简介：针对深层超限学习机算法在网络层数较浅时样本特征利用率低,和网络层数较深时样本特征经高层抽象后有效性降低的问题,本文提出了两种密集连接的多层超限学习机算法:Dense-HELM和Dense-KELM.这种密集连接的网络结构,使样本特征信息在层与层之间被充分利用,能够在不增加网络深度的情况下,显著提高算法的识别精度.最后,对文中提出的两种算法在20组基准数据集上进行实验,结果显示:本文提出的算法可以显著提高算法的识别精度,减少算法的训练时间,这表明所提出的算法具有有效性和实用性.

简介：为提高双色法测温的精度,我们设计了一种使用中心波长为637nm和541nm的窄带通单色滤波片的双光路光学结构,并通过补偿算法,消除CCD图像传感器在采样中RGB三色宽采样峰交叠对测量的影响.分析了双色测温的原理和补偿算法,设计和搭建了双光路采样光学结构,通过黑体炉对温度进行标定并优化了CCD相机的白平衡和曝光时间设置.对黑体炉的温度测量结果表明,使用本设计的双光路光学结构以及补偿算法后温度最大相对误差为0.48%,而传统双色测温实验的最大相对误差为2.18%,本设计和改进对温度测量的准确度提高了一个数量级.

简介：为解决空气处理机组在故障检测过程中难以获得大量带有类标记样本,且故障样本数据标记代价较高的问题,本文结合支持向量机与半监督学习方法,提出了针对空气处理机组故障检测的半监督学习算法.首先利用序列前向选择选出重要的特征作为分类依据,将半监督学习方法引入支持向量机的学习过程中,并使用遗传算法寻找支持向量机的最佳参数.然后选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本中有利于支持向量机的信息,提高学习性能.实验表明,提出的混合算法能够在故障标记样本比较少的情况下达到较高的故障诊断率.