【摘 要】
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极限学习机（ELM）在机器学习领域获得了很多的关注,并在应用方面取得了极大的成功。然而,极限学习机对训练数据中的异常值点和非高斯噪声非常敏感,从而大大阻碍了ELM的应用。概
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极限学习机（ELM）在机器学习领域获得了很多的关注,并在应用方面取得了极大的成功。然而,极限学习机对训练数据中的异常值点和非高斯噪声非常敏感,从而大大阻碍了ELM的应用。概率权重ELM方法主要对含有异常值和非高斯噪声数据集进行建模,首先建立概率局部ELM模型,并在此基础上利用Parzen窗方法建立局部模型的概率分布,然后将概率分布作为权重来融合所有的局部模型以建立全局鲁棒性模型。该方法成功地应用了数学例子和UCI实例,并与传统ELM、正则化ELM和鲁棒ELM进行了比较分析,结果表明概率权重ELM表现出了较
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提出了基于空间映射的顶点带属性网络的链接预测算法。顶点带属性网络包含拓扑及顶点属性两种信息,为了综合考虑这两种信息,将二者同时映射到另一空间。完成空间映射后,在新
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针对人脸图片的遮挡、伪装、光照及表情变化等问题,根据Gabor特征对遮挡、伪装、光照及表情变化有着更强的鲁棒性的特点,提出了联合Gabor误差字典和低秩表示的人脸识别算法(GDLRR)。首先对训练样本和测试样本分别进行Gabor特征提取,并将这些特征组成待测试的特征字典;然后将一个单位阵进行Gabor特征提取并训练成一个更紧凑的Gabor误差字典;最后联合Gabor误差字典和训练特征字典对测试特征