基于自适应选择ELM集成的情感识别

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为了克服采用基于Boosting算法和Bagging算法生成的个体网络时难以满足误差独立条件的问题,本文提出一种基于局部分类精度估计的自适应ELM集成的方法,即通过估计各个体ELM在未知样本邻域内的分类精度,选择具有最大局部分类精度的个体ELM输出作为分类结果。实验表明,采用本文方法进行情感识别可以获得较好的效果。
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