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962.
大数据时代的到来导致简单机器学习所建立起来的单一模型往往不能充分挖掘大样本数据所承载的丰富信息,同时在学习能力上也略显不足.在此背景下,文中将旋转森林算法(rotation-forest, ROF)与极限学习机(extreme learning machine, ELM)相结合,构建一个基础神经元单元,然后通过栈式泛化原理进行逐层构建,形成一种快速保持源域空间特征的深度学习模型(D-R-ELM).D-R-ELM由多个基础神经元构成,这些基础神经元通过一种特殊的栈式构造方式,既保证了较好的学习能力,同时也减少了训练成本.实验结果表明:D-R-ELM的深层结构模型,在大样本数据上相比于Adaboosting、Bagging、ELM、ROF和Rotboost传统分类器表现出更好的分类性能、稳定性与泛化性能. 相似文献
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层次极限学习机用于高光谱图像预测绝缘子污秽度 总被引:1,自引:1,他引:0
高光谱图像具有图谱合一、光谱范围广及分辨率高等优势,能精细化地反映物质微观特性. 为此,引入高光谱成像技术以非接触式预测绝缘子污秽度. 考虑到极限学习机具有学习效率高和泛化能力强等优点,提出基于正则化约束极限学习机的绝缘子污秽度预测(extreme learning machine-insulator pollution degree prediction,ELM-IPDP)模型. 此外,为进一步提升预测性能,引入层次极限学习机从复杂的高光谱图像中学习出有效、抽象、判决性特征表示,继而建立基于层次极限学习机的绝缘子污秽度预测(hierarchical ELM-IPDP,HELM-IPDP)模型. 在不同的训练集与测试集比例和不同隐含层神经元个数的情况下分别进行实验,从实验结果可知:ELM-IPDP模型和HELM-IPDP模型的预测性能基本上随着隐含层神经元个数和训练样本的增加而不断提高;当训练集与测试集比例为9∶1时,ELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别为0.040 3和0.944 7,而HELM-IPDP模型的均方根误差和相关系数分别提升到0.022 3和0.972 0. 相似文献
964.
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966.
为研究基于船冰碰撞的含凹陷损伤加筋板的极限强度,结合Derradji-Aouat各向同性三维失效准则和弹脆性破坏模式,提出基于线弹性的多表面失效海冰本构模型。利用Ls-dyna二次开发技术,编译生成相应的求解器。通过与球形冰撞击刚性板和柱形冰撞击船体舷侧板架仿真对比分析,验证了基于线弹性多表面失效海冰动力本构模型更加适用于船冰碰撞问题的研究。利用Ls-dyna模拟海冰与船体加筋板碰撞,并将含凹陷损伤加筋板模型导入Ansys中进行加筋板剩余极限强度的计算,得到考虑凹陷影响的加筋板极限强度。结果表明,凹陷对加筋板极限强度的衰减主要体现在凹陷面积,并且凹陷面积和深度对加筋板极限强度的衰减作用随着面积和深度的增加而逐步减弱。 相似文献
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在遥感成像技术快速发展的背景下,获取遥感图像的方式有所改变,已经不再局限在合成孔径雷达方面,而是开始采用光学相机。通过光学相机所形成的遥感图像具有较高的分辨率,且能够在图像中对感兴趣目标进行检测。其中,光学遥感图像是军事活动应用遥感技术的重点且备受关注。将极限学习机算法应用在光学遥感图像舰船目标检测中,可以进一步提高检测质量与效果。该算法属于全新的单隐含层前馈神经网络学习算法,结构相对简单且能够快速学习,全局寻优能力较强,计算复杂程度降低,能够获得最小平方优化解,性能稳定且泛化。总体来讲,基于极限学习机算法的光学遥感图像舰船目标检测研究十分有必要。 相似文献
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970.
《中外公路》2021,41(4):145-151
为探究RC压弯结构在"服役—加固—再服役"过程中的滞后应变对其套箍加固后极限承载力的负面影响,分析了滞后应变影响下RC偏压柱在套箍加固后可能存在的破坏模式,并在考虑混凝土材料非线性与滞后应变条件下计算并分析了一矩形偏压RC柱在套箍加固后的极限承载力M-N关系曲线。分析结果显示:滞后应变使结构在加固后存在两种负面状态:(1)极限状态下原结构先于加固层到达极限,导致极限承载力降低;(2)极限状态下加固层先到达极限,但原结构应力水平较低,导致极限承载力降低。在现行加固规范的基础上,提出了考虑滞后应变的极限承载力计算修正公式,并分析了先期恒载水平、先期偏心水平以及截面厚高比(加固层厚与原截面高之比)等5项无量纲参数对公式中应变滞后劣化系数以及劣化扩大系数的影响,分析发现,在仅考虑加固效率时,采用高强材料与薄层加固可以有效提升加固材料利用率。 相似文献