文情感分析：机器学习的创新应用

新冠早期检测

深度学习作为计算和预测领域的新兴分支，在医疗、农业、气象预报、股票市场等众多领域都有广泛应用。在新冠检测方面，基于深度学习的卷积神经网络（DCNN）常用于特征提取和时间序列预测。研究采用DCNN进行特征提取，长短期记忆网络（LSTM）基于咳嗽声进行多步时间序列预测，以实现新冠的早期检测。与多数其他预测算法不同，LSTM能够捕捉序列的非线性特征和长期关系，对数据平稳性的要求较低。

实施该检测系统的具体步骤如下：
1. 数据收集 ：利用Kaggle和Github收集音频和数据集作为输入，使用Google Recorder录制实时咳嗽声，将其从.mp3格式转换为.wav格式保存。
2. 数据预处理 ：对音频记录进行预处理，通过应用程序实时过滤噪声并进行转录。
3. 特征提取与预测 ：运用DCNN进行特征提取，LSTM进行时间序列多步预测。

在神经网络中，还涉及到多个重要的层和函数：
- 激活函数ReLU ：负责将节点的总输入转换为局部激活，有助于防止网络计算需求的过度增长，适用于表示凸活动。
- 密集层（Dense Layer） ：与前一层高度连接，每个神经元都与前一层的所有神经元相连。其主要目的是根据卷积层的输出分离图像。
- Sigmoid激活函数 ：输入经过该函数后，输出值将介于0和1之间，用于为机器学习模型添加非线性特征。