【摘 要】
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针对多输出极限学习机(MELM)分类模型输入层权值和阈值随机选取导致的分类精度波动问题,提出一种基于改进花朵授粉算法(ACFPA)的极限学习机多分类模型(CSACFPA-MELM)。首先对于花朵授粉算法,利用基于反向学习的Tent映射优化初始配子位置,在全局搜索中以小概率变异引入Tent混沌搜索,在局部搜索中添加自适应算子,将切换概率p转化成迭代次数的函数。其次,构造一种基于代价敏感的适应度函数,
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针对多输出极限学习机(MELM)分类模型输入层权值和阈值随机选取导致的分类精度波动问题,提出一种基于改进花朵授粉算法(ACFPA)的极限学习机多分类模型(CSACFPA-MELM)。首先对于花朵授粉算法,利用基于反向学习的Tent映射优化初始配子位置,在全局搜索中以小概率变异引入Tent混沌搜索,在局部搜索中添加自适应算子,将切换概率p转化成迭代次数的函数。其次,构造一种基于代价敏感的适应度函数,使花朵授粉算法能够更好的匹配MELM模型的输出,最后使用基于代价敏感的适应度函数优化极限学习机的输入权值和阈值,以提高MELM模型的分类性能。在实验部分,本文利用多个不同纬度和不同样本数的UCI数据集对改进后的极限学习机分类模型进行测试,由实验可知:ACFPA算法相比于FPA算法精度得到了有效提高;改进的花朵授粉算法能够有效提高极限学习机分类模型的分类精度,相比于FPA-MELM算法,CS-ACFPA-MELM算法能够提高模型的收敛速度。同时,相比于经典的LS-SVM、CART分类算法,随着样本数量的增加,CS-ACFPA-MELM模型在分类精度、卡帕系数上都有明显优势。有该论文有图21篇,表7个,参考文献62篇
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