基于粒计算的ELM加权集成算法研究

陈丽芳; 代琪; 付其峰

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基于粒计算的ELM加权集成算法研究

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在数据处理中,应用单一学习机建模处理难以获得问题的有效解。针对此问题,提出一种以极限学习机为基学习机的加权集成学习算法。采用粒计算确定条件属性权重并排序;依据排序结果实现数据集粒化,构造多个矩阵粒;在不同矩阵粒上分别构建极限学习机训练;最后将各基学习机的训练结果进行加权集成。采用Python编程仿真整个计算过程。仿真结果表明,加权集成算法在计算速度和预测精度上均优于传统集成算法,尤其适合大数据集处理,为集成学习融合计算提供了一种新的研究思路。

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来源
《华北理工大学学报：自然科学版》 |2020年第3期|P.126-132|共7页
作者
陈丽芳; 代琪; 付其峰;
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作者单位

华北理工大学理学院河北唐山063210;

华北理工大学理学院河北唐山063210;

华北理工大学信息工程学院河北唐山063210;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
极限学习机; 粒计算; 集成学习; 矩阵粒;

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