【摘 要】
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针对核极限学习机参数优化困难的问题,提出一种基于网格搜索柔性多面体的最优化核极限学习机算法。为高斯核变量和惩罚变量构造二维网格,从网格中选取最小目标函数值所对应的
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51667004、61762009)
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针对核极限学习机参数优化困难的问题,提出一种基于网格搜索柔性多面体的最优化核极限学习机算法。为高斯核变量和惩罚变量构造二维网格,从网格中选取最小目标函数值所对应的参数点构造初始柔性多面体,解决柔性多面体对初始值敏感的问题;给柔性多面体的变形搜索参数添加权重值,区分核参数和惩罚参数对核极限学习机分类性能影响程度;通过迭代柔性多面体实现核极限学习参数的最优化搜索,用所获最优参数构造核极限学习机并用于数据分类。在UCI、KEEL和人工数据集上与其它优化核极限学习机算法进行计算结果比较,验证所提算法的可行性。
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