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针对现有机器学习算法难以有效提高不均衡在线贯序数据中少类样本分类精度的问题,提出了一种基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习机。该方法的核心思路是根据在线贯序数据的分布特性,均衡各类别样本,以减少少类样本合成过程中的盲目性,主要包括离线和在线两个阶段。离线阶段采用主曲线分别建立各类别样本的分布模型,利用少类样本合成过采样算法对少类样本过采样,并根据各样本点到对应主曲线的投影距离分别为其设定相应大小的隶属度,最后根据隶属区间削减多类和少类虚拟样本,进而建立初始模型。在线阶段对贯序到达的少类样本过采样,并根据隶属区间均衡贯序样本,进而动态更新网络权值。通过理论分析证明了所提算法在理论上存在损失信息上界。采用UCI标准数据集和实际澳门气象数据进行仿真实验,结果表明,与现有典型算法相比,该算法对少类样本的预测精度更高,数值稳定性更好。 相似文献
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针对现有机器学习算法难以有效提高贯序不均衡数据分类问题中少类样本分类精度的问题,提出一种基于混合采样策略的在线贯序极限学习机。该算法可在提高少类样本分类精度的前提下,减少多类样本的分类精度损失,主要包括离线和在线两个阶段:离线阶段采用均衡采样策略,利用主曲线分别构建多类和少类样本的可信区域,在不改变样本分布特性的前提下,利用可信区域扩充少类样本和削减多类样本,进而得到均衡的离线样本集,建立初始模型;在线阶段仅对贯序到达的多类数据进行欠采样,根据样本重要度挑选最具价值的多类样本,进而动态更新网络权值。通过理论分析证明所提算法在理论上存在损失信息上界。采用UCI标准数据集和实际的澳门空气污染预报数据进行仿真实验,结果表明,与现有在线贯序极限学习机(OS-ELM)、极限学习机(ELM)和元认知在线贯序极限学习机(MCOS-ELM)算法相比,所提算法对少类样本的预测精度更高,且数值稳定性良好。 相似文献
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针对输入受外界扰动的系统在实现自适应控制难的问题,提出一种比例-积分-微分(PID)补偿的完全在线序贯极限学习机(FOS-ELM)控制器设计方法。首先,建立系统的动态线性模型,采用FOS-ELM算法设计控制器并学习其参数;其次,计算系统的实际输出误差,结合系统的控制误差,设计所需补偿的PID增量参数;最后,对PID补偿的FOS-ELM控制器参数在线调整并用于系统控制。在发动机空气燃油比(AFR)控制系统模型上进行实验,实验结果表明上述方法在实现自适应控制的同时降低了系统扰动输入带来的干扰,提高了系统有效控制率,在正负干扰系数为0.2时,其有效控制率从不足53%提高到93%以上。同时该方法易于实现,具有很强的鲁棒性和实用价值。 相似文献
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Ensemble of online sequential extreme learning machine 总被引:3,自引:0,他引:3
Liang et al. [A fast and accurate online sequential learning algorithm for feedforward networks, IEEE Transactions on Neural Networks 17 (6) (2006), 1411–1423] has proposed an online sequential learning algorithm called online sequential extreme learning machine (OS-ELM), which can learn the data one-by-one or chunk-by-chunk with fixed or varying chunk size. It has been shown [Liang et al., A fast and accurate online sequential learning algorithm for feedforward networks, IEEE Transactions on Neural Networks 17 (6) (2006) 1411–1423] that OS-ELM runs much faster and provides better generalization performance than other popular sequential learning algorithms. However, we find that the stability of OS-ELM can be further improved. In this paper, we propose an ensemble of online sequential extreme learning machine (EOS-ELM) based on OS-ELM. The results show that EOS-ELM is more stable and accurate than the original OS-ELM. 相似文献
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针对模拟电路故障诊断中特征提取以及模型训练时间较长的难题,采用了一种基于深度极限学习机的模拟电路故障诊断算法。该算法将深度学习中自编码器的思想引入到极限学习机中,构建深度网络,将底层的故障特征转换更加抽象的高级特征,能自主地学习数据特征,避免了繁琐的特征提取和选择。最终通过Sallen-Key和四运放双二次高通滤波2个模拟电路进行仿真研究,实验结果验证了算法在模拟电路故障诊断上的可行性,也表明模型学习速度快、泛化能力好,具有较强的诊断能力,故障诊断分类准确率可以达到100%,诊断时间在0.3 s左右。 相似文献
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极限学习机具有学习速度快、精度高的优点。为了进一步提高泛化能力,将差分进化算法的全局寻优和算法简单的特点引入到极限学习机的参数优化中,建立了基于差分进化算法优化极限学习机的模型,使两种算法的优点有机结合,应用于模拟电路故障诊断中。首先利用主元分析对电路采样信号进行处理,提取故障特征;其次利用差分进化算法的全局寻优能力优化极限学习机网络的权值和阈值,具有很好的泛化能力。此方法应用于电路仿真实例中,能在较短的时间内获得满意的结果。 相似文献
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限定记忆极端学习机及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现极端学习机(ELM)的在线训练,提出一种限定记忆极端学习机(FM-ELM).FM-ELM以逐次增加新训练样本与删除旧训练样本的方式,提高其对于系统动态变化特性的自适应性,并根据矩阵求逆引理实现了网络输出权值的递推求解,减小了在线训练过程的计算代价.应用于具有动态变化特性的非线性系统在线状态预测表明,FM-ELM是一种有效的ELM在线训练模式,相比于在线贯序极端学习机,FM-ELM具有更快的调节速度和更高的预测精度. 相似文献
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针对传统的批量学习算法学习速度慢、对空间需求量高的缺点,提出了一种基于簇的极限学习机的在线学习算法。该算法将分簇的理念融入到极限学习机中,并结合极限学习机,提出了一种基于样本类别和样本输出的分簇标准;同时提出了一种加权的Moore-Penrose算法求隐层节点与输出节点的连接权重。实验结果表明,该算法具有学习能力好、拟合度高、泛化性能好等优点。 相似文献
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重点研究了极限学习机ELM对行为识别检测的效果。针对在线学习和行为分类上存在计算复杂性和时间消耗大的问题,提出了一种新的行为识别学习算法(ELM-Cholesky)。该算法首先引入了基于Cholesky分解求ELM的方法,接着依据在线学习期间核函数矩阵的更新特点,将分块矩阵Cholesky分解算法用于ELM的在线求解,使三角因子矩阵实现在线更新,从而得出一种新的ELM-Cholesky在线学习算法。新算法充分利用了历史训练数据,降低了计算的复杂性,提高了行为识别的准确率。最后,在基准数据库上采用该算法进行了大量实验,实验结果表明了这种在线学习算法的有效性。 相似文献