【摘 要】
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针对传统的一类分类器分布适应性差、数据描述不够精确等问题,提出了基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器.该方法首先采用Parzen窗法对数据分布的全局概率密度进行估计,
【机 构】
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江苏科技大学计算机学院,中国船舶重工集团有限公司规划发展部
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61305058,61572242);江苏省自然科学基金资助项目(BK20130471);中国博士后特别资助计划项目(2015T80481);中国博士后科学基金资助项目(2013M540404);江苏省博士后基金资助项目(1401037B)
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针对传统的一类分类器分布适应性差、数据描述不够精确等问题,提出了基于Parzen窗估计的一类加权极限自编码器.该方法首先采用Parzen窗法对数据分布的全局概率密度进行估计,进而对样本进行个性化加权操作,并训练极限学习机,从而实现对样本分布的精确描述.特别地,极限学习机以自编码器的方式实现,并通过重构误差来确定样本类属.实验结果表明:与诸多传统方法相比,其不但具有更好的数据描述能力,而且兼具时间复杂度低的优点.
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