ELM极限学习机算法matlab源程序
基于随机森林和极限学习机算法融合的动漫用户性别识别,张子超,王晶,近年来动漫业务快速发展,动漫用户逐渐增加。对于动漫平台,针对不同性别用户在动漫客户端观看习惯上的差异,有必要根据性别为用
针对煤层自然发火的预测问题,以标志气体分析法为基础,提出了一种基于极限学习机的煤自然发火预报模型,该模型将直接构造出指标气体浓度与煤层是否自然发火之间的非线性映射关系,从而实现对煤层是否自然发火的识别
鉴于传统的协同过滤推荐算法在处理冷启动和数据较稀疏的问题上表现不佳,提出一种将堆栈降噪自编码器(stackeddenoisingautoencodes,SDAE)与最近邻推荐方法相结合的混合SDAE推
旋转机械不平衡故障专家系统的研究,吴轲,童敏明,通过建立专家知识库及推理机制,探索采用专家系统对旋转机械进行故障诊断,以实现旋转机械故障监测的智能化、自动化,提高设备运
为实现高速光通信系统高效低成本测试的目标,基于施密特正交化过程(GSOP,Gram-Schmidt orthogonalization procedure),提出了一种适用于偏振复用—多进制正交幅度调
为突破数据不平衡对算法的限制,更好地将子群发现技术应用到数据不平衡领域,设计了一个适合入侵检测数据集与子群发现算法的数据简化策略。实例简化阶段,应用均匀分布随机点定理与数据空间稀疏度构造属性相异度函数
基于特征相关度分析的不平衡数据混合采样方法,刁新平,高欣,通过采样方式使数据信息平衡是解决数据不平衡问题的一种主要途径。本文基于混合采样的思想,提出了一种基于特征相关度分析的不平
针对标记样本少的不平衡数据,提出一种基于证据理论和biased-SVM的不平衡数据半监督分类方法。首先采用随机子空间方法得到不同的视图;然后在各个视图上利用初始的标记样本集训练biased-SVM模型
通过剪枝技术与欠采样技术相结合来选择合适数据,以提高少数类分类精度,研究欠采样技术在不平衡数据集环境下的影响。结果表明,与直接欠采样算法相比,本文算法不仅在accuracy值上有所提高,更重要的是大大