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改进的超限学习机及其在不平衡数据中的应用
被引量：
2
1
作者
李晗缦
王丽丹
段书凯
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期140-148,共9页
超限学习机(ELM)作为一种简单高效的学习算法被广泛应用于分类和拟合问题中.但是ELM在训练过程中逼近所有的样本容易造成过拟合,并且单个的ELM在不平衡数据分类上效果欠佳.因此,本文提出了一种新的基于分层交叉验证的集成超限学习机,该...
超限学习机(ELM)作为一种简单高效的学习算法被广泛应用于分类和拟合问题中.但是ELM在训练过程中逼近所有的样本容易造成过拟合,并且单个的ELM在不平衡数据分类上效果欠佳.因此,本文提出了一种新的基于分层交叉验证的集成超限学习机,该算法在训练阶段将集成学习和分层交叉验证相结合:①集成学习通过将若干个网络组合大大提高分类性能;②分层交叉验证最大程度学习样本的分布特点.基于KEEL数据库的不平衡数据分类问题的实验表明,新提出的算法更加稳定并且有更高的分类性能.
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关键词
分层交叉验证
集成学习
超限学习机
不平衡数据分类
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职称材料
题名
改进的超限学习机及其在不平衡数据中的应用
被引量：
2
1
作者
李晗缦
王丽丹
段书凯
机构
西南大学电子与信息
工程
学院
智能传动与控制技术国家与地方联合工程实验室
智能
计算与
智能
控制
重庆市重点
实验室
出处
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期140-148,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61571372,61672436)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(XDJK2016A001,XDJK2017A005).
文摘
超限学习机(ELM)作为一种简单高效的学习算法被广泛应用于分类和拟合问题中.但是ELM在训练过程中逼近所有的样本容易造成过拟合,并且单个的ELM在不平衡数据分类上效果欠佳.因此,本文提出了一种新的基于分层交叉验证的集成超限学习机,该算法在训练阶段将集成学习和分层交叉验证相结合:①集成学习通过将若干个网络组合大大提高分类性能;②分层交叉验证最大程度学习样本的分布特点.基于KEEL数据库的不平衡数据分类问题的实验表明,新提出的算法更加稳定并且有更高的分类性能.
关键词
分层交叉验证
集成学习
超限学习机
不平衡数据分类
Keywords
stratified cross-validation
ensemble learning
extreme learning machine(ELM)
imbalanced data classification
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
改进的超限学习机及其在不平衡数据中的应用
李晗缦
王丽丹
段书凯
《西南大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2020
2
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