基于有序编码的核极限学习顺序回归模型

来源 :电子与信息学报 | 被引量 : 4次 | 上传用户：kedy830622

【摘要】

：

顺序回归是机器学习领域中介于分类和回归之间的有监督问题。在实际中,许多带有序关系标签的问题都可以被建模成顺序回归问题,因此顺序回归受到众多学者的关注。基于极限学习机(ELM)的算法能有效避免因迭代过程陷入的局部最优解,减少训练时间,但基于极限学习机的算法在顺序回归问题上的研究较少。该文将核极限学习机与纠错输出编码相结合,提出了一种基于有序编码的核极限学习顺序回归模型。该模型有效解决了如何在顺序回归

【作者】

：

李佩佳石勇汪华东牛凌峰

【机构】

：

中国科学院大学计算机与控制学院,中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室,中国科学院虚拟经济与数据科学研究中心,中国科学院大学经济与管理学院

【出处】

：

电子与信息学报

【发表日期】

：

2018年06期

【关键词】

：

纠错输出编码顺序回归极限学习机核函数

【基金项目】

：

国家自然科学基金（71110107026,71331005,91546201,11671379,111331012）, 中国科学院大学资助项目（Y55202LY00）

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