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在复杂的样本设计，复杂的评估结构和复杂的不确定性下的机器学习
摘要。使用统计建模可以从数据得出结论时有两种文化。一个人假设数据是由给定随机数据模型生成的。另一个使用算法模型，并将数据机理视为未知的。统计社区已致力于几乎独家使用数据模型。这一承诺导致了无关紧要的理论，可疑的结论，并阻止了统计学家从事各种有趣的当前问题。在理论和实践中，算法建模在统计数据外迅速发展。 它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。 如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。算法建模在统计数据外迅速发展。它既可以在大型复杂的数据集上使用，也可以用作更准确，更有信息的替代方法，可在较小的数据集上进行数据建模。如果我们作为领域的目标是使用数据来解决问题，那么我们需要摆脱对数据模型的独家依赖并采用更多样化的工具。
在复杂的半...
水文模型已成为研究解决各种环境和水资源问题的复杂流域的水文过程的重要工具。本研究的重点是使用土壤和水评估工具（SWAT）在突尼斯中部的Merguellil流域进行建模。SWAT模型是一种物理建模工具，开发了用于预测水文过程的物理建模工具，并有充分记录是资源水管理的有效工具。这项研究的主要目的是评估SWAT模型在模拟中央半干旱突尼斯梅尔基利尔流域内的每月水文过程时的表现。该模型的校准是从2002年到2011年进行的，随后进行了2012年至2017年的验证。灵敏度分析确定了关键参数，包括曲线数，坡度长度和有效的水力传导率，是最敏感的。研究结果表明，该模型在校准和验证阶段期间根据拟合优度标准表现出令人满意的性能。在校准和验证期内，NASH – utcliffe效率（NSE）分别为0.65和0.41。确定系数（R²）和克林格 - 古普塔效率（KGE）均等于0.7，用于校准的标准偏差比（RSR）小于或等于0.6。偏差百分比（PBIA）表明该模型在校准期间高估了排放量 +23.5％。此外，Merguellil流域中的径流表现出显着的时空变异性，受到其环境的复杂性和异质性的显着影响。
第二章：复杂的大脑：
1855 年，鲁道夫·瓦格纳发现数学天才卡尔·弗里德里希·高斯的大脑很大但并不巨大，而他收藏的最大大脑属于智力残疾者，于是他把注意力转向了其他特征。在费尽心机夺取高斯的大脑后，瓦格纳需要找到一些积极的东西来形容它，一些可以清楚地表明高斯最高智力的至高形态的东西。他在描述大脑时注意到，“大脑的裂隙之多和回旋之复杂程度令人称奇”。这一观察结果被用来比较高斯和其他数学家。数学家约翰·彼得·古斯塔夫·勒热纳·狄利克雷是高斯在哥廷根的杰出同事，也是解析数论之父，于 1859 年去世。他的大脑“在发育上接近高斯的大脑。额叶非常大，回旋之复杂。”其他人则没有达到高斯的水平：1871 年去世的英国数学家奥古斯都·德·摩根的“头特别大”，而且被发现有“大量的额叶回旋，但绝不像高斯的那么复杂。”[23]
无限复杂的机器
无限复杂机器 Eric Steinhart 教授，威廉帕特森大学哲学系。网站：www.ericsteinhart.com 出版为：Steinhart, E. (2007) 无限复杂机器。在 A. Schuster（编辑）智能计算无处不在。纽约：Springer，25-43。 摘要：无限机器 (IM) 可以执行超级任务。超级任务是在有限时间内完成的一系列无限操作。无论我们的宇宙是否包含任何 IM，它们都值得作为有限机器的上限进行研究。我们介绍 IM 并描述它们的一些物理和心理方面。加速图灵机（ATM）是一种执行每个下一步操作的速度都快一倍的图灵机。它可以在有限的时间内执行无限多的操作。许多 ATM 可以连接在一起以形成无限强大代理的网络。ATM 网络也可以被认为是无限复杂机器人的控制系统。我们描述了一个机器人，它的视网膜、大脑和运动控制器上都有一个密集的 ATM 网络。这样的机器人可以执行心理超级任务——它可以感知无限详细的物体的所有细节；它可以制定无限的计划；它可以做出无限精确的动作。无限的 IM 层次结构可能会实现无处不在的智能计算的深层概念。关键词：无限计算机、无限思维、超级任务、复杂性。1. 简介我们讨论各种无限强大的机器及其无限复杂的操作。我们不会争论这种机器的存在。1 我们在这里的唯一目的是开始绘制所有可能的机器和思维的逻辑空间（见 Doyle，1991）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以在那里找到自己。然后我们可以提出有关我们的认知能力的问题。例如，如果我们的大脑只是有限强大的机器，我们可以问这种有限性是必要的还是仅仅是偶然的（例如，基于我们的大脑是由某些物质构成的这一事实）。如果我们有该逻辑空间的地图，我们就可以研究人工制品能力的上限。也许我们可以让人工智能比我们的大脑强大得多。它们可以使用完全不同的物理学（例如量子力学计算机）。如果这些人工制品的能力有限，我们可以想知道为什么。如果它们的能力无限强大，那么拥有所有可能智力的逻辑空间图有助于我们了解它们能做什么和不能做什么。因此，可能智力的逻辑空间图在很多方面都很有用。
超视距作战：复杂的环境……
本研究的目的是评估超视距 (BVR) 战场中的复杂因素如何影响巴西空军 (FAB) F-5M 飞行员的态势感知和决策过程。进行了实地调查，以分析参加 EXOP BVR 1-2015 的 38 名飞行员的感知。基于这些数据，对 52 名在超视距导弹作战的作战飞行员进行了参考 Endsley (1995) 的态势感知形成过程的分析。Rasmussen (1982) 的决策方法标志着对飞行员反应的研究，其重点是 SRK 认知控制模型。结果分析强调，38 名飞行员面临的 11 个复杂因素破坏了 3 级态势感知的形成，因为这些因素阻碍了中队成员在战场上未来行动的预测。然而，同样的因素也影响了基于知识的行为 (KBB) 模型中的决策，该模型证明了基于先前知识的行为。
检测复杂的建筑物形状...
由于遥感领域提供了新的传感器和技术来积累城市区域的数据，这些区域的三维表示在各种应用中引起了很大的兴趣。三维城市区域表示可用于详细的城市监测、变化和损坏检测目的。为了获得三维表示，最简单和最便宜的方法之一是使用数字高程模型 (DEM)，它是使用立体视觉技术从非常高分辨率的立体卫星图像生成的。不幸的是，在应用 DEM 生成过程后，我们无法直接获得三维城市区域表示。在仅使用一个立体图像对生成的 DEM 中，通常噪声、匹配误差和建筑物墙壁位置的不确定性非常高。这些不良影响增加了三维表示的复杂性。因此，自动 DEM 增强是一个开放且具有挑战性的问题。为了增强 DEM，我们在此提出了一种基于建筑物形状检测的方法。我们使用慕尼黑的 DEM 和正射全色 Ikonos 图像来解释我们的方法。在对 DEM 和 Ikonos 图像进行预处理后，我们对 DEM 应用局部阈值来检测建筑物等高城市物体的大致位置。为了检测复杂的建筑物形状，我们开发了之前的矩形形状检测（箱体拟合）算法。不幸的是，我们研究区域中的建筑物形状非常复杂。我们假设可以通过像链条一样拟合小矩形来检测这些复杂建筑物的形状。因此，我们将检测到的建筑物分成细长的子部分。然后，我们将之前的矩形形状检测算法应用于这些子部分。在形状检测中，我们考虑 Ikonos 图像的 Canny 边缘以适应矩形框。合并所有检测到的矩形后，我们可以检测甚至非常复杂的建筑结构的形状。最后，使用检测到的建筑物形状，我们在 DEM 中细化建筑物边缘并平滑建筑物屋顶上的噪声。我们相信实施的增强功能不仅可以提供更好的视觉三维城市区域表示，而且还将导致详细的变化和损坏调查。
