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基于機器學習的視覺探傷技術已經(jīng)被廣泛地應用于包括銹蝕檢測在內(nèi)的工業(yè)領域。針對已有算法存在的復雜度高依賴大量人工標注等問題，文中提出了一種新型半監(jiān)督極限學習杌 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，因此可以直接計算得到，對運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;引入了風險正則化項，當數(shù)據(jù)平滑性假設不準確或者有標注樣本存在偏移時，能夠提升半監(jiān)督分類器的穩(wěn)定性。最后，通過大量實驗證眀了所提方法的有效性與優(yōu)越性。
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