| 一种鲁棒非平衡极速学习机算法 |
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| 引用本文： | 孟凡荣,高春晓,刘 兵. 一种鲁棒非平衡极速学习机算法[J]. 计算机应用研究, 2014, 31(4): 985-988 |
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| 作者姓名： | 孟凡荣 高春晓 刘 兵 |
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| 作者单位： | 中国矿业大学 计算机科学与技术学院，江苏 徐州 221116 |
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| 基金项目： | 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110095110010);国家“863”计划资助项目(2012AA011004) |
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| 摘 要： | 极速学习机（ELM）算法只对平衡数据集分类较好，对于非平衡数据集，它通常偏向多数样本类，对于少数样本类性能较低。针对这一问题，提出了一种处理不平衡数据集分类的ELM模型（ELM-CIL），该模型按照代价敏感学习的原则为少数类样本赋予较大的惩罚系数，并引入模糊隶属度值减小了外围噪声点的影响。实验表明，提出的方法不仅对提高不平衡数据集中少数类的分类精度效果较明显，而且提高了对噪声的鲁棒性。
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| 关 键 词： | 极速学习机 不平衡数据集 基于核的可能性模糊C-均值聚类 神经网络 |
Robust extreme learning machine algorithm based on imbalanced datasets |
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| MENG Fan-rong;GAO Chun-xiao;LIU Bing. Robust extreme learning machine algorithm based on imbalanced datasets[J]. Application Research of Computers, 2014, 31(4): 985-988 |
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| Authors: | MENG Fan-rong GAO Chun-xiao LIU Bing |
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| Affiliation: | School of Computer Science & Technology, China University of Mining & Technology, Xuzhou Jiangsu 221116, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | extreme learning machine(ELM) imbalanced datasets KPFCM neural networks |
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