【摘 要】
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训练样本的质量直接影响到训练阶段的训练质量（或效果），进而在一定程度上影响到测试阶段的分类精度。训练样本的代表性和典型性则反映出训练样本质量的一个重要方面。对于当前非常流行的深度学习模型研究，如何尽可能地减少训练样本的数量，一方面成为一个非常“棘手”的问题，另一方面从实际应用的角度来看，这也上升为一个经济或成本方面的问题。文章提出一种适用于训练样本选择的斜交因子模型方法，该方法松弛了Q型因子分析和
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训练样本的质量直接影响到训练阶段的训练质量（或效果），进而在一定程度上影响到测试阶段的分类精度。训练样本的代表性和典型性则反映出训练样本质量的一个重要方面。对于当前非常流行的深度学习模型研究，如何尽可能地减少训练样本的数量，一方面成为一个非常“棘手”的问题，另一方面从实际应用的角度来看，这也上升为一个经济或成本方面的问题。文章提出一种适用于训练样本选择的斜交因子模型方法，该方法松弛了Q型因子分析和对应分析对于公因子之间独立的假设条件，并在斜交参考解的基础上提出一种适合训练样本选择的近似求解斜交旋转的
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转子在线主动平衡是旋转机械高速、精密和智能化的关键技术之一，能够不停机、无人干预地实时控制转子不平衡振动。从配重盘的极坐标运动原理出发，研究了机械式主动平衡头结构；研究了配重盘的平衡能力，获得了其设计规律；研究了平衡头作动方案，进行了单、双盘转动平衡仿真，证明了设计合理性。研究了转子在线影响系数平衡方法的原理，建立了电主轴单平面主动平衡平台，完成了不同工况下的平衡试验和振动数据分析。结果表明，所提
北斗三号PPP-B2b信号为中国及周边地区提供实时精密单点定位（Real-Time Precise Point Positioning，RTPPP）服务，为了推广PPP-B2b信号的应用，需要对其服务性能进行评估。本文对北斗三号PPP-B2b产品进行分析；根据全球连续监测评估系统 (international GNSS Monitoring and Assessment System，iGMAS）
针对采用传统的方法难以提高全景街区影像变化检测精度的问题，提出了一种基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测方法。首先对数据集“TSUNAMI”进行预训练并对训练集进行分类归并；然后采用Segnet网络对全景街区影像进行语义分割，最后对语义分割结果进行差值运算，得到变化差异图并进行精度评价。实验选取两组全景街区影像，采用最大似然法、支持向量机方法（SVM， support vector
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