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  • 简介:域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.

  • 标签: 模式识别 数据挖掘 域自适应 超限学习机
  • 简介:提出一种解决大规模非负矩阵分解的分布算法.非负矩阵分解一直是矩阵分解领域中的热点问题之一,已有一些相关的算法.但是,对于大规模的非负矩阵,至今尚无高效的方法.本文采用近来解决大数据的分布思想和并行计算方法,并将它们与传统的矩阵分解算法相结合,提出一种基于并行计算的分布网络算法,以此实现大规模的非负矩阵分解问题.实验结果表明,所提出的算法较一般的分布算法与集中式矩阵分解的算法更加有效和快速.

  • 标签: 大规模非负矩阵 矩阵分解 分布式学习算法 并行式计算
  • 简介:为了能够对鱼塘、河流的水质进行长时间的在线监测,本文设计了一款在线多参数水质监测系统.该系统具有灵活多变的传感器接入能力及数据融合性能,可以实时跟踪水质参数的变化、追踪污染源、辅助渔民养殖.系统以STM32F103为核心处理器,包括传感器及数据处理电路,通过RS485/MODBUS协议与PC进行通讯.采集的水质参数包括温度、pH、ORP、电导率、水位等五个常用基本参数.

  • 标签: 水质监测 在线式 多参数 STM32F103处理器
  • 简介:设计了一种分布光伏电站数据通讯管理机,包括硬件系统和软件系统.硬件系统基于ARM嵌入处理器设计,通过RS485/232串口对光伏电站终端设备的实时数据进行采集并解析处理,采用以太网/GPRS与光伏电站控制系统的服务器相连,实现数据的远程无线通讯和传输.软件系统基于多任务实时系统Linux,采用模块化设计,包含了任务管理、内存管理、时间管理和同步通信等功能模块.该通讯管理机具有对分布光伏电站监控数据的实时采集、存储、分析处理、上传和转发等功能.

  • 标签: 分布式光伏电站 数据管理机 嵌入式系统 远程无线 通讯与传输
  • 简介:本文根据美国INFICON公司HAPSITE便携GC-MS的性能特点,结合国家环境空气的标准浓度限值要求,分析了采用便携GC-MS检测空气中低浓度苯系物的准确度。

  • 标签: 便携式GC-MS 苯系物 环境空气
  • 简介:针对鱼类养殖过程中药物残留量快速检测需求,设计了拉曼快速检测系统.该系统以微型拉曼光纤光谱仪为核心检测部件,结合785nm激光光源、非浸入拉曼探头、高精度样品调高载物台以及计算机等模块.实验分别采集了磺胺二甲基嘧啶、氯霉素、恩诺沙星、氟苯尼考等四种常用抗菌药物的拉曼光谱,并对其在大黄鱼中的残留量进行快速检测和定性分析.

  • 标签: 拉曼光谱 鱼抗菌药物残留 定性检测