简介:Tri—Training是半监督协同训练的代表性算法之一,它运用统计技术标记置信度,并结合噪音学习理论进行无标记样本分类。当扩充样本训练集不满足噪音学习理论时,会进行随机采样,针对传统Tri-Training算法随机选取基础分类器的扩充训练样本集会引入噪声这一缺陷,通过更改扩充样本训练集选取方式,剔除可能提高分类误差的样本。在健康大数据集上进行一系列验证试验,实验结果表明,改进的算法优于原始算法,降低分类错误率。
简介:近年来桶装水销量持续增加,市场上也出现了各种成分、特点的产品,几乎关系到广大消费者的所有生活场景,同时,其价格也令人眼花缭乱。而消费者对于这些错综复杂的产品规格和其真正价值内涵很难准确把握;另外水桶作为一种流动资产,水桶的重复灌装效率降低,才是企业真正面临的成本压力。针对这些实际存在已久的问题,运用信息化包装的产品理念,引入RFID技术在水桶内壁植入相应EPC编码的电子标签,在桶装水的各个环节(生产、供应、服务消费以及旧桶回收等)做到相应信息的记录、查询、追溯、监管以及消费者的可快速反馈。采用导电油墨技术来取代传统的电子标签,能做到节约时间,降低成本,减少污染。同时结合Savant技术,完成系统的设计。
简介:极限编程是敏捷的和基于实践的软件开发方法学。目前国际上最有影响力的软件过程方法有:Rational统一过程(RUP),敏捷过程(AP),极限编程(XP),微软过程(MP)。通过介绍极限编程的特点及其在一个用电信息采集系统项目实际开发中的成功实践,探讨研究了极限编程对于中小型需求易变的软件开发项目应用的优势和不足。