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限制和 - Semantic Scholar
摘要：遥感 (RS) 目前被视为用于科学目的的入侵和扩张植物测绘的标准工具之一，并在自然保护管理中得到越来越广泛的应用。RS 方法的适用性由其局限性和要求决定。最重要的限制之一是物种覆盖率，在此覆盖率下分类结果是正确的并且对自然保护有用。2017 年在波兰三个地区开展的主要目标是确定可以通过 RS 方法识别目标物种的最小覆盖率。本研究的第二个目标与方法的要求有关，即根据多边形数量和目标物种的丰度百分比覆盖率优化目标物种的训练多边形集。我们的方法必须易于使用、有效且适用，因此使用基本栅格集（最小噪声分数 (MNF) 变换后的前 30 个通道（来自光谱范围为 0.4–2.5 µ m 的 HySpex 传感器的高光谱数据马赛克）和常用的随机森林算法进行分析。该分析使用空间分辨率为 1 m 的机载高光谱数据对一种入侵植物和三种扩张植物（两种草类和两种大型多年生植物）进行分类。地面训练和验证数据集与机载数据收集同时收集。在测试不同的分类场景时，仅更改目标物种的训练多边形集。分类结果基于三种方法进行评估：准确度测量（Kappa 和 F1）、具有不同物种覆盖度的子类中的真阳性像素以及与现场制图的兼容性。分类结果表明，要将目标植物物种分类到可接受的水平，训练数据集应包含物种覆盖度在 80-100% 之间的多边形。仅使用具有可变但较低覆盖度（20-70%）的物种的多边形进行训练，并在 80-100% 范围内缺失样本，导致地图不可接受，因为对目标物种的估计过高。考虑到生态系统是异质的，我们在物种覆盖度超过 50% 的地区实现了物种的有效识别。这些研究的结果开发了一种现场数据采集方法，以及在机载数据采集以及地面采样的训练和验证中同步的必要性。
微电网能源管理系统的最新发展和趋势
能源转型是全球能源部门从以化石为基础向零碳转型的途径，其驱动力是减少与能源相关的二氧化碳排放以应对气候变化。尽管环境可持续性和气候中和是这一过程的主要目标，但能源转型是一个更为复杂的范式转变，旨在为全球经济和社会带来利益。根据美国能源信息署最新的《国际能源展望》[1]，未来趋势预测显示全球能源需求将增加，预计到 2050 年将增长约 47%。此外，全球需要改善能源供应。所有这些动机，以及对提高电力系统弹性的需求，都在促进建立一个新的能源生态系统，其基本思想依赖于分散化。根据这种方法，可以通过创建特权解决方案来应对能源挑战，从而获得可靠、绿色和有弹性的能源。在这种情况下，微电网已被确定为实现与能源转型相关的目标的合适电力系统模型。微电网是一种小型自控电力系统，可在给定的电气边界内将发电机和负载连接起来。它可以与上游主电网互动，既可以并网运行，也可以独立运行。微电网的主要特征包括：存在多个分布式发电机，其中可再生能源比例较高（例如光伏板、风力发电机等）；存在储能系统 (ESS)，通常基于电池；存在先进的通信基础设施 [2]。微电网中的储能系统 (ESS) 用于执行多种功能，以解决发电和需求变化的管理。微电网中储能系统的典型用途包括提供电压支持、频率调节、合成惯性、可再生能源稳定和时移、套利和配电系统升级延期等服务。此外，信息和通信技术 (ICT) 的广泛使用使微电网的组件能够以双向方式相互交换信息 [3]。就控制和管理而言，微电网通常采用多级方法进行管理，涵盖不同的时间范围和物理层。这种控制方法称为分层控制，可以实现最重要的微电网目标，例如电压/频率调节、功率共享、同步以及弹性和盈利运行。所有上述特性都允许根据定义的优化目标对微电网中的电力流进行调制，并允许电能的最终用户积极参与电力市场[4]。微电网中使用的能源管理系统（EMS）是在更高级别的分层控制下运行的监控系统，用于根据定义的目标（例如成本优化、能源效率）调度电源和ESS
机器学习中损失功能的调查和分类学
对数据进行了训练，以建模基础模式[3-6]。机器学习方法可以应用于许多不同的研究领域，包括生物医学科学[7-10]，Nat-Ural语言理解[11，12]，[13]，[13]异常检测[14]，图像分类[15]，数据库知识发现[16]，机器人学习[17]，在线广告[18]，时间序列[18]，时间序列[199]，更多的[19] 21 21 [21] [21] [21] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] [] [21] []要训练这些算法，有必要定义一个目标函数，从而给出算法性能的标量度量[3，22]。然后可以通过优化目标函数的值来训练它们。在机器学习文献中，这种目标函数通常以损失函数的形式定义，在最小化时，它们是最佳的。损失函数的确切形式取决于要解决的问题的性质，可用的数据以及正在优化的机器学习算法的类型。因此，找到适当的损失功能是机器学习中最重要的研究努力之一。随着机器学习的进展，已经引入了许多损失功能来解决各种任务和应用程序。总结和理解这些功能是必不可少的，但是很少有作品尝试全面概述整个领域的损失功能[23]。现有评论通常缺乏可靠的分类法来有效地构建和背景化这些功能，或者狭窄地关注特定应用，例如图像分割或分类[24，25]。1。此外，没有一个来源在统一的正式环境中呈现最常用的损失功能，从而提供了有关其最终优势，限制和用例的详细见解。因此，我们一直在努力建立适当的损失功能分类法，我们在其中显示了每种技术的优势和缺点。我们希望这对于想要熟悉机器学习文献中最常见的损失功能并找到适合他们试图解决的问题的新用户很有用。我们还希望此摘要将作为高级用户的全面参考，使他们能够快速找到最佳的损失功能，而无需大量搜索文献。此外，这对于研究人员找到可能进行进一步研究的途径或了解将其提出的任何新技术放置在哪里可能有所帮助。，例如，他们可以使用此调查来了解我们提出的分类法内的新建议是否适合某个地方，或者他们是否属于一个全新的类别，也许以新颖的方式结合了不同的想法。总体而言，我们包括43个最广泛使用的损失功能。在这项工作的每个部分中，我们都根据可以使用的任务的广泛分类来分解损失。每个损失函数将被数学定义，其最常见的应用程序列出了强调优势和缺点。这项工作的主要贡献可以在图每个损失函数首先根据其所利用的特定任务进行划分：回归，分类，排名，基于能量的建模。最后，我们通过其潜在策略对每个损失函数进行了分类，例如误差最小化，概率形式化或边缘最大化。