极限学习机在岩性识别中的应用

基于传统支持向量机(SVM)训练速度慢、参数选择难等问题,提出了基于极限学习机(ELM)的岩性识别.该算法是一种新的单隐层前馈神经网络(SLFNs)学习算法,不但可以简化参数选择过程,而且可以提高网络的训练速度.在确定了最优参数的基础上,建立了ELM的岩性分类模型,并且将ELM的分类结果与SVM进行对比.实验结果表明,ELM以较少的神经元个数获得与SVM相当的分类正确率,并且ELM参数选择比SVM简便,有效降低了训练速度,表明了ELM应用于岩性识别的可行性和算法的有效性.     

极限学习机与支持向量机在储层渗透率预测中的对比研究

极限学习机ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。本文将极限学习机引入到储层渗透率的预测中,通过对比支持向量机,分析其在储层渗透率预测中的可行性和优势。实验结果表明,极限学习机与支持向量机有近似的预测精度,但在参数选择以及学习速度上极限学习机具有明显的优势。     

极限学习机类不平衡数据学习算法研究

尽管极限学习机因具有快速、简单、易实现及普适的逼近能力等特点被广泛应用于分类、回归及特征学习问题,但是,极限学习机同其他标准分类方法一样将最大化各类总分类性能作为算法的优化目标,因此,在实际应用中遇到数据样本分布不平衡时,算法对大类样本具有性能偏向性。针对极限学习机类不平衡学习问题的研究起步晚,算法少的问题,在介绍了极限学习机类不平衡数据学习研究现状,极限学习机类不平衡数据学习的典型算法-加权极限学习机及其改进算法的基础上,提出一种不需要对原始不平衡样本进行处理的Adaboost提升的加权极限学习机,通过在15个UCI不平衡数据集进行分析实验,实验结果表明提出的算法具有更好的分类性能。     

基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法

极限学习机（Extreme learning machine, ELM）作为一种新技术具有在回归和分类中良好的泛化性能。局部空间信息的模糊C均值算法(Weighted fuzzy local information C-means, WFLICM)用邻域像素点的空间信息标记中心点的影响因子,增强了模糊C均值聚类算法的去噪声能力。基于极限学习机理论,对WFLICM进行改进优化,提出了基于ELM的局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法(New kernel weighted fuzzy local information C-means based on ELM,ELM-NKWFLICM)。该方法基于ELM特征映射技术,将原始数据通过ELM特征映射技术映射到高维ELM隐空间中,再用改进的新核局部空间信息的模糊C均值聚类图像分割算法(New kernel weighted fuzzy local information C-means,NKWFLICM)进行聚类。 实验结果表明 ELM-NKWFLICM算法具有比WFLICM算法更强的去噪声能力,且很好地保留了原图像的细节,算法在处理复杂非线性数据时更高效, 同时克服了模糊聚类算法对模糊指数的敏感性问题。     

基于极限学习机的机械臂自适应神经控制

针对刚性机械臂系统的控制问题,提出基于极限学习机(ELM)的自适应神经控制算法.极限学习机随机选择单隐层前馈神经网络(SLFN)的隐层节点及其参数,仅调整其网络的输出权值,以极快的学习速度获得良好的推广性.采用李亚普诺夫综合法,使所提出的ELM控制器通过输出权值的自适应调整能够逼近系统的模型不确定性部分,从而保证整个闭环控制系统的稳定性.将该自适应神经控制器应用于2自由度平面机械臂控制中,并与现有的径向基函数(RBF)神经网络自适应控制算法进行比较.实验结果表明,在同等条件下,ELM控制器具有良好的跟踪控制性能,表明了所提出控制算法的有效性.     

极限学习机集成在骨髓细胞分类中的应用

骨髓细胞的分类有重要的医学诊断意义。先对骨髓细胞图像分割和特征提取,用提取出来的训练集对极限学习机训练,再用该分类器对未知样本识别。针对单个分类器性能的不稳定,提出基于元胞自动机的极限学习机集成算法。通过元胞自动机抽样策略构建差异大的训练子集,多个分类器并行学习,多数投票法联合决策。实验结果表明,与BP、支持向量机比较,该算法基本无参数调整,学习速度快,分类精度高能达到97.33%,且有效克服了神经网络分类器不稳定的缺点。     

正负模糊规则系统、极限学习机与图像分类

传统的图像分类一般只利用了图像的正规则,忽略了负规则在图像分类中的作用。Nguyen将负规则引入图像分类,提出将正负模糊规则相结合形成正负模糊规则系统,并将其用于遥感图像和自然图像的分类。实验证明,其在图像分类过程中取得了很好的效果。他们提出的前馈神经网络模型在调整权值时利用了梯度下降法,由于步长选择不合理或陷入局部最优从而使训练速度受到了限制。极限学习机（ELM）是一种单隐层前馈神经网络（SLFN）学习算法,具有学习速度快,泛化性能好的优点。本文证明了极限学习机与正负模糊规则系统的实质是等价的,遂将其用于图像分类。实验结果说明了极限学习机能很好的利用正负模糊规则相结合的方法对图像进行分类,实验结果较为理想。     

基于信息熵优化的极限学习机研究及应用

为了提高极限学习机对化工过程的高维数据进行建模的能力,提出了一种基于信息熵优化的学习算法。利用互信息方法判断输入变量与输出变量之间的相关性,通过去除部分与输出变量相关性较弱的输入变量来过滤冗余信息,从而达到降维的目的。然后利用熵权法对输入数据进行加权优化,从而降低输入数据中的离散点对极限学习机模型精确度的影响。因此本文提出了一种基于信息熵的ELM算法。该算法以UCI标准数据集进行测试,并以PTA工业系统数据进行实际验证。实验结果表明,与传统ELM算法相比,优化后的学习算法在处理高维数据时具有稳定性强、建模精度高的特点。从而拓展了神经网络技术在化工领域里的应用。     

基于特征融合的极限学习机图像分类方法

针对遥感图像分类结果受外界因素影响大、实时性较差等问题,提出一种融合图像卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)特征和尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)特征,结合极限学习机(Extreme Learn-in...     

选择性集成极限学习机分类器建模研究

极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)具有训练过程极为快速的优点,但在实际分类应用中ELM分类器的分类精度和稳定性有时并不能满足要求。针对这一问题,在ELM用于分类时引入一种训练结果信息量评价指标来改进输出权值矩阵的求解方法,并增加隐层输出矩阵竞争机制来提高ELM的稳定性。为了进一步提高ELM的分类正确率,借鉴神经网络集成的理论,提出一种选择性集成ELM分类器。在集成方法中采用改进Bagging法并提出一种基于网络参数向量的相似度评价方法和选择性集成策略。最后通过UCI数据测试表明,同Bagging法和传统的全集成法相比,该方法拥有更为优秀的分类性能。     

BP人工神经网络在图像分割中的应用

图像分割是图像处理和计算机视觉的重要研究领域,也是图像识别和图像分析的基础性工作之一。图像分割效果的好坏直接影响图像特征的提取、图像识别的精度。BP人工神经网络在理论上具有实现任意非线性映射的能力,具有自学习、自适应及鲁棒性强的特点,在模式识别、模式分类和模糊控制等领域得到广泛应用。作者将BP人工神经网络成功地运用于印鉴图像分割、车牌号码图像的分割等工作中,取得了良好的图像分割效果。     

GHSOM在遥感图像分割中的应用

提出一种基于自组织增长分级神经网络（Growing Hierarchical Self-Organizing Map ,GHSOM）的遥感图像分类方法。首先详细分析了GHSOM方法的基本原理和算法,然后成功将其应用于遥感图像分类。实验结果表明了GHSOM通过分级的分类方法有效解决了SOM分类中的混分问题,大大提高了分类精度和效率,是一种新的有效的无监督遥感图像分类方法。     

局部信息保持极限学习机的遥感图像分类

极限学习机ELM(Extreme learning machine)以其简单快速和良好的泛化能力在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。近年来,研究人员将其应用到高光谱遥感图像分类问题中。然而,由于数据样本有限,极限学习机及其相关技术在遥感图像中存在数据学习不充分的问题。流形学习算法揭示了数据内在的几何结构信息。根据遥感图像的特点,基于流形学习的思想,将遥感图像数据样本的流行结构引入到ELM模型中,提出一种基于局部信息保持极限学习机LPKELM(locality information preserving extreme learning machine)。为了验证所提算法的有效性,使用两个高光谱遥感图像数据集进行实验。实验结果表明,LPKELM的分类性能优于SVM、KELM、KCRT-CK和MLR算法。     

基于极限学习机的网页分类应用

极限学习机ELM不同于传统的神经网络学习算法（如BP算法）,是一种高效的单隐层前馈神经网络（SLFNs）学习算法。将极限学习机引入到中文网页分类任务中。对中文网页进行预处理,提取其特性信息,从而形成网页特征树,产生定长编码作为极限学习机的输入数据。实验结果表明该方法能够有效地分类网页。     

大数据分割式极限学习机算法

在海量数据输入背景下，为提升极限学习机算法的学习速度，降低计算机内存消耗，提出一种分割式极限学习机算法。将海量数据分割成[K]等份，分别训练极限学习机并获得单一外权，基于算术平均算子得到分割式极限学习机的综合外权；为避免异常数据对极限学习机输出结果的影响，采用有序加权平均算子融合单一极限学习机的输出信息，使分割式极限学习机的输出结果更为稳定。数值对比仿真显示：分割式极限学习机比传统极限学习机的学习速度、拟合精度和内存消耗都高，验证了该方法的有效性和可行性。     

双权值神经网络在图像分割中的应用

采用基于误差反向传播的双权值神经网络学习算法,同时确定核心权值、方向权值以及幂参数、学习率等参数,通过适当地调节这些参数,从而实现尽可能多种不同超曲面的特性。在对双权值网络进行训练时,通过对人物头像的分割,将该算法与带动量项BP算法进行了比较。最后将双权值神经网络成功地运用于车牌号码等图像的分割工作中,取得了良好的图像分割效果。     

极限学习机在机场旅客吞吐量预测中的应用

极限学习机(ELM)是一种新型单馈层神经网络算法,在训练过程中只需要设置合适的隐藏层节点个数,随机赋值输入权值和隐藏层偏差,一次完成无需迭代.结合遗传算法在预测模型参数寻优方面的优势,找到极限学习机的最优参数取值,建立成都双流国际机场旅客吞吐量预测模型,通过对比支持向量机、BP神经网络,分析遗传-极限学习机算法在旅客吞吐量预测中的可行性和优势.仿真结果表明遗传-极限学习机算法不仅可行,并且与原始极限学习机算法相比,在预测精度和训练速度上具有比较明显的优势.     

图像分割在医学图像处理中的应用研究

图像分割是图像处理中的重要工作,医学图像的多样性和复杂性使其在图像分割中具有较大的难度。阈值法由于高效、简单而成为图像分割的重要方法,但对于复杂的医学图像,其效果并不很理想。Powell法是最好的直接搜索法,利用改进的Powell法可以更好地搜索目标。为此,提出了一种将Otsu法和Powell法相结合的图像分割方法,仿真实验表明,该方法可以快速有效地分割图像,鲁棒性强。     

遗传神经网络在图像分割中应用研究

针对图像分割的复杂性,利用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,设计出误差最小的神经网络,然后再对图像的像素进行分类识别,实现并提高了图像分割性能。仿真实验表明,与传统的图像分割方法相比,取得了比传统方法更好的图像分割效果。