public class var { int a=10; int b=21; public static void main(String[] args) { var v=new var(); System.out.println("这个是全局变量a="+ v.a); v.print(); } void print() { int c=20; System.out. println("这个是局部变量c="+ c); } } ...展开收缩
典型的局部全局一致性学习(Learning with Local and Global Consistency,LLGC)是基于图的半监督学习算法,虽然可以对样本进行有效标注,但对非线性数据却无能为力,且会出现维数灾难现象。为此,在LLGC的基础上引入核函数,提出核化局部全局一致性学习(KLLGC)解决上述问题。提升机故障诊断的实验结果表明KLLGC的有效性和可行性。
