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.

简介：本文介绍了X射线荧光光谱定性半定量分析方法以及定性半定量分析软件IQ+的产生和发展.通过对化学、材料、机械、土建、微电子、物构及工艺制造等专业的一些样品的实例分析,展示了X射线荧光光谱定性半定量分析方法在科学研究中的广泛应用.

简介：本文针对我国目前实施的饮用水水质监测标准中两项非挥发性有机物六六六、滴滴涕,利用实验室自制简单的高浓缩比液液萃取装置,报道了一种简单快速测定水中六六六、滴滴涕的气相色谱法。方法的最低检测限低于1ng/L。