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针对L1范数多核学习方法产生核权重的稀疏解时可能会导致有用信息的丢失和泛化性能退化,Lp范数多核学习方法产生核权重的非稀疏解时会产生很多冗余信息并对噪声敏感,提出了一种通用稀疏多核学习方法。该算法是基于L1范数和Lp范数(p>1) 混合的网状正则化多核学习方法,不仅能灵活的调整稀疏性,而且鼓励核权重的组效应,L1范数和Lp范数多核学习方法可以认为是该方法的特例。该方法引进的混合约束为非线性约束,故对此约束采用二阶泰勒展开式近似,并使用半无限规划来求解该优化问题。实验结果表明,改进后的方法在动态调整稀疏性的前提下能获得较好的分类性能,同时也支持组效应,从而验证了改进后的方法是有效可行的。 相似文献
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管壳式换热器设计工作中,管板上管孔数量是一个重要的设计数据,它是决定一台换热器的换热面积、管板的计算厚度、壳程壳体计算厚度等许多结果的一个重要参数,必须绝对准确。但计数是一项繁琐的工作。通过在布管限定园内作梯形图及简易公式推导,以简化这项繁琐的工作,提高设计工作效率,缩短设计周期。 相似文献
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外压设备的抗失稳能力(稳定性)主要取决于壳体的几何尺寸,即直径、长度和壁厚,其中长度和直径起着决定性作用。因此在夹套内合理设置螺旋导流板,一方面为夹套内的流体导流,能更好地加热或冷却容器内的物料;另一方面容器筒体因外压计算长度减小而使计算壁厚减薄。 相似文献
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