极速学习机

作品数：45被引量：288H指数：6
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面向跨数据集指静脉识别的可快速迁移模型
《模式识别与人工智能》2023年第8期671-684,共14页黄喆 郭成安 
深度学习技术在手指静脉识别任务中展现出显著的性能优势和潜力.但是,由于其昂贵的训练开销以及不同数据集间存在的类别和分布差异,在某个数据集表现优异的模型可能难以高效应用到新数据或者在新数据上表现不佳.针对识别系统被应用到不...
关键词：跨数据集识别 快速迁移学习 指静脉识别 极速学习机(ELM) 两阶段迁移学习 
光纤安防系统中振动信号的特征提取和识别被引量：15
《计算机研究与发展》2019年第9期1859-1871,共13页邹柏贤 许少武 苗军 逯燕玲 
国家自然科学基金项目(41671165,61650201);北京市教委科技计划项目(KM201911232003);北京未来芯片技术高精尖创新中心科研基金项目(KYJJ2018004);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划高水平创新团队建设计划项目(IDHT20180515)~~
利用光纤振动传感器可以实现分布式周界安防监测,进而实现自动报警.对周界安防监测信号的分析处理和识别受到业界关注.对光纤信号的特征提取和识别方法进行综述,这些特征提取方法通过对光纤振动信号的时域这个维度进行各种分解,从而提...
关键词：入侵事件 实验样本 基于类间样本差向量的约束极速学习机 基于混合向量的约束极速学习机 识别率 
基于聚类核的核极速学习机被引量：1
《南京师大学报（自然科学版）》2019年第3期145-150,共6页王丽娟 丁世飞 
国家自然科学基金项目(61672522、61379501)
传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要调整大量的网络参数,例如输入权值以及隐层单元的偏置,而极速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,便可以产生唯一的最优解,因此它具有学习速度快且泛...
关键词：极速学习机 k 均值聚类 Bagged聚类核 RBF核函数 
基于极速学习的Choquet模糊积分分类器
《河北大学学报（自然科学版）》2019年第4期337-341,共5页陈爱霞 张春琴 
国家自然科学基金资助项目(61672205);河北省教育厅青年基金资助项目(QN2018161)
在交互环境下,模糊积分分类器具有良好的分类性能.如何确定在属性集幂集上定义的模糊测度是模糊积分分类器中的一个关键问题.当属性的个数增加时,计算复杂度呈指数级增长.为了解决这一问题,借鉴极速学习机算法中权重向量随机确定的思想...
关键词：模糊测度 模糊积分 CHOQUET模糊积分 极速学习机 遗传算法 
基于代价极速学习机的软件缺陷报告分类方法被引量：3
《软件学报》2019年第5期1386-1406,共21页张天伦 陈荣 杨溪 祝宏玉 
国家自然科学基金(61672122;61602077;61732011)~~
在所有的软件系统开发过程中,Bug的存在是不可避免的问题.对于软件系统的开发者来说,修复Bug最有利的工具就是Bug报告.但是人工识别Bug报告会给开发人员带来新的负担,因此,自动对Bug报告进行分类是一项很有必要的工作.基于此,提出用基...
关键词：软件Bug报告 有监督分类方法 半监督学习方法 样本迁移方法 极速学习机 
一种粒子群优化的SVM-ELM模型被引量：11
《计算机科学与探索》2019年第4期657-665,共9页王丽娟 丁世飞 
国家自然科学基金(Nos.61672522;61379101)~~
极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络(single hidden layer feedforward neural networks,SLFNs)学习算法,近几年来已成为机器学习研究的热门领域之一。但是ELM单个隐层节点的判断能力不...
关键词：粒子群算法(PSO) 支持向量机(SVM) 极速学习机(ELM) SVM-ELM 
针对设备差异性问题的增量式室内定位方法被引量：3
《计算机科学》2018年第10期69-77,共9页夏俊 刘军发 蒋鑫龙 陈益强 
国家自然科学基金面上项目:面向可穿戴用户行为识别的增量学习方法研究(61572471);国家自然科学基金面上项目:融合多元传播模型和指纹模型的免标定室内定位方法研究(61472399);国家自然科学基金面上项目:递归深度学习网络的多极限环神经动力学模型及方法研究(61572004);广东省科技计划项目:面向健康监护的新型智能贴件关键技术研发及产业化(2015B010105001)资助
随着WLAN的普及,基于RSS(Received Signal Strength)的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。其中,基于指纹的定位方法已成为主流,此类方法的特点之一在于要求离线训练数据与在线测试数据满足独立同分布,然而,在实际环境中,现有的指...
关键词：室内定位 设备差异性 增量学习 极速学习机 物联网 
一种新颖的基于遗传算法的正则极速学习机
《电脑知识与技术》2018年第8期179-181,共3页姚彤 
国家自然科学基金（61402227,61502407）; 湖南省教育厅项目（16C1546）; 湘潭大学博士启动费项目（KZ08055）资助
极速学习机（extreme learning machine,ELM）具有训练速度快和良好的泛化能力等优点,已被广泛应用,并取得了较大成功。然而初始的ELM仅基于经验风险最小化,可能导致过拟合问题,因此该文结合结构风险最小化理论,采用遗传算法获取最优风...
关键词：极速学习机 正则极速学习机 遗传算法 人脸识别 
基于仿真样本生成的极速学习机泛化能力改进算法
《南京大学学报（自然科学版）》2018年第1期75-84,共10页敖威 何玉林 黄哲学 何玉鹏 
国家自然科学基金(61503252;61473194);中国博士后科学基金第九批特别资助项目(2016T90799);广东省人民政府联合基金(U1301252);深圳大学新引进教师科研启动项目(2018060)
极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注,已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构,增加了模型的复杂度并容易产生过拟合.提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(E...
关键词：随机权网络 极速学习机 泛化能力 不确定性 仿真样本 邻域 
权重随机正交化的极速非线性判别分析网络被引量：2
《计算机技术与发展》2018年第1期23-27,共5页谢群辉 田青 
国家自然科学基金资助项目(61472186);中国博士后科学基金特别资助项目(20133218110032);南京信息工程大学人才启动基金
极速学习机(Extreme Learning Machine,ELM)以其训练速度快、易实现、泛化性能好等优点受到了广泛关注。然而在数据维度较高的场景,数据中往往蕴含着较多冗余信息,而经典ELM尚未能很好地应对这个问题。此外,经典ELM也未能对标记数据的...
关键词：极速学习机 线性判别分析 神经网络 降维 分类 
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