基于微气囊的柔性触觉传感器阵列及对象识别研究

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深度森林模型是一种基于随机森林分类器的集成学习模型。相比于深度卷积神经网络,深度森林模型具有模型结构灵活、需要调节的超参数较少、在小规模数据集上性能良好等优势。然而,传统深度森林模型森林间结果集成方式单一,层间特征向量的传递方式不够灵活,而且模型性能随超参数设置改变的波动较大,这些缺陷导致传统深度森林模型性能较低,对超参数的设置也有着较高的要求。本文针对传统深度森林模型结构的缺陷,探索深度森林中的
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