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针对在样本类别分布不平衡场景下，现有的主动学习算法普遍失效及训练时间过长等问题，提出采用建模速度更快的极限学习机，即ELM(ExtremeLearningMachine)作为主动学习的基分类器，并以加权ELM算法用于主动学习过程的平衡控制，进而在理论上推导了其在线学习的过程，大幅降低了主动学习的时间开销，并将最终的混合算法命名为AOW-ELM算法。通过12个基准的二类不平衡数据集验证了该算法的有效性与可行性。