【摘 要】
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极限学习机(ELM)作为一种新的学习框架在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。与传统的神经网络相比,ELM随机选取输入权重,通过最小二乘法无需任何迭代来确定输出权重。因此,极限学习机在分类任务中具有快速高效的特点。基于ELM算法的优势,我们对其进行了深入的研究。由于数据样本复杂度较高以及在监督学习中带标签数据有限的问题,限制了极限学习机的泛化性能。鉴于该问题具有重要意义,我们对此进行了研究,从
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极限学习机(ELM)作为一种新的学习框架在模式识别和机器学习领域得到了广泛的应用。与传统的神经网络相比,ELM随机选取输入权重,通过最小二乘法无需任何迭代来确定输出权重。因此,极限学习机在分类任务中具有快速高效的特点。基于ELM算法的优势,我们对其进行了深入的研究。由于数据样本复杂度较高以及在监督学习中带标签数据有限的问题,限制了极限学习机的泛化性能。鉴于该问题具有重要意义,我们对此进行了研究,从以下两个方面对极限学习机进行改进:1)基于流形学习的思想,提出了基于局部信息保持极限学习机(localityinformation preserving extreme learning machine,LPKELM)。流形学习揭示了数据内在的几何结构信息,从流形学习的角度可以认为数据样本来自同一个边际分布,如果数据点在高维空间中离得很近,那么它们应该具有相似的属性,同属于一个类别。因此通过挖掘样本点间的几何结构能够为模式分类提供有效的信息。LPKELM将数据样本的几何结构信息和判别信息引入到ELM模型中,弥补了 ELM算法在监督学习中,学习不充分的问题。2)在上述LPKELM算法的基础上,提出了一种新的多映射核极限学习机(multiple-mapping kernel extreme learning machine framework,GKELM)。核函数的作用就是隐含着一个从低维空间到高维空间的映射,而这个映射可以把低维空间中线性不可分的两类点变成线性可分的。然而单一内核可能不足以表示所有数据情况,这将导致隐藏层输出矩阵的不适定问题,引起输出权重过拟合现象。因此核函数在极限学习机的分类中起到至关重要的作用。有效的核函数可以更好地获得数据的分布信息,避免数据冗余现象。因此,利用核函数的思想,将高光谱遥感数据映射到多层核函数中,充分利用了数据的空间分布信息,提高了分类性能。最后将两个算法应用到高光谱遥感图像数据集中进行实验,并与其他分类算法对比,从实验结果中可以看出所提算法有更高的分类准确率。
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