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Computers and Electronics in Agriculture
题目：“基于半监督 LSTM-自动编码器可穿戴步态分析的奶牛早期跛行检测” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf)
“Early lameness detection in dairy cattle based on wearable gait analysis using semi-supervised LSTM-Autoencoder” (pdf)
针对的问题：
提出了一种算法，用于检测奶牛早期的跛行。
数据集
“4 个 I MUs 收集了 30 头奶牛所有四肢的步态数据” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf)
模型
?通过训练具有三个LSTM隐藏层的LS TM-自动编码器?，
“我们的 方法 结合 了监 督学 习和 无监 督学 习作 为一 种半 监督 学习方 法” (Zhang 等, 2023, p. 16) (pdf) ?我们的方法结合了监督学习和无监督学习作为一种半监督学习方法?
收获
1。这个AE（自动编码器）是无监督学习的神经网络。可以用它来试试咱们的landbench。而且李老师之前也说过，这个自动编码器。
2.实践中，评估指标mae比mse更受欢迎。因为MSE由异常值的影响很大。
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