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针对极限学习机(ELM)未充分利用未标注样本、训练精度受网络权值初值影响的问题,提出一种基于协同训练与差分进化的改进ELM算法(Tri-DE-ELM)。考虑到传统的ELM模式分类技术只利用了少量标注样本而忽视大量未标注样本的问题,首先应用基于Tri-Training算法的协同训练机制构建Tri-ELM半监督分类算法,利用少量的标记样本训练三个基分类器实现对未标记样本的标注。进一步针对基分类器训练中ELM网络输入层权值随机初始化影响分类效果的问题,采用差分进化(DE)算法对网络初值进行优化,优化目标及过程同时包括网络权值和分类误差两方面的因素,以避免网络的过拟合现象。在标准数据集上的实验结果表明,Tri-DE-ELM算法能有效地利用未标注数据,具有比传统ELM更高的分类精度。 相似文献
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本文分析了纸壳煤矿许用二段电雷管瓦斯安全性较低的原因,提出了缩小铅柱中延期药药芯直径,在延斯药中加入一定量的消焰剂和减少延斯药药芯数量,即减少铅柱单位长度上延斯药放热量的方法,雷管的瓦斯安全性可明显提高。 相似文献
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对于大容量,高速率的SDH传输系统,主要承担信息的传输任务,其传输性能的优劣影响极大,而误码又是主要的传输损伤之一。所以,误码性能的在线测试是十分必要的测试手段。本文以ITU-T建议G.826为基础,介绍了SDH系统误码性能在线测试的特点、方法,原理以及准确性。 相似文献
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