加权极限学习机相关论文
针对多传感器管道缺陷检测数据融合精度不高的问题，本文提出了一种改进鸟群算法与加权正则化极限学习机相结合的多传感器检测管道缺......
基于机器学习的入侵检测系统普遍存在由于入侵数据维度大、数据样本不均衡和离散度大而严重影响分类性能的问题。提出了一种基于LF......
人工智能领域的不断发展为科学预测提供更多策略,但是传统的预测方法都有一定程度上的不足。极限学习机算法作为一种新型的单隐层......
影响煤矿发生突水的因素有很多。众多的影响因素之间,一般还存在着一定的重叠现象,导致多数影响因素具有不定性、模糊相似性和非线......
提出一种改进的果蝇算法优化加权极限学习机入侵检测算法,利用加权极限学习机训练时间短、泛化性能好等优点,对NSL-KDD入侵检测数......
为了能够及时准确地预测连铸漏钢,提出了一种基于改进人工蜂群算法(IABC)优化加权极限学习机(WELM)参数的连铸漏钢预测模型,有效地......
针对在样本类别分布不平衡场景下，现有的主动学习算法普遍失效及训练时间过长等问题，提出采用建模速度更快的极限学习机，即ELM(Extrem......
提出了一种基础加权极限学习机的SAR目标识别算法。首先采用Gabor滤波器对图像进行特征放大处理,然后把处理后的特征采用主成分分......
基因表达谱数据一般来源于临床试验,而在临床试验中,试验样本的类分布情况是不确定的,这就使得表达谱数据往往具有比较明显的不平......
分类是人工智能的一项重要任务,对信息的识别与认知起着至关重要的作用。本课题的核心目标是要挖掘训练样本中重要的数据信息,构建......
污水生化处理中的运行故障会引起出水水质不达标、运行费用增高和环境二次污染等严重问题,需要及时准确地对运行故障进行诊断。考......
污水处理过程的故障诊断数据具有高度不平衡性,影响了故障诊断效果,尤其是降低故障类别的识别正确率,导致出水水质不达标、运行费......
污水处理系统是一个复杂的、影响因素非常多的生化反应系统,污水处理厂在长期运行中容易发生运行故障,如果这些故障没有得到及时恰......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
为了提高对变压器罕见故障的诊断准确率，有效应对变压器油中溶解气体（DGA）数据存在的样本不均衡现象，提出了一种基于加权极限学习机（wei......
在污水处理过程故障会导致出水水质下降、运行费用增高甚至造成环境的二次污染，而污水处理故障诊断数据的典型不平衡特性，严重影响了......
针对AdaBoost框架下加权极限学习机没有考虑到离群点对分类面的影响,提出基于AdaBoost的权值极限学习机的改进算法。利用隐层空间......
提出一种基于样本分布的极限学习机预测模型WELMSD.该模型先用kN近邻密度估计方法估计出样本的密度值,再用估计出的密度值给传统EL......
