Page 51 - 《橡塑技术与装备》2026年2期

综述与专论
SPECIAL AND COMPREHENSIVE REVIEW

如 scikit-learn 库中的 RandomForestClassifier 或 识别热解过程中复杂的模式和时间序列变化，对于预
RandomForestRegressor。参数调整，包括决策树的 测温度、停留时间等关键参数与产物特性之间的关系
数量、每棵树的最大深度、特征子集大小等参数。使 特别有效。
用训练集数据训练随机森林模型，随机森林通过集成 关键技术实施策略 ：机器学习、强化学习和深度
多个决策树来提高模型的稳定性。通过调整随机森林 学习是人工智能领域的重要组成部分，它们各有特点
的参数（如增加树的数量、调整特征子集大小）来优 和应用场景。每种模型的选择应基于废塑料热解过程
化模型性能。训练模型，交叉验证评估模型的泛化能 的具体需求、数据特性、计算资源以及模型的解释性
力，避免过拟合，评估模型性能。决策树可以用来理 和泛化能力，以确保最佳的预测准确性和决策支持。
解热解过程中不同参数如何单独或共同影响最终结果。 实施任何机器学习技术时，都需要关注数据质量和模
随机森林则可以提供更稳定的预测，并通过集成多个 型的泛化能力，确保模型在未见过的数据上也能表现
决策树来提高预测准确性。 良好。结合机器学习、强化学习和深度学习的优势，
2.4 神经网络模型的主要功能分析及关键技 针对特定问题设计混合模型，如使用深度学习进行特
术实施策略 征提取，然后使用强化学习进行策略优化。
主要功能 ：应用于图像识别、自然语言处理、推 2.6 性能评估模型的主要功能分析及关键技
荐系统等多种场景，用于模拟复杂的热解化学反应路 术实施策略
径，预测热解过程中各种副产品的生成概率，为工艺 主要功能 ：在废塑料热解过程中 ,AI 性能评估主
优化提供依据。能够处理复杂非线性关系，通过多层 要预测废塑料热解产物的产率、质量以及优化热解工
结构学习特征表示，适用于大规模、复杂数据集。 艺参数方面的准确性、稳定性、泛化能力以及实际操
神经网络包括前馈神经网络、循环神经网络 作的可行性。
（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），用于捕捉复杂 关键技术实施策略 ：根据评估目标设定具体的性
的关系和模式。 能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数、资源利
关键技术实施策略 ：选择合适的神经网络架构。 用率、延迟等。按照预定的测试计划执行测试，记录
对于图像数据，可以进行旋转、缩放、翻转等操作， 数据，注意观察系统的动态行为。基于测试结果，提
增加训练数据多样性。应用数据标准化 / 归一化技术， 出优化建议，可能包括代码优化、算法调整、资源调
确保所有特征在相似的尺度上，有助于模型训练。模 度、系统架构改进等，并重新进行测试验证优化效果。
型训练选择合适的优化器，设置合适的损失函数，使 系统地评估和提升技术产品的性能，确保其在实际应
用学习率衰减策略，使用正则化技术，选择合适的批 用中的可靠性和效率。
量大小，平衡训练速度和模型性能。实时监控模型性 2.7 数据预处理与特征工程模型的主要功能
能，根据实际情况调整模型参数或重新训练。关注神 分析及关键技术实施策略
经网络领域的最新进展，适时引入新技术。 主要功能 ：在使用 AI 进行废塑料热解过程的机
2.5 机器学习、强化学习和深度学习模型的 器学习模型开发时，数据预处理和特征工程是至关重
主要功能分析及关键技术实施策略 要的步骤。通过数据增强技术生成更多的训练样本，
主要功能 ：机器学习是一种让计算机从数据中自 提高模型的泛化能力。
动学习模式，并用这些模式进行预测或决策的算法， 数据预处理与特征工程是构建有效模型的关键步
通过构建预测模型来提高热解过程的效率和产物质量， 骤，确保数据的质量和适用性，提升 AI 在废塑料热解
处理复杂的数据关系，捕捉热解过程中非线性、高维 过程中的模型性能。
度的特征，实现对热解反应机理的深入理解和优化。 关键技术实施策略 ：识别并处理数据中的缺失值、
强化学习是通过与环境交互，学习如何在给定环境中 异常值。可以通过删除、填充或插值方法来处理。清
采取行动以最大化某种累积奖励的算法，强调试错学 除数据中的噪声和干扰信息，提高数据的纯净度。
习，通过奖惩信号进行自我改进，特别适用于需要适 2.8 数据收集与清洗模型的主要功能分析及
应不断变化条件的复杂系统。深度学习，特别是卷积 关键技术实施策略
神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），则能够 主要功能 ：获取高质量的数据集，并对其进行必

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