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半監督極限學習機分類模型

大小:0.71 MB 人氣: 2017-12-23 需要積分:1

  當數據集中包含的訓練信息不充分時,監督的極限學習機較難應用,因此將半監督學習應用到極限學習機,提出一種半監督極限學習機分類模型;但其模型是非凸、非光滑的,很難直接求其全局最優解。為此利用組合優化方法,將提出的半監督極限學習機化為線性混合整數規劃,可直接得到其全局最優解。進一步,利用近紅外光譜技術,將半監督極限學習機應用于藥品和雜交種子的近紅外光譜數據的模式分類。與傳統方法相比,在不同的光譜區域的數值實驗結果顯示:當數據集中包含訓練信息不充分時,提出的半監督極限學習機提高了模型的推廣能力,驗證了所提出方法的可行性和有效性。

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