【摘要】：針對核極限學(xué)習機高斯核函數(shù)參數(shù)選優(yōu)難,影響學(xué)習機訓(xùn)練收斂速度和分類精度的問題,該文提出一種K插值單純形法的核極限學(xué)習機算法。把核極限學(xué)習機的訓(xùn)練看作一個無約束優(yōu)化問題,在訓(xùn)練迭代過程中,用Nelder-Mead單純形法搜索高斯核函數(shù)的最優(yōu)核參數(shù),提高所提算法的分類精度。引入K插值為Nelder-Mead單純形法提供合適的初值,減少單純形法的迭代次數(shù),提高了新算法的訓(xùn)練收斂效率。通過在UCI數(shù)據(jù)集上的仿真實驗并與其它算法比較,新算法具有更快的收斂速度和更高的分類精度。
【圖文】：

1±=1±=10±=50±=100最好精度最差精度平均精度±值精度(%)DNA21.4124.6380.9494.6566.3855.0394.6521.4157.174.595.72Letter4.1983.3289.0477.8854.2249.6989.044.1959.722.452196.92Msplice54.8659.5979.5394.2475.5254.8694.2454.8669.77694.82Musk84.0886.0989.9695.2295.9496.1396.1384.0891.2422496.99Cnae9.2780.3991.3888.5871.5549.3591.389.2765.091.663192.67Chess0.1758.5562.1032.8224.3522.0862.100.1733.350.83263.21D3189.3395.6796.6792.3323.5016.3396.6716.3368.971.747197.17圖1高斯核參數(shù)取值對訓(xùn)練精度和測試精度的影響第8期蘇一丹等：K插值單純形法核極限學(xué)習機的研究1863

桓鍪屎系乃閹鞒踔擔囝行У亟餼雋說ゴ啃畏ǘ?搜索參數(shù)初值敏感的問題，加速了核ELM的訓(xùn)練收斂。表5給出本文算法與近兩年4種相關(guān)算法的分類精度比較。4種相比較的極限學(xué)習機算法分別是：帶權(quán)重變化和決策融合的極限學(xué)習機(WMOS-2017)[19]、基于文化基因算法的極限學(xué)習機(M-2016)[20]、實例克隆極限學(xué)習機(IC-2017)[21]、基于多層感知機的極限學(xué)習機(H-2016)[22]。表5相關(guān)比較算法的分類精度取自相應(yīng)的文獻，表中的“—”符號表示相比較算法文獻未給出該數(shù)據(jù)集的圖2K插值法對單純形核ELM訓(xùn)練收斂的影響1864電子與信息學(xué)報第40卷

【相似文獻】

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9 童明O

本文編號：2670428