分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2018-08-13 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 处理不平衡数据分类时,传统支持向量机技术(SVM)对少数类样本识别率较低。鉴于SVM+技术能利用样本间隐藏信息的启发,提出了多任务学习的不平衡SVM+算法(MTL-IC-SVM+)。MTL-IC-SVM+基于SVM+将不平衡数据的分类表示为一个多任务的学习问题,并从纠正分类面的偏移出发,分别赋予多数类和少数类样本不同的错分惩罚因子,且设置少数类样本到分类面的距离大于多数类样本到分类面的距离。UCI数据集上的实验结果表明,MTL-IC-SVM+在不平衡数据分类问题上具有较高的分类精度。
分类: 材料科学 >> 材料科学(综合) 提交时间: 2016-11-07 合作期刊: 《中国腐蚀与防护学报》
摘要: 采用碳纳米管孕育块铸造法制备了碳纳米管/AZ31镁基复合材料,对复合材料进行了电化学极化曲线测定,研究了碳纳米管加入量对复合材料抗腐蚀性能的影响,利用扫描电子显微镜对复合材料腐蚀前后的表面形貌进行了观察和分析;并对复合材料的抗腐蚀机理进行了探讨。研究结果表明:碳纳米管的加入有效的提高了复合材料的抗腐蚀性能,随着复合材料中碳纳米管加入量的增加,腐蚀电流密度Icorr由5.279μA/cm2减小到2.994μA/cm2。