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1.
Shapley值归因解释方法虽然能更准确量化解释结果, 但过高的计算复杂度严重影响了该方法的实用性. 本文引入KD树重新整理待解释模型的预测数据, 通过在KD树上插入虚节点, 使之满足TreeSHAP算法的使用条件, 在此基础上提出了KDSHAP方法. 该方法解除了TreeSHAP算法仅能解释树结构模型的限制, 将该算法计算Shapley值的高效性放宽到对所有的黑盒模型的解释中, 同时保证了计算准确度. 通过实验对比分析, KDSHAP方法的可靠性, 以及在解释高维输入模型时的适用性. 相似文献
2.
环境变化是导致流域水文过程扰动的主要因素,评估其相对影响对于制定流域水资源规划和管理策略具有重要意义。采用非参数Mann-Kendall检验和Pettitt检验来诊断石栈道站径流的变化趋势和突变,以水文气象资料为基础,构建基于VIC径流模拟模型,并从不同年代来定量分析变化期的环境变化对年径流的影响。结果表明:石栈道站径流呈现显著下降趋势;突变发生在1979年,并据此将研究期划分为径流基准期(1959-1979年)和变化期(1980-1991年,2006-2015年);模型在研究区域内具有较高的适用性,Nash-sutcliffe效率系数和相对误差分别达到模型要求的0. 75以上及10%以下;在1980-1991和2006-2015年两个时段内,气候变化和人类活动对径流减少的影响分别为14. 4%、85. 6%和15. 4%、84. 6%。石栈道站径流变化受人类活动影响较大。 相似文献
3.
目的 分析我国金黄色葡萄球菌及其肠毒素引起的食源性疾病暴发事件的流行病学特征。方法 收集整理2010—2020年国家食源性疾病暴发监测系统和文献检索的数据,对金黄色葡萄球菌及其肠毒素引起的暴发事件进行归因分析。结果 共纳入2010—2020年食源性疾病暴发事件703起(监测系统694起,文献数据9起),单维度归因分析发现原因食品中肉类食品最高,占28.3%(199/703),主要引发环节中因食品存储不当最高,占15.2%(107/703),主要发生场所中餐饮服务场所最高,占85.2%(599/703);多维度分析结果显示,华东地区各季节事件发生数均最多。除肉类食品外,我国华东和华南地区主要原因食品还有糕点类食品和米面食品,这两种食品多以存储不当而引发。发生在餐饮服务场所的暴发事件中肉类食品和米面食品主要是由于加工时污染致病因子引发,而糕点类食品主要是由于存储不当引发。结论 由金黄色葡萄球菌及其肠毒素引发的食源性疾病以肉类食品高发,应对餐饮服务场所、食品加工、储存等环节加强监管,降低发病风险。 相似文献
4.
5.
6.
受气候变化和人类活动影响,众多河流的径流量发生了改变,深入解析历史径流变化成因并探究未来径流演变趋势,是流域水资源科学管理的必然需求。本文以洮儿河流域为研究区,基于SWAT模型定量揭示历史径流变化原因,并结合未来气候情景,探究未来径流演变趋势。结果表明:洮儿河流域历史年均气温呈显著上升趋势,降水、径流均呈现一定下降趋势;气候变化和人类活动分别是洮儿河流域上游和下游径流变化的主要成因。在未来BCC-CSM2-MR(CMIP6)气候模式下,三种不同排放情景的未来期年均径流量相比于基准期变化-10.14% ~ 16.86%,未来水资源利用将面临更大挑战。研究成果可为深入理解流域历史径流变化成因及未来水资源演变趋势提供科学依据,为流域水资源规划和管理提供决策支持。 相似文献
7.
随着地理信息系统与智能移动终端的普及,越来越多的基于GIS的出租车调度系统和打车软件被提出来,该系统可合理规划出租车运力的投放,使得乘客享受高品质的服务。而在现有的出租车调度系统中,由于缺乏合理的车辆调度算法,给社会资源带来了巨大的浪费。针对这种问题,该文通过GIS建模,将乘客抽象为GIS中的内点,然后通过内点快速归属算法查找附近的空车,并向附近空闲的出租车发出叫车服务,从而有效合理地利用出租车资源,通过模拟实验验证该算法的时效性和可行性。 相似文献
8.
Attributing authorship of documents with unknown creators has been studied extensively for natural language text such as essays and literature, but less so for non‐natural languages such as computer source code. Previous attempts at attributing authorship of source code can be categorised by two attributes: the software features used for the classification, either strings of n tokens/bytes (n‐grams) or software metrics; and the classification technique that exploits those features, either information retrieval ranking or machine learning. The results of existing studies, however, are not directly comparable as all use different test beds and evaluation methodologies, making it difficult to assess which approach is superior. This paper summarises all previous techniques to source code authorship attribution, implements feature sets that are motivated by the literature, and applies information retrieval ranking methods or machine classifiers for each approach. Importantly, all approaches are tested on identical collections from varying programming languages and author types. Our conclusions are as follows: (i) ranking and machine classifier approaches are around 90% and 85% accurate, respectively, for a one‐in‐10 classification problem; (ii) the byte‐level n‐gram approach is best used with different parameters to those previously published; (iii) neural networks and support vector machines were found to be the most accurate machine classifiers of the eight evaluated; (iv) use of n‐gram features in combination with machine classifiers shows promise, but there are scalability problems that still must be overcome; and (v) approaches based on information retrieval techniques are currently more accurate than approaches based on machine learning. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
9.
10.
Waytz Adam; Morewedge Carey K.; Epley Nicholas; Monteleone George; Gao Jia-Hong; Cacioppo John T. 《Canadian Metallurgical Quarterly》2010,99(3):410
People commonly anthropomorphize nonhuman agents, imbuing everything from computers to pets to gods with humanlike capacities and mental experiences. Although widely observed, the determinants of anthropomorphism are poorly understood and rarely investigated. We propose that people anthropomorphize, in part, to satisfy effectance motivation—the basic and chronic motivation to attain mastery of one's environment. Five studies demonstrated that increasing effectance motivation by manipulating the perceived unpredictability of a nonhuman agent or by increasing the incentives for mastery increases anthropomorphism. Neuroimaging data demonstrated that the neural correlates of this process are similar to those engaged when mentalizing other humans. A final study demonstrated that anthropomorphizing a stimulus makes it appear more predictable and understandable, suggesting that anthropomorphism satisfies effectance motivation. Anthropomorphizing nonhuman agents seems to satisfy the basic motivation to make sense of an otherwise uncertain environment. (PsycINFO Database Record (c) 2010 APA, all rights reserved) 相似文献