【摘 要】
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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
【机 构】
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北京化工大学经济管理学院,北京化工大学信息科学与技术学院
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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
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