發(fā)布時(shí)間：2018-10-12 10:50

【摘要】：集成分類通過將若干個(gè)弱分類器依據(jù)某種規(guī)則進(jìn)行組合,能有效改善分類性能。在組合過程中,各個(gè)弱分類器對(duì)分類結(jié)果的重要程度往往不一樣。極限學(xué)習(xí)機(jī)是最近提出的一個(gè)新的訓(xùn)練單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法。以極限學(xué)習(xí)機(jī)為基分類器,提出了一個(gè)基于差分進(jìn)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)加權(quán)集成方法。提出的方法通過差分進(jìn)化算法來優(yōu)化集成方法中各個(gè)基分類器的權(quán)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法與基于簡(jiǎn)單投票集成方法和基于Adaboost集成方法相比,具有較高的分類準(zhǔn)確性和較好的泛化能力。
[Abstract]:By combining several weak classifiers according to some rules, the ensemble classification can effectively improve the classification performance. In the process of combination, the importance of each weak classifier to the classification result is often different. Extreme learning machine (LLM) is a new learning algorithm for training single hidden layer feedforward neural networks. Based on extreme learning machine (LLM), a weighted ensemble method of LLM based on differential evolution is proposed. The proposed method uses differential evolution algorithm to optimize the weights of each base classifier in the ensemble method. The experimental results show that the proposed method has higher classification accuracy and better generalization ability than that based on simple voting method and Adaboost integration method.
【作者單位】： 遼寧師范大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;
【分類號(hào)】：TP18;TP311.13

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 吳燕玲;盧建剛;孫優(yōu)賢;;基于免疫原理的差分進(jìn)化[J];控制與決策;2007年11期

2 楊啟文;蔡亮;薛云燦;;差分進(jìn)化算法綜述[J];模式識(shí)別與人工智能;2008年04期

3 許小健;黃小平;錢德玲;;自適應(yīng)加速差分進(jìn)化算法[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2008年01期

4 寧桂英;周永權(quán);;基于優(yōu)進(jìn)策略的新差分進(jìn)化算法動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)的估計(jì)[J];計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2008年05期

5 譚躍;譚冠政;涂立;;一種新的混沌差分進(jìn)化算法[J];計(jì)算機(jī)工程;2009年11期

6 王培崇;錢旭;王月;虎曉紅;;差分進(jìn)化計(jì)算研究綜述[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年28期

7 肖術(shù)駿;朱學(xué)峰;;一種改進(jìn)的快速高效的差分進(jìn)化算法[J];合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2009年11期

8 周蕭;王萬良;徐新黎;;解決作業(yè)車間調(diào)度問題的混合差分進(jìn)化算法[J];輕工機(jī)械;2010年05期

9 王艷宜;;改進(jìn)差分進(jìn)化算法及其應(yīng)用[J];機(jī)械設(shè)計(jì)與研究;2010年05期

10 張照生;羅健旭;;基于差分進(jìn)化算法的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器[J];計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué);2011年12期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 陸絲馨;肖健梅;王錫淮;;基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的艦船電網(wǎng)重構(gòu)[A];第二十九屆中國(guó)控制會(huì)議論文集[C];2010年

2 樓洋;李均利;陳剛;;基于個(gè)體排序的差分進(jìn)化算法[A];'2010系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2010年

3 張倩;李海港;;多目標(biāo)問題的差分進(jìn)化算法研究[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第一分冊(cè)）[C];2009年

4 裴振奎;劉真;趙艷麗;;差分進(jìn)化算法在多目標(biāo)路徑規(guī)劃中的應(yīng)用[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)模糊信息與模糊工程分會(huì)第五屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2010年

5 劉國(guó)帥;楊侃;陳靜;周景舒;周冉;鄭姣;;差分進(jìn)化算法在三峽電站廠內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的應(yīng)用[A];中國(guó)水文科技新發(fā)展——2012中國(guó)水文學(xué)術(shù)討論會(huì)論文集[C];2012年

6 劉瀟;桂衛(wèi)華;王雅琳;王曉麗;陽春華;;一種改進(jìn)的多目標(biāo)差分進(jìn)化算法研究[A];中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)中南六�。▍^(qū)）2010年第28屆年會(huì)·論文集[C];2010年

7 趙娟;蔡濤;鄧方;楊紅偉;;基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的脈沖控制方法[A];中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)控制理論專業(yè)委員會(huì)B卷[C];2011年

8 袁沈堅(jiān);顧幸生;;基于差分進(jìn)化的膜計(jì)算優(yōu)化算法[A];上海市化學(xué)化工學(xué)會(huì)2010年度學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（自動(dòng)化專題）[C];2010年

9 姜立強(qiáng);郭錚;劉光斌;;差分進(jìn)化算法縮放因子取值策略研究[A];2007'儀表，，自動(dòng)化及先進(jìn)集成技術(shù)大會(huì)論文集（二）[C];2007年

10 倪惠康;杜文莉;錢鋒;;基于改進(jìn)差分進(jìn)化算法的PID參數(shù)優(yōu)[A];2009年中國(guó)智能自動(dòng)化會(huì)議論文集（第一分冊(cè)）[C];2009年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 孫浩;差分進(jìn)化多目標(biāo)優(yōu)化算法及其在鋁熱連軋軋制規(guī)程中應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2015年

2 陳盈果;面向任務(wù)的快速響應(yīng)空間衛(wèi)星部署優(yōu)化設(shè)計(jì)方法研究[D];國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2014年

3 謝宇;差分進(jìn)化的若干問題及其應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2015年

4 丁青鋒;基于元胞自動(dòng)機(jī)的差分進(jìn)化算法及其在通信系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];上海大學(xué);2015年

5 董峗;差分進(jìn)化算法研究及在港口物流調(diào)度中的應(yīng)用[D];東北大學(xué);2015年

6 葛延峰;有關(guān)智能優(yōu)化算法及應(yīng)用的若干問題研究[D];東北大學(xué);2013年

7 賈東立;改進(jìn)的差分進(jìn)化算法及其在通信信號(hào)處理中的應(yīng)用研究[D];上海大學(xué);2011年

8 劉榮輝;多階段自適應(yīng)差分進(jìn)化算法及應(yīng)用研究[D];東華大學(xué);2012年

9 郭鵬;差分進(jìn)化算法改進(jìn)研究[D];天津大學(xué);2012年

10 王旭;改進(jìn)差分進(jìn)化算法及其在可逆邏輯綜合中的應(yīng)用[D];東華大學(xué);2013年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 高靜;量子差分進(jìn)化算法在油田開發(fā)中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2015年

2 萬婧;基于離散微粒群算法和混合差分進(jìn)化算法的復(fù)雜生產(chǎn)調(diào)度問題求解[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 張轉(zhuǎn);基于差分進(jìn)化算法的混凝土德拜模型的研究[D];長(zhǎng)安大學(xué);2015年

4 江華;差分進(jìn)化算法的改進(jìn)及其在K-means聚類算法中的應(yīng)用[D];華中師范大學(xué);2015年

5 周志剛;基于差分進(jìn)化算法的信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型研究[D];華中師范大學(xué);2015年

6 任甜甜;差分進(jìn)化算法在反演問題中的研究與應(yīng)用[D];新疆大學(xué);2015年

7 楊洋;基于差分進(jìn)化的模糊C-均值聚類算法研究[D];電子科技大學(xué);2015年

8 王丹;基于輔助函數(shù)的自適應(yīng)差分進(jìn)化算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

9 劉家華;基于進(jìn)化計(jì)算的軋制生產(chǎn)過程操作優(yōu)化算法與系統(tǒng)開發(fā)[D];東北大學(xué);2013年

10 王旦平;圓形對(duì)稱振子陣列天線基于差分進(jìn)化算法的綜合[D];西安電子科技大學(xué);2014年

本文編號(hào)：2265835