【摘 要】
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针对现有极限学习机集成学习算法分类精度低、泛化能力差等缺点,提出了一种基于蚁群优化思想的极限学习机选择性集成学习算法。该算法首先通过随机分配隐层输入权重和偏置的
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针对现有极限学习机集成学习算法分类精度低、泛化能力差等缺点,提出了一种基于蚁群优化思想的极限学习机选择性集成学习算法。该算法首先通过随机分配隐层输入权重和偏置的方法生成大量差异的极限学习机分类器,然后利用一个二叉蚁群优化搜索算法迭代地搜寻最优分类器组合,最终使用该组合分类测试样本。通过12个标准数据集对该算法进行了测试,该算法在9个数据集上获得了最优结果,在另3个数据集上获得了次优结果。采用该算法可显著提高分类精度与泛化性能。
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