研究文章
在线Semisupervised学习方法复杂生产过程的质量监控
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| 场景 |
模型1 |
模型2 |
T价值 |
价值 |
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| 零星的访问(当前批预测) |
ParsNet + + |
ParsNet |
15.7305 |
2.66e−07 |
| ParsNet + + |
纳丁 |
13.6995 |
7.77e−07 |
| ParsNet + + |
光延迟线 |
40.1705 |
1.62e−10 |
| ParsNet + + |
ResNet18 |
10.3871 |
6.39e−06 |
| ParsNet + + |
VGG11 |
13.9605 |
6.72e−07 |
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| 零星的访问(下一批的预测) |
ParsNet + + |
ParsNet |
16.7425 |
1.64e−07 |
| ParsNet + + |
纳丁 |
26.3042 |
4.69e−09年 |
| ParsNet + + |
光延迟线 |
11.328168 |
3.32E−06 |
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| 无限延迟(当前批预测) |
ParsNet + + |
ParsNet |
33.8308 |
6.37e−10 |
| ParsNet + + |
SCARGC-SVM |
44.5193 |
7.15e−11 |
| ParsNet + + |
SCARGC-1NN |
32.4618 |
8.84e−10 |
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| 无限延迟(下一批的预测) |
ParsNet + + |
ParsNet |
18.9618 |
6.19e−08年 |
| ParsNet + + |
SCARGC-SVM |
23.5353 |
1.13e−08年 |
| ParsNet + + |
SCARGC-1NN |
28.3756 |
2.57e−09年 |
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