-
题名基于自组合核的增量分类方法
- 1
-
-
作者
冯林
张晶
吴振宇
-
机构
大连理工大学电子信息与电气工程学部计算机科学与技术学院
大连理工大学创新创业学院
-
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2016年第8期1958-1968,共11页
-
基金
国家自然科学基金(61173163
61370200)资助课题
-
文摘
在线极端学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)模型在解决动态数据实时分类问题时,无需批量计算,仅保留前一时刻训练模型,根据当前时刻样本调整原有模型即可。然而,该增量方法在离线训练阶段随机指定隐层神经元使模型鲁棒性差,且求解过程难以拓展于核方法,降低了分类效果。针对上述问题,提出一种基于自组合核的在线极端学习机(self-compounding kernel online sequential extreme learning machine,SCK-OSELM)模型。首先,提出一种新的自组合核(self-compounding kernel,SCK)方法,构建样本不同核空间的非线性特征组合,该方法可被应用于其他监督核方法中。其次,以稀疏贝叶斯为理论基础将训练数据的先验分布作为模型权值引入,并利用超参调整权值后验分布,从而达到对当前时间点参数稀疏的目的。最后,将稀疏得到的参数并入下一时刻运算。对动态数据的实时分类实验表明,该方法是一种有效的增量学习算法。相比于OSELM,该方法在解决动态数据实时分类问题时获得更稳定、准确的分类效果。
-
关键词
动态数据
在线极端学习机
自组合核
稀疏贝叶斯
-
Keywords
dynamic data
online sequential extreme learning machine
self-compounding kernel
sparse Bayesian
-
分类号
TP319
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
-
