一种修正的模糊极限学习机

• 作者: 李丽娜 楚永贺 闫德勤
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 不平衡数据 信息关联 特征映射
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 234-240
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 4434字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.05.041

摘要

极限学习机ELM(Extreme learning machine)作为一个有竞争力的机器学习算法,以其简单的理论和易于实施的特点吸引了越来越多学者的关注.近来,针对噪音及离群数据,研究人员提出了相关的研究算法,然而如何将ELM更好地应用在含有噪音及离群数据的分类问题中仍是一个重要的研究课题.基于数据的信息关联的技术思想提出一种修正的模糊极限学习机(MFELM).MFELM的优势在于:1)MFELM在处理噪音及离群数据的分类问题时能够保持ELM处理正常数据分类问题的良好性能;2)适用于ELM的激活函数或核函数同样适用于MFELM模型;3)根据不同的需求给每个数据样本分配不同的隶属度,MFELM可以推广到代价敏感学习中.通过使用UCI数据集和普遍应用的人脸数据集进行实验,实验结果表明该提出的算法显著提高了ELM的分类能力并优于其他算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫德勤	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	124	1071	15.0	28.0
2	楚永贺	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	10	26	3.0	5.0
3	李丽娜	辽宁师范大学计算机与信息技术学院	11	33	2.0	5.0