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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>基于不均衡的加權在線貫序極限學習機

      基于不均衡的加權在線貫序極限學習機

      2018-01-09 | rar | 0.82 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      　　針對現有學習算法難以有效提高不均衡在線貫序數據中少類樣本分類精度的問題，提出一種基于不均衡樣本重構的加權在線貫序極限學習機。該算法從提取在線貫序數據的分布特性入手，主要包括離線和在線兩個階段：離線階段主要采用主曲線構建少類樣本的可信區域，并通過對該區域內樣本進行過采樣，來構建符合樣本分布趨勢的均衡樣本集，進而建立初始模型；而在線階段則對貫序到達的數據根據訓練誤差賦予各樣本相應權重，同時動態更新網絡權值。采用UCI標準數據集和澳門實測氣象數據進行實驗對比，結果表明，與現有在線貫序極限學習機（ OS-ELM）、極限學習機（ELM）和元認知在線貫序極限學習機（MCOS-ELM）相比，所提算法對少類樣本的識別能力更高，且所提算法的模型訓練時間與其他三種算法相差不大。結果表明在不影響算法復雜度的情況下，所提算法能有效提高少類樣本的分類精度。

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