翻译成中文:Extraction and energy consumption are two important indicators of the milling process and whether they meet standards will affect the smooth operation and economic benefits of sugar production. This study presents a novel modeling method to predict these indicators based on the deep feature extraction and deep kernal extreme learning machine. These methods provided a good reference for end-point control and judgment of quick direct tapping. In addition, it a new concept for the design of soft sensors for such complex industrial processes.
时间: 2023-03-01 20:27:37 浏览: 119
提取和能量消耗是碾糖过程的两个重要指标,是否符合标准将影响碾糖生产的顺利运行和经济效益。本研究介绍了一种基于深度特征提取和深度内核极限学习机的新型建模方法来预测这些指标。这些方法为端点控制和快速直接开口判断提供了很好的参考。此外,它也为这类复杂工业过程的软传感器设计提供了新的概念。
相关问题
arnetminer: extraction and mining of academic social networks
ArnetMiner是一个用于提取和挖掘学术社交网络的工具和平台。它旨在通过分析学术文献中的作者、机构、论文和引用等信息,构建出一个具有丰富关系和结构的学术社交网络。这种学术社交网络可以帮助研究人员了解不同学科领域中的合作关系、学术影响力以及研究趋势等。
ArnetMiner的主要功能之一是提取学术文献中的作者和机构信息。它能够识别出文献中作者的姓名和机构,并将它们归类到相应的学术社交网络中。这对于研究人员来说非常有用,因为它们可以了解到某个作者在特定领域中的研究成果和合作伙伴。此外,ArnetMiner还可以分析引用关系,揭示不同论文之间的引用情况,帮助研究人员追踪学术研究的发展脉络。
ArnetMiner还提供了一种挖掘学术社交网络的方法。它利用机器学习和数据挖掘技术,识别出学术社交网络中的关键人物、研究领域以及合作关系等。这些信息可以帮助研究人员了解某个研究领域的核心学者,以及他们的合作伙伴和影响力。此外,ArnetMiner还可以通过分析学术文献的关键词和引文数等指标,评估学术成果的影响力和质量。
总之,ArnetMiner是一个强大的工具和平台,可用于提取和挖掘学术社交网络。它为研究人员提供了一个了解学术界合作关系、研究趋势和影响力的途径,从而促进学术研究的发展和创新。
killing one bird with two stones: model extraction and attribute inference a
在机器学习中,"一石二鸟"指的是通过一个模型同时完成模型参数提取和属性推断两个任务。模型参数提取是从训练数据中学习模型的各种参数和特征表示,而属性推断则是根据学习到的模型参数和特征表示来预测数据的属性或标签。
这种方法相比于单独完成两个任务有许多优势。首先,通过使用一个模型进行两个任务,可以减少模型的复杂性,减少了训练和推断的时间和计算成本。其次,通过共享模型参数和特征表示,可以增加两个任务之间的信息共享和相互促进,有助于提高模型的泛化能力和预测精度。最后,"一石二鸟"的方法还能够减少模型的参数数量,降低了模型的复杂度和过拟合的风险。
在实际应用中,"一石二鸟"的方法常常被应用于各种领域,比如自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。例如,在自然语言处理中,可以使用一个模型来同时提取文本的特征表示和预测文本的情感倾向;在计算机视觉中,可以使用一个模型来同时提取图像的特征表示和识别图像中的物体等。
总之,"一石二鸟"的模型提取和属性推断方法在实际应用中具有广泛的意义和价值,能够帮助我们更高效地解决各种复杂任务。