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基于径向基神经网络和正则化极限学习机的多标签学习模型 被引量：13
1
作者 单东 许新征 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期833-840,共8页
相比径向基(RBF)神经网络,极限学习机(ELM)训练速度更快,泛化能力更强.同时,近邻传播聚类算法(AP)可以自动确定聚类个数.因此,文中提出融合AP聚类、多标签RBF(ML-RBF)和正则化ELM(RELM)的多标签学习模型(ML-AP-RBF-RELM).首先,在该模型... 相比径向基(RBF)神经网络,极限学习机(ELM)训练速度更快,泛化能力更强.同时,近邻传播聚类算法(AP)可以自动确定聚类个数.因此,文中提出融合AP聚类、多标签RBF(ML-RBF)和正则化ELM(RELM)的多标签学习模型(ML-AP-RBF-RELM).首先,在该模型中输入层使用ML-RBF进行映射,且通过AP聚类算法自动确定每一类标签的聚类个数,计算隐层节点个数.然后,利用每类标签的聚类个数通过K均值聚类确定隐层节点RBF函数的中心.最后,通过RELM快速求解隐层到输出层的连接权值.实验表明,ML-AP-RBF-RELM效果较好. 展开更多
关键词 多标签学习 正则化极限学习机(relm) 径向基神经网络(RBFNN) 前馈神经网络
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多样性正则化极限学习机的集成方法 被引量：1
2
作者 陈洋 王士同 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2022年第8期1819-1828,共10页
极限学习机(ELM)是一种单隐层前向网络的训练算法,随机确定输入层权值和隐含层偏置,通过分析的方法确定输出层的权值,ELM克服了基于梯度的学习算法的很多不足,如局部极小、不合适的学习速率、学习速度慢等,却不可避免地造成了过拟合的... 极限学习机(ELM)是一种单隐层前向网络的训练算法,随机确定输入层权值和隐含层偏置,通过分析的方法确定输出层的权值,ELM克服了基于梯度的学习算法的很多不足,如局部极小、不合适的学习速率、学习速度慢等,却不可避免地造成了过拟合的隐患且稳定性较差,特别是对于规模较大的数据集。针对上述问题,提出多样性正则化极限学习机(DRELM)的集成方法。首先,从改变隐层节点参数的分布来为每个ELM随机选取输入权重,采用LOO交叉验证方法和MSE^(PRESS)方法来寻找每个基学习器的最优隐节点数,计算并输出最优隐含层输出权重,训练出较好且具有差异性的基学习器。然后,将有关多样性的新惩罚项显式添加到整个目标函数中,迭代更新每个基学习器的隐含层输出权重并输出结果。最后,集成所有基学习器的输出结果对其求平均值,得到整个网络模型最后的输出结果。该方法能够有效地实现多样性正则化极限学习机(RELM)的融合,兼顾准确率和多样性。在10个不同规模的UCI数据集上的实验结果表明所提出的方法是行之有效的。 展开更多
关键词 极限学习机(ELM) 集成学习 多样性 正则化极限学习机(relm)
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基于正则极限学习机的鞋面缺陷图像识别方法研究
3
作者 陈耀东 邓三鹏 +2 位作者 佘明辉 白晋红 陈辉煌 《机器人技术与应用》 2021年第6期29-32,共4页
针对制鞋企业大多采用人工检测鞋面缺陷效率低、成本高的问题,本文提出一种基于正则极限学习机的鞋面缺陷图像识别方法。本方法首先采用工业相机采集鞋面缺陷图像,并提取其特征值;然后基于正则极限学习机算法对所提取特征值进行数据处理... 针对制鞋企业大多采用人工检测鞋面缺陷效率低、成本高的问题,本文提出一种基于正则极限学习机的鞋面缺陷图像识别方法。本方法首先采用工业相机采集鞋面缺陷图像,并提取其特征值;然后基于正则极限学习机算法对所提取特征值进行数据处理;最后对特征值进行训练识别。检测结果表明,正则极限学习机算法在复杂检测环境下具有高识别精度,识别成功率在93.0%以上,且检测时间不超过0.51s,满足鞋面缺陷检测的工艺需求。 展开更多
关键词 机器视觉 正则极限学习机(relm) 图像处理 特征值
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