一种自适应确定隐层节点数的增量半监督超限学习机算法

单隐层前馈神经网络中,隐层节点个数是影响网络的学习能力和复杂程度的重要因素.在实际应用当中,如何确定网络的隐层节点个数仍然是一个开放的问题.在半监督超限学习机(SS-ELM)的基础上,本文提出了一种增量半监督超限学习机(ISS-ELM)算法,对于给定的学习精度,该算法能够逐个或者成批地增加隐层节点,并自适应确定隐层节点...     

Gauss-Seidel迭代法收敛的新准则

给出了当‖ B‖F =∑ni=1b2i ≥ 1 ,b2i =∑nj=1|bij|2 ,i=1 ,n时 ,Gauss-Seidel迭代法收敛的充分条件 ,并给出了敛速估计     

面向不平衡数据集的一种精化Borderline-SMOTE方法

合成少数类过采样技术(SMOTE)是一种被广泛使用的用来处理不平衡问题的过采样方法,SMOTE方法通过在少数类样本和它们的近邻间线性插值来实现过采样.Borderline-SMOTE方法在SMOTE方法的基础上进行了改进,只对少数类的边界样本进行过采样,从而改善样本的类别分布.通过进一步对边界样本加以区分,对不同的边界样本生成不同数目的合成样本,提出了面向不平衡数据集的一种精化Borderline-SMOTE方法(RB-SMOTE).仿真实验采用支持向量机作为分类器对几种过采样方法进行比较,实验中采用了10个不平衡数据集,它们的不平衡率从0.064 7到0.536 0.实验结果表明:RB-SMOTE方法能有效地改善不平衡数据集的类分布的不平衡性.     

高职教育《高等数学》教学改革探讨

本文探讨了高职专业《高等数学》课程教学的现状,就其教学方法和考试方法的改革,提出了一些建议。     

一种面向动态不平衡数据流的集成超限学习机分类算法

随着数据收集、存储和传输技术的快速发展，数据流的挖掘处理技术正在成为机器学习中的一个热点问题。在许多情形下，持续到达的数据之间可能会呈现出不平衡的态势，甚至是动态不平衡，这给许多机器学习算法造成了困难。文中提出面向动态不平衡数据流的集成超限学习机算法，设计了数据流中不平衡率变化的快速监测方法，修正了历史数据不平衡率的计算方式，使其更接近不平衡率的实时变化，并结合超限学习机的特点，将增量学习与集成学习结合。定期剔除权重低的基分类器，利用新到达的数据更新集成中的基分类器和训练新的基分类器。该方法针对动态不平衡数据流设计，具有很好的学习能力，同时也能适用于静态或者平衡的数据流的分类。实验中，将该方法与其他几种常用的方法在一些不同类型的数据流上进行了比较，结果表明，文中方法的分类性能更好。     

前馈网络的一种高精度鲁棒在线贯序学习算法

基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经网络的内权矩阵和外权矩阵得到逐步调整.该算法与在线贯序-极限学习机(OS-ELM)相比,具有更高的精度和鲁棒性.同时,通过实验和分析,表明OS-DFT-ELM具有优良性能.     

一类特殊二重循环矩阵逆矩阵的求法

本文给出了一类特殊二重循环矩阵逆矩阵的求法 ,推广了文 [1 ]的结果 .     

基于ELM特征映射的kNN算法

研究了基于ELM特征映射的kNN算法,利用ELM特征映射,将原始数据映射到这种高维特征空间当中,使得数据间变得更加线性可分,即数据结构会变得简单,因此,在利用kNN算法进行分类时,利用ELM特征空间中对应的特征数据代替原始空间中的数据进行分类将会取得更好的分类效果.最后,来自MNIST和UCI中的几个数据集的仿真实验进一步验证了该算法的优良性能.