| 基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机 |
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| 引用本文： | 张森悦,谭文安,王楠.基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机[J].吉林大学学报(理学版),2019,57(5):1185-1192. |
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| 作者姓名： | 张森悦 谭文安 王楠 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京211106;沈阳航空航天大学经济与管理学院,沈阳 110136;南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京,211106;吉林财经大学管理科学与信息工程学院,长春,130117 |
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| 摘 要： | 针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.
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| 关 键 词： | 布谷鸟搜索算法 核极限学习机 组合核函数 |
| 收稿时间： | 2018-12-11 |
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