【摘 要】
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在工业过程中，存在着辅助变量与主导变量数据比例严重失衡的问题。协同训练算法是其中一种利用无标签数据中的潜在信息以提升学习性能的模型训练方法。然而目前在协同训练软测量建模过程中，学习器之间存在严重的训练特性交叉重叠的问题，这将导致对主导变量的预测性能衰减。针对这一问题，本文提出基于二子空间协同训练算法的半监督软测量模型Two-Subspace Co-training KNN(TSCO-KNN)。该模
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在工业过程中，存在着辅助变量与主导变量数据比例严重失衡的问题。协同训练算法是其中一种利用无标签数据中的潜在信息以提升学习性能的模型训练方法。然而目前在协同训练软测量建模过程中，学习器之间存在严重的训练特性交叉重叠的问题，这将导致对主导变量的预测性能衰减。针对这一问题，本文提出基于二子空间协同训练算法的半监督软测量模型Two-Subspace Co-training KNN(TSCO-KNN)。该模型将二子空间分块算法与协同训练算法相结合，利用辅助变量与主成分子空间PCS和残差子空间RS两个特征子空间
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为实现在复杂多样的环境下人体姿势的识别，该文提出一种基于调频连续波(FMCW)雷达的多维信息特征融合的人体姿势识别方法。该方法通过对FMCW雷达原始信号进行3维快速傅里叶变换得到目标距离、速度和角度的多维信息，在采用具有噪声的基于密度的聚类算法(DBSCAN)和Hampel滤波算法解决运动范围内动态或静态目标的噪声干扰后使用卷积神经网络对多维信息进行特征提取，然后利用低秩多模态融合网络(LMF)充
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【目的】掌握菌根化马尾松根系分泌物对土壤肥力的作用规律，为马尾松菌根苗栽培及土壤养分调控提供指导。【方法】将接菌Sl13和Sl12及不接菌(NS)马尾松的不同浓度根系分泌物施加到盆栽马尾松幼苗土壤中，浓度设置为高、中、低3水平(1、0.5、0.25 mg·mL~(-1)),1%乙醇作为空白对照CK，测定盆栽土壤酶活性和土壤养分含量。【结果】接菌的马尾松根系分泌物，提高了土壤脲酶和酸性磷酸酶的活性及