组合降采样极限学习机

• 作者: 吕卫 褚晶辉 闵行
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 不平衡数据集 分类器 组合降采样 极限学习机
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 159-162
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3126字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.11.041

摘要

设计了一种针对不平衡数据集的学习机,即组合降采样极限学习机(EUS ELMs).当训练数据集不平衡时,普通分类器对少数样本的分类敏感性较低,而给予多数样本过度关注.针对这种问题,将组合降采样结构与极限学习机(ELM)结合起来,形成一种新的组合学习机.该学习机继承了组合降采样结构对样本选择的依赖性小的优点,和极限学习机分类效率高、耗时短的优势,而且可以通过不同的参数设置控制对少数样本的关注度,根据使用者需求获得不同分类效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吕卫	天津大学电子信息工程学院	53	338	10.0	15.0
2	褚晶辉	天津大学电子信息工程学院	34	261	8.0	14.0
3	闵行	天津大学电子信息工程学院	3	6	2.0	2.0