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将基于单隐层前馈神经网络（SLFN）提出的极速学习机（ELM）算法和邻域粗糙集理论进行结合,提出基于邻域粗糙集的极速学习机算法,采用邻域粗糙集对样本集进行属性约简,去掉冗余属性,利用ELM对约简后的数据集进行学习,并对数据样本进行预测。实验表明ELM算法相比具有更高的训练精度和测试精度。
基于邻域粗糙集的极速学习机算法
【摘 要】
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将基于单隐层前馈神经网络（SLFN）提出的极速学习机（ELM）算法和邻域粗糙集理论进行结合,提出基于邻域粗糙集的极速学习机算法,采用邻域粗糙集对样本集进行属性约简,去掉冗余属性,
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,中国科学院计算技术研究所,智能信息处理重点实验室
【出 处】
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济南大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2015年5期
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