【摘 要】
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针对多输出极限学习机(MELM)分类模型输入层权值和阈值随机选取导致的分类精度波动问题,提出一种基于改进花粉算法(CS-ACFPA)的极限学习机多分类模型(CS-ACFPA-MELM)。利用自
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.71771111）
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针对多输出极限学习机(MELM)分类模型输入层权值和阈值随机选取导致的分类精度波动问题,提出一种基于改进花粉算法(CS-ACFPA)的极限学习机多分类模型(CS-ACFPA-MELM)。利用自适应算子和Tent策略优化花粉算法的寻优方式,构造一种基于代价敏感的适应度函数,使花粉算法能够更好地匹配MELM模型的输出,最后使用改进的花粉算法和基于代价敏感的适应度函数优化极限学习机的输入权值和阈值,以提高MELM模型的的分类性能。通过对比实验验证了CS-ACFPA算法对MELM模型改进的有效性,并且体现了CS-
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