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基于不均衡的加權(quán)在線貫序極限學(xué)習(xí)機

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

資料介紹

  針對現(xiàn)有學(xué)習(xí)算法難以有效提高不均衡在線貫序數(shù)據(jù)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(gòu)的加權(quán)在線貫序極限學(xué)習(xí)機。該算法從提取在線貫序數(shù)據(jù)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(gòu)建少類樣本的可信區(qū)域,并通過對該區(qū)域內(nèi)樣本進(jìn)行過采樣,來構(gòu)建符合樣本分布趨勢的均衡樣本集,進(jìn)而建立初始模型;而在線階段則對貫序到達(dá)的數(shù)據(jù)根據(jù)訓(xùn)練誤差賦予各樣本相應(yīng)權(quán)重,同時動態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。采用UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和澳門實測氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗對比,結(jié)果表明,與現(xiàn)有在線貫序極限學(xué)習(xí)機( OS-ELM)、極限學(xué)習(xí)機(ELM)和元認(rèn)知在線貫序極限學(xué)習(xí)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(xùn)練時間與其他三種算法相差不大。結(jié)果表明在不影響算法復(fù)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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