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公开(公告)号:CN105493109B
公开(公告)日:2018-01-30
申请号:CN201380078751.9
申请日:2013-06-05
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06N7/005 , G06N3/08 , G06N99/005
Abstract: 对来自多个数据源的数据的使用提供针对多个区域的与特定污染物有关的推断的空气质量指数,而无需将空气质量监测站添加到那些区域。可从一个或多个空气质量监测站获得针对某地区中的污染物的标记的空气质量指数数据。可从针对该地区的空间上相关的数据中提取针对该地区的空间特征。空间上相关的数据可包括关于该地区中的固定基础设施的信息。同样,可从针对该地区的随时间改变的时间上相关的数据中提取针对该地区的时间特征。基于协同训练的学习框架还可至少基于标记的空气质量指数数据、针对该地区的空间特征以及针对该地区的时间特征来被应用以协同训练空间分类器和时间分类器。
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公开(公告)号:CN105493109A
公开(公告)日:2016-04-13
申请号:CN201380078751.9
申请日:2013-06-05
Applicant: 微软技术许可有限责任公司
CPC classification number: G06N7/005 , G06N3/08 , G06N99/005
Abstract: 对来自多个数据源的数据的使用提供针对多个区域的与特定污染物有关的推断的空气质量指数,而无需将空气质量监测站添加到那些区域。可从一个或多个空气质量监测站获得针对某地区中的污染物的标记的空气质量指数数据。可从针对该地区的空间上相关的数据中提取针对该地区的空间特征。空间上相关的数据可包括关于该地区中的固定基础设施的信息。同样,可从针对该地区的随时间改变的时间上相关的数据中提取针对该地区的时间特征。基于协同训练的学习框架还可至少基于标记的空气质量指数数据、针对该地区的空间特征以及针对该地区的时间特征来被应用以协同训练空间分类器和时间分类器。
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