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特征选择是多模态高维数据机器学习的一个热点问题,而过拟合和过稀疏是特征选择需要克服的关键问题。对此提出以l_(1,2)范数作为惩罚项兼顾稀疏作用和光滑作用,以组内稀疏来防止过拟合,以组间光滑来防止过稀疏,通过优化数据间的相关性来实现特征选择。然而对一般数据而言,群组信息又很难获得,所以对于群组信息缺失的数据,应用随机分组获得群组信息,最终实现兼顾组间光滑和组内稀疏优点的特征选择。模拟实验结果表明,该方法能较完整地选择出两模态数据间的关联特征,并且去除不相关特征。 相似文献
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针对位于河南某铝土矿,采用充气式KYF、XCF浮选机与自吸气GF浮选机水平成套配置技术,成功进行了铝土矿的正浮选。对生产实践中的联合机组进行了浮选动力学,浮选机的矿浆悬浮特性,逐槽选别特性与泡沫流动速度测试等方面的研究,结果表明空气分散度良好,矿粒悬浮能力好,泡沫流动速度达2.3m/min。现场浮选精矿Al2O3品位62.86%,回收率75%,铝硅比10.43,有效实现了一水硬铝石的资源回收。 相似文献
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针对因地震等异常情况导致对重脱轨的问题,在简要介绍对重装置工作机理的基础上,从电梯对重脱轨的影响因素、对重脱轨后造成的后果及电梯如何自动停止运行、对重脱轨后电梯的修复及使用等方面进行技术分析;认为:没有必要特地增加防震的安全装置或防对重脱轨的安全装置,只要选用合适的对重导轨及导靴,并注意导轨及导靴之间的间隙,就可以把对重脱轨的可能性降到最小。 相似文献
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近年来,人们对于酒店的需求与日俱增。但面对形形色色的酒店服务,如何选择的问题日益突出,精准合理的个性化酒店推荐拥有极大市场。已有的传统推荐技术及其推荐系统,没有从内生性参数分析和解释用户行为,在用户兴趣点发掘的精确性以及数据稀疏情况下的推荐存在局限。对此提出一种面向酒店的人性化用户建模与推荐方法。根据所在实验室提出的数字灵魂模型,将其映射到酒店领域,得到人性化酒店用户模型。计算用户偏好与酒店特征间的相似度,并结合基于协同过滤的推荐技术,得出推荐候选集。以"酒店管理营运博弈沙盘"为实验平台,该沙盘是由所在实验室研发并已被数十家酒店管理院校使用的电子学习软件。实验结果表明,相比于单纯的特征参数匹配和普通的协同过滤,该方法拥有更高的准确率、召回率和运行效率,并在一定程度上解决冷启动和数据稀疏的问题。 相似文献