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.文章提出一个跨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.
简介:摘要:企业作为特殊的经济组织,在市场经济中起着举足轻重的作用。国有企业是国民经济的重要组成部分,对整个社会起着举足轻重的作用。在新的历史条件下,做好国有企业的思想政治工作,是推动国有企业健康发展的关键。近年来,随着我国社会主义市场经济的不断发展与完善,人们的思想观念与价值取向都发生了很大的改变,同时,不健康的思想观念也开始在企业内部滋生,对员工的思想政治工作提出了很大的挑战。国有企业要采取行之有效的措施,加强并改善员工的思想政治工作,充分发挥员工的作用,把企业的员工的思想政治工作作为突破口,提升员工的思想政治工作的质量与水平,从而促进企业的改革、发展与稳定。