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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺探傷技術(shù)已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用于包括銹蝕檢測在內(nèi)的工業(yè)領(lǐng)域。針對已有算法存在的復(fù)雜度高依賴大量人工標(biāo)注等問題，文中提出了一種新型半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)杌 Hyla-S3ELM，用于昉震錘銹蝕缺陷檢測。其具有以下優(yōu)模型參數(shù)存在封閉解，因此可以直接計(jì)算得到，對運(yùn)算資源的依賴性較小;引入了超圖拉普拉斯矩陣，可以更妤地描述數(shù)據(jù)的平滑性，以提升半監(jiān)督分類的精度;引入了風(fēng)險(xiǎn)正則化項(xiàng)，當(dāng)數(shù)據(jù)平滑性假設(shè)不準(zhǔn)確或者有標(biāo)注樣本存在偏移時(shí)，能夠提升半監(jiān)督分類器的穩(wěn)定性。最后，通過大量實(shí)驗(yàn)證眀了所提方法的有效性與優(yōu)越性。
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