【摘 要】
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针对经典极限学习机中输入权值随机初始化容易导致输出稳定性不够好进而影响分类性能的问题,提出外类入侵度初始化参数的方法,对极限学习机随机初始化的输入权值用样本的属性
【机 构】
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福建师范大学数学与信息学院,福建师范大学数字福建环境监测物联网实验室
【基金项目】
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福建省自然科学基金(2018J01778);国家自然科学基金(61772134);博士后基金(2016M600494)
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针对经典极限学习机中输入权值随机初始化容易导致输出稳定性不够好进而影响分类性能的问题,提出外类入侵度初始化参数的方法,对极限学习机随机初始化的输入权值用样本的属性特征信息进行修正.该方法对包含两个类别样本的数据集,将其中一个类作为本类,另一个类作为外类.对于每个特征,统计本类和外类样本重叠的区域占本类取值范围的比例,也统计重叠区域中外类样本数目占重叠区域总样本数目的比例.然后依据这两种占比值计算每个特征的外类入侵度.再根据入侵度大小调整极限学习机模型中隐含层的输入权值.在10个UCI数据集上进行的分类实验
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