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一种新颖的小样本整体趋势扩散技术被引量：8: 2016年; 基于数据驱动的生产过程建模、优化与控制是当今学术界与企业界的研究与应用热点。大数据时代小样本问题不可忽视。针对诸如人工神经网络(ANNs)、极限学习机(ELMs)等传统建模方法在小样本条件下难以获得较高的学习精度,提出了一种新颖的多分布整体趋势扩散技术(multi-distribution mega-trend-diffusion,MD-MTD)用于提升小样本学习精度。通过整体扩散技术推估小样本属性可接受范围,在整体趋势扩散的基础上,增加了均匀分布和三角分布描述小样本数据特性,生成虚拟样本,填补小样本数据点间的信息间隔。利用标准函数产生标准样本,在正交实验和不均匀样本实验下论证了MD-MTD的合理性和有效性,用MLCC和PTA两个实际的工业数据集进一步验证了MD-MTD的实用性。实验结果表明,MD-MTD能提高小样本学习精度8%以上。; 朱宝陈忠圣余乐安; 关键词：正交实验

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朱宝