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11.
Multi-label core vector machine (Rank-CVM) is an efficient and effective algorithm for multi-label classification. But there still exist two aspects to be improved: reducing training and testing computational costs further, and detecting relevant labels effectively. In this paper, we extend Rank-CVM via adding a zero label to construct its variant with a zero label, i.e., Rank-CVMz, which is formulated as the same quadratic programming form with a unit simplex constraint and non-negative ones as Rank-CVM, and then is solved by Frank–Wolfe method efficiently. Attractively, our Rank-CVMz has fewer variables to be solved than Rank-CVM, which speeds up training procedure dramatically. Further, the relevant labels are effectively detected by the zero label. Experimental results on 12 benchmark data sets demonstrate that our method achieves a competitive performance, compared with six existing multi-label algorithms according to six indicative instance-based measures. Moreover, on the average, our Rank-CVMz runs 83 times faster and has slightly fewer support vectors than its origin Rank-CVM. 相似文献
12.
动筛跳汰系统设计中若干环节的探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
论述了动筛跳汰机的选型原则及技术要求,提出了4m2动筛跳汰机分选系统设计中各环节技术参数及所用设备的选择条件,同时对动筛跳汰系统各环节的布置进行了探讨。 相似文献
13.
卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛,然而其模型参数量众多、计算开销庞大,导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要求。针对其边缘部署困难,提出使用迁移学习策略改进基于BN层缩放因子通道剪枝方法的稀疏化过程。本文对比不同层级迁移方案对稀疏化效果与通道剪枝选取容限的影响;并基于网络结构搜索观点设计实验,探究其精度保持极限与迭代结构的收敛性。实验结果表明,对比原模型,采用迁移学习的通道剪枝算法,在精度损失不超过0.10的前提下,参数量减少89.1%,模型存储大小压缩89.3%;对比原剪枝方法,将剪枝阈值从0.85提升到0.97,进一步减少参数42.6%。实验证明,引入迁移策略更易实现充分的稀疏化,提高通道剪枝阈值选取容限,实现更高压缩率;并在迭代剪枝的网络结构搜索过程中,提供更高效的搜索起点,利于快速迭代趋近至搜索空间的一个网络结构局部最优解。 相似文献
14.
通过鱼骨图的方法对现有智能公交投币机存在识别率偏低的问题进行了分析,提出在智能投币机中采用闭式五角叶轮或增加硬币预处理部分,对现有的智能公交投币机进行改进,使智能公交投币机的硬币辨识率得到提高. 相似文献
15.
16.
17.
18.
介绍了机械零件刚度模糊可靠性设计变形分布参数和刚度隶属函数的确定,导出了零件刚度模糊可靠度的计算公式,并通过机床主轴模糊可靠性设计实例说明机械零件模糊可靠性的计算方法. 相似文献
19.
数控机床位置伺服在线调试与动态性能分析研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍一种在数控机床位置伺服系统在线调试中应用系统动态性能分析方法的基本原理,给出了一种位置伺服系统动态响应曲线、动态性能分析及其主要技术指标的实例。 相似文献
20.