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极限学习机(ELM)具有学习速度快、易实现和泛化能力强等优点,但单个ELM的分类性能不稳定。集成学习可以有效地提高单个ELM的分类性能,但随着数据规模和基ELM数目的增加,计算复杂度会大幅度增加,消耗大量的计算资源。针对上述问题,该文提出一种基于双错测度的极限学习机选择性集成方法(DFSEE),同时从理论和实验的角度进行了详细分析。首先,运用bootstrap 方法重复抽取训练集,获得多个训练子集,在ELM上进行独立训练,得到多个具有较大差异性的基ELM,构成基ELM池;其次,计算出每个基ELM的双错测度,将基ELM按照双错测度的大小进行升序排序;最后,采用多数投票算法,根据顺序将基ELM逐个累加集成,直至集成精度最优,即获得基ELM最优子集成,并分析了其理论基础。在10个UCI数据集上的实验结果表明,较其他方法使用了更小规模的基ELM,获得了更高的集成精度,同时表明了其有效性和显著性。 相似文献
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朴素贝叶斯分类算法由于其计算高效在生活中应用广泛。本文根据集成算法的差异性特征,聚类算法聚类点的选择方式的可变性,提出了基于K-medoids聚类技术的贝叶斯集成算法,朴素贝叶斯的泛化性能得到了提升。首先,通过样本集训练出多个朴素贝叶斯基分类器模型;然后,为了增大基分类器之间的差异性,利用K-medoids算法对基分类器在验证集上的预测结果进行聚类;最后,从每个聚类簇中选择泛化性能最佳的基分类器进行集成学习,最终结果由简单投票法得出。将该算法应用于UCI数据集,并与其他类似算法进行比较可得,本文提出的基于K-medoids聚类的贝叶斯集成算法(NBKME)提高了数据集的分类准确率。 相似文献
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本文首先介绍聚类集成的概况,其次介绍聚类集成算法的分类,然后具体分析聚类集成算法中的度量方法及其实验测试和结果,最后为聚类集成提供具有可行性的度量方法,从而提高聚类集成算法的准确性。 相似文献
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为解决复杂网络环境网络入侵事件特征复杂多变、新型入侵检测度低、检测时间长、难以实现实时检测的问题,本文提出一种基于核极限学习机(Kernel Extreme Learning Machine,KELM)选择性集成的网络入侵检测方法(SEoKELM-NID).该方法采用Bagging策略独立快速训练出多个KELM子学习器;然后基于边缘距离最小化(Margin Distance Minimization,MDM)准则对KELM子学习器的集成增益进行度量,通过选择增益度高的部分KELM子学习器进行选择性集成,获得泛化能力强、效率高的选择性集成学习器;同时,引入一种基于批量样本增量学习的KELM子分类器在线更新策略,实现入侵检测模型的在线更新,使SEoKELM-NID能有效适应复杂网络环境的变化.在KDD99数据集和一个以太网和无线网络混合的复杂网络仿真实验平台上进行了仿真实验验证,结果表明,SEoKELM-NID相比基于单个学习器以及传统集成学习的网络入侵检测方法具有更好的识别准确性以及更快的识别速度,特别对于未知的网络入侵连接事件响应速度快、漏报率低. 相似文献
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聚类集成是数据挖掘研究的一个热点。它是利用同一数据集的多个聚类划分集成在一起,以提高聚类分析的性能。当前相关研究大多没有考虑进行集成的聚类成员的质量,因此较差的成员会对集成结果产生不良影响。文中提出了一种基于加权co-occurrence矩阵的聚类集成算法(WCSCE)。该方法首先计算出聚类成员基于属性值的co-occurrence矩阵,然后对聚类成员的质量进行简单评价并赋予权重,生成加权co-occurrence矩阵,进而产生集成结果。最后通过实验验证了该算法的有效性,并提高了聚类质量。 相似文献
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针对图像增强的特点,提出改进混合蛙跳算法。首先对混合蛙跳的更新采用自适应的阈值选择策略,并对每只蛙的目标函数值赋予一定的概率分布,增加了得到更优蛙的机会;接着在混沌系统下,随机产生混沌序列,将混沌变量映射到优化变量的取值范围中,混合蛙跳可以遍历整个区间,这样得到群体最优位置;最后采用Beta函数实现图像增强。实验结果表明,此算法对图像增强效果明显,清晰度较高。 相似文献
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《电子技术与软件工程》2019,(18)
本文提出了一种结合SVM的选择性集成学习方法。算法基于集成学习的基本框架,通过对输入的训练子集进行特征选择处理并对随后的基分类器进行泛化能力的排序和选择,形成了一个新的集成分类器,以提高性能。文中试验采用UCI数据集与传统的Bagging算法做对比,结果表明本文算法可以有效地改善分类效果。 相似文献
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本文提出了一种基于选择性集成径向基函数神经网络(SE-RBFNN)的来波方向(DOA)估计方法,解决单个神经网络建模进行DOA估计精度低的问题。首先利用Bagging方法训练生成一定数量的RBFNN弱分类器,其估计精度低但泛化能力强;然后提出并运用等宽分箱—投票选择性集成方法剔除估计误差大的奇异值个体,优选部分RBFNN输出结果进行平均处理,从而获得了高精度的DOA估计。仿真结果表明了算法的有效性,相对单个RBFNN建模,构建的选择性集成模型能适应方向特征的变化,算法的来波估计精度显著提高。 相似文献
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粒子滤波方法是一种适合于非线性、非高斯系统状态的滤波方法,在目标跟踪等领域有着广泛应用。但传统粒子滤波方法的粒子之间缺乏交互性与合作意识,很可能在寻优过程中陷入局部极值。针对这一问题,提出一种混合蛙跳算法优化的粒子滤波方法。混合蛙跳算法速度快,全局搜索能力强,可以在局部间进行信息传递,使算法跳出局部极值。因此采用混合蛙跳算法优化传统粒子滤波方法,可以构建多种粒子子集的分布体系,把原本不具备智能行为的粒子分别赋予分群、选择、信息交互和进化等机制,使粒子群体表现出智能行为,从而使寻优搜索向着全局最优方向进行。最后采用仿真实验进行比较,优化后的方法在性能上明显优于传统粒子滤波方法,取得了较好效果。 相似文献
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本文介绍了其基本原理和算法模型。每年都有许多研究人员为了提高其优化性能做出贡献,本文从参数调整和混合优化两方面讨论了混合蛙跳算法近几年的一些改进,对该算法的应用也进行了梳理,最后分析了算法的进一步研究方向和应用领域。 相似文献
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为了进一步改善人脸识别系统在小样本条件下的识别性能,本文在图像分块协同表示分类算法的基础上,提出了一种新的基于多尺度分块协同表示选择性集成的人脸识别算法。该算法首先通过对各个尺度下的图像子块进行总变差加权,突出具有鉴别能力的局部关键特征子块的判别作用;其次通过多尺度分块协同表示的选择性集成,显著地提高了分类器的泛化能力和稳健性。对于三种不同采集条件下涵盖各种光照、表情和姿态变化的标准人脸数据库进行数值实验,实验结果表明新算法比现有的稀疏表示分类算法具有显著的识别性能和鲁棒性。 相似文献