【摘 要】
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针对训练电能质量复合扰动分类模型遇到少量已知历史数据和海量未标注的采样数据共存的现象,提出了一种基于混合流形正则化图拉普拉斯-海森半监督极限学习机(Laplacian Hessian semi-supervised-extreme learning machine,LHSS-ELM)的复合扰动识别方法.所提方法通过Laplacian正则化和Hessian正则化相结合更好地挖掘未标注扰动样本的局部结构信息.不同噪声水平下的实验结果表明:LHSS-ELM在复合扰动识别上准确率高于常见的半监督极限学习机模型,它
【机 构】
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福建农林大学机电工程学院,福州350002;华中科技大学电气与电子工程学院,武汉430074
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针对训练电能质量复合扰动分类模型遇到少量已知历史数据和海量未标注的采样数据共存的现象,提出了一种基于混合流形正则化图拉普拉斯-海森半监督极限学习机(Laplacian Hessian semi-supervised-extreme learning machine,LHSS-ELM)的复合扰动识别方法.所提方法通过Laplacian正则化和Hessian正则化相结合更好地挖掘未标注扰动样本的局部结构信息.不同噪声水平下的实验结果表明:LHSS-ELM在复合扰动识别上准确率高于常见的半监督极限学习机模型,它与传统基于支持向量机的半监督模型对比,精度也有明显的提高,表明所提方法是一种有效的复合扰动识别方法.
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