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针对传统的一类分类器分布适应性差、数据描述不够精确等问题,提出了基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器.该方法首先采用Parzen窗法对数据分布的全局概率密度进行估计,进而对样本进行个性化加权操作,并训练极限学习机,从而实现对样本分布的精确描述.特别地,极限学习机以自编码器的方式实现,并通过重构误差来确定样本类属.实验结果表明:与诸多传统方法相比,其不但具有更好的数据描述能力,而且兼具时间复杂度低的优点. 相似文献
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针对我国造船企业船舶建造质量管理体系不成熟、质量管理执行不坚决、质量管理缺乏科学方法的现状,在分析船舶建造质量管理特点的基础上,将任务分类技术应用于船舶建造质量管理,全面覆盖船舶设计、建造全过程,显著提升船舶一次报验合格率。经63 500 t散货船ARIES CONFIDENCE项目交付后的统计数据显示,该船最后一次报检合格率与以往同类船型相比提升了7. 86%,为后续项目推行基于作业任务分类的船舶建造质量管理模式提供宝贵的数据支撑。 相似文献
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