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基于成员相似性的集成极端学习机
被引量：
1
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作者
叶松林
韩飞
赵敏汝
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第4期1089-1093,共5页
为了增大各成员间的差异度以改善集成系统的性能,提出了一种基于成员间相似性选择的集成极端学习机(ELM)。首先,筛选出分类性能较高的备选极端学习机;其次,根据成员间的相似性运用微粒群算法(PSO)进一步选出最优的集成成员集合。通过选...
为了增大各成员间的差异度以改善集成系统的性能,提出了一种基于成员间相似性选择的集成极端学习机(ELM)。首先,筛选出分类性能较高的备选极端学习机;其次,根据成员间的相似性运用微粒群算法(PSO)进一步选出最优的集成成员集合。通过选出相似度低的极端学习机来提高集成成员间差异度,从而有效提高集成系统的分类能力。选出的成员学习机在不同的集成规则下都具有良好性能。在四个UCI数据集上的实验结果表明,与经典的集成极端学习机相比,基于成员相似性选择的集成极端学习机具有更优的泛化性能和稳定性。
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关键词
微粒群算法
集成极端学习机
成员相似性
极端
学习
机
泛化性能
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题名
基于成员相似性的集成极端学习机
被引量：
1
1
作者
叶松林
韩飞
赵敏汝
机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第4期1089-1093,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61271385)
文摘
为了增大各成员间的差异度以改善集成系统的性能,提出了一种基于成员间相似性选择的集成极端学习机(ELM)。首先,筛选出分类性能较高的备选极端学习机;其次,根据成员间的相似性运用微粒群算法(PSO)进一步选出最优的集成成员集合。通过选出相似度低的极端学习机来提高集成成员间差异度,从而有效提高集成系统的分类能力。选出的成员学习机在不同的集成规则下都具有良好性能。在四个UCI数据集上的实验结果表明,与经典的集成极端学习机相比,基于成员相似性选择的集成极端学习机具有更优的泛化性能和稳定性。
关键词
微粒群算法
集成极端学习机
成员相似性
极端
学习
机
泛化性能
Keywords
Particle Swarm Optimization （PSO）
ensemble Extreme Learning Machine （ELM）
members similarity
extreme learning machine
generalization performance
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于成员相似性的集成极端学习机
叶松林
韩飞
赵敏汝
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
1
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