【摘 要】
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针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSO.ELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入
【机 构】
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中国民航大学计算机科学与技术学院,中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
【基金项目】
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民航局科技创新引导资金专项(MHRD20150107),中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室开放基金(2015ASP02).
论文部分内容阅读
针对传统极端学习机算法(ELM)和K近邻分类算法(KNN)在处理分类问题中存在的问题,提出一种基于PSO.ELM特征映射的KNN分类算法。该算法利用ELM的输入层权值和隐层神经元对输入样本进行非线性映射,并利用粒子群算法(PSO)寻找一组最优的ELM映射参数,再将映射后的特征样本输入到KNN算法中,提高处理线性不可分问题的能力。在多个数据集上的实验结果表明,文中算法比KNN改进算法以及ELM改进算法有更高的分类正确率。
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