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基于数据的机器学习是研究从观测数据出发寻找规律,并利用这些规律对未来数据进行预测.该文提出一种新的分类判别方法--覆盖算法,其主要过程是利用某种覆盖规则算法寻找一些训练样本集的支撑点(代表点),在决策的时候仅需计算待分类样本与支撑覆盖点之间的距离并进行比较,与之最近的支撑点所在类别即为代分类样本的类别.而支撑点仅占全部训练样本的一部分,所以相比最近邻方法具有较小运算量和存储量的优点.另一方面,覆盖算法主要是样本之间的距离运算,不需要像SVM那样考虑核函数的选择问题,因此更适用于大数据量的自动分类问题.对正常星系和恒星两类光谱数据进行实验,结果表明,覆盖算法具有较好的鲁棒性、较高的分类正确率. 相似文献
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近年来,弹性箔片轴承在高速透平机械的应用中展现出巨大的潜力。为获取轴承高承载力、减少轴承启停过程的摩擦与磨损、提高轴承的高速稳定性,研究人员开展了大量的理论、实验与应用研究。从弹性箔片轴承的结构特性、涂层特性和建模方法3个方面对气体弹性箔片轴承的研究进展进行综述。首先从轴承结构优化的角度,介绍箔片轴承结构改进的发展历程,以及具有新颖结构设计的多叶搭接式弹性动压箔片轴承及其优点;然后从减少轴承启、停阶段摩擦力,提高弹性箔片轴承使用寿命的角度出发,比较分析了应用广泛的多种涂层,总结国内外新型润滑剂的适用条件及减摩效果;最后从轴承建模角度,介绍经典的简单弹性模型、考虑箔间摩擦力与分离等影响因素的系列复杂模型,为后续模型构建与性能分析提供依据。展望弹性箔片轴承在高精尖等领域的前景,并对弹性箔片轴承的研究方向提出了建议。 相似文献
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