《表7 振动测试：基于主成分分析-极限学习机的选船模型》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
对随机某次预测结果基于总缺陷数从大到小进行排序，选出总缺陷数排在前25位的25艘可检船，船舶编号如表7。图3为此次预测的总缺陷数的预测值与真实值的比较。
| 图表编号 | XD00185145200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.12.01 |
| 作者 | 郑中义、牟家奇 |
| 绘制单位 | 大连海事大学航海学院、大连海事大学航海学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表7 实证回归结果：吉林省城乡融合评价指标体系的构建与“一带一路”倡议的关系研究——基于主成分分析法与ARDL模型》2020.09.01
- 《表1 试验钢成分：基于改进极限学习机的无线传感器网络故障检测方法》2021.01.15
- 《表6 基于主成分分析的元素理化性质与SERTC中边界离子+硬离子推荐值的线性回归模型（n=7)》2020.11.10
- 《表7 主成分得分：基于主成分分析构建大豆蛋白对低盐乳化肠的品质综合评价模型》2020.12.20
- 《表3 可读性分析表：基于主成分分析对凉山少数民族地区成人学习的动因分析》2020.05.28
- 《表1 样本基本信息：基于主成分分析对凉山少数民族地区成人学习的动因分析》2020.05.28
- 《表2 样本数据：基于主成分分析-极限学习机的选船模型》2020.12.01
- 《表4 小儿临床概况：基于主成分分析-极限学习机的选船模型》2020.12.01
- 《表7 信息熵值：基于主成分分析-极限学习机的选船模型》2020.12.01
- 《表3 指标权重：基于主成分分析-极限学习机的选船模型》2020.12.01
- 《表2 样本数据：基于主成分分析-极限学习机的选船模型》2020.12.01
- 《表1 实验参数：基于主成分分析-极限学习机的选船模型》2020.12.01
- 《表2 分析谱线：主成分分析结合极限学习机辅助激光诱导击穿光谱用于铝合金分类识别》2020.01.01
- 《表7 主成分排名表：基于主成分分析模型的高职数学课信息化教学评价》2019.12.10
- 《表6 模型预测效果对比：基于动态主元分析和极限学习机的分解炉出口温度预测》2019.12.18
- 《表1 主成分分析结果：基于弱监督学习卷积神经网络的心脏按压评估》2019.05.01
- 《表3 快速定位时间测试：现代农机导航系统设计——基于极限学习机图像智能分类算法》2019.12.01
- 《表4 导航精度测试：现代农机导航系统设计——基于极限学习机图像智能分类算法》2019.12.01
- 《表4 导航精度测试：现代农机导航系统设计——基于极限学习机图像智能分类算法》2019.12.01
- 《表2 训练相对误差比较：基于主元提取的鲁棒极限学习机研究及其化工建模应用》2019.02.01