《表2 数据描述：基于L1/L2极限学习机的熔池熔透状态识别》
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如表2所示，试验共采集463张熔池形态样本，其中全熔透状态样本150张，未熔透状态样本128张，过熔透状态样本185张.随机从每类样本中抽取30张作为测试样本，其余样本作为训练样本，进行4重交叉验证[12].结果如图5所示，三种方法取得的全熔透、未熔透、过熔透状态平均识别准确率并不相同.熔透识别的平均准确率最高的是L1/L2-ELM，ELM次之，效果最差的是BP.此外，从方差波动程度可以看出，L1/L2-ELM获得了较为稳定的识别效果.
| 图表编号 | XD0025472500 严禁用于非法目的 |
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| 绘制时间 | 2018.09.25 |
| 作者 | 冯宝、覃科、蒋志勇 |
| 绘制单位 | 机器人与焊接重点实验室桂林航天工业学院、广西高校非线性电路与光通信重点实验室广西师范大学、机器人与焊接重点实验室桂林航天工业学院、广西高校非线性电路与光通信重点实验室广西师范大学、机器人与焊接重点实验室桂林航天工业学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
