針對(duì)核極限學(xué)習(xí)機(jī)參數(shù)優(yōu)化困難的問題,提出一種基于網(wǎng)格搜索柔性多面體的最優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法。為高斯核變量和懲罰變量構(gòu)造二維網(wǎng)格,從網(wǎng)格中選取最小目標(biāo)函數(shù)值所對(duì)應(yīng)的參數(shù)點(diǎn)構(gòu)造初始柔性多面體,解決柔性多面體對(duì)初始值敏感的問題;給柔性多面體的變形搜索參數(shù)添加權(quán)重值,區(qū)分核參數(shù)和懲罰參數(shù)對(duì)核極限學(xué)習(xí)機(jī)分類性能影響程度;通過迭代柔性多面體實(shí)現(xiàn)核極限學(xué)習(xí)參數(shù)的最優(yōu)化搜索,用所獲最優(yōu)參數(shù)構(gòu)造核極限學(xué)習(xí)機(jī)并用于數(shù)據(jù)分類。在UCI、KEEL和人工數(shù)據(jù)集上與其它優(yōu)化核極限學(xué)習(xí)機(jī)算法進(jìn)行計(jì)算結(jié)果比較,驗(yàn)證所提算法的可行性。

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【部分圖文】：

圖1 核參數(shù)與懲罰參數(shù)在KELM上的影響

式中:N為訓(xùn)練樣本總數(shù),Perror(σi,Cj)表示在核參數(shù)為σi以及懲罰參數(shù)為Cj時(shí)錯(cuò)誤分類的樣本數(shù)。令允許的訓(xùn)練誤差為TolFun,默認(rèn)值設(shè)定為0.01。選取二維網(wǎng)格中滿足F(σi,Cj)>TolFun條件的網(wǎng)格點(diǎn)組合成參數(shù)集合G(σi,Cj,F(σi,Cj))。然....

圖2 網(wǎng)格搜索優(yōu)化柔性多面體法收斂迭代次數(shù)對(duì)比

表3與GA-KELM、PSO-KELM和GS-KELM之間的對(duì)比:分類精度與標(biāo)準(zhǔn)偏差數(shù)據(jù)集名GSFP-KELMGA-KELMPSO-KELMKS-KELM(σ,C)準(zhǔn)確率/%(σ,C)準(zhǔn)確率/%(σ,C)準(zhǔn)確率/%σ準(zhǔn)確率/%climate(1,2....

圖3 網(wǎng)格搜索優(yōu)化柔性多面體法評(píng)估次數(shù)對(duì)比

圖2網(wǎng)格搜索優(yōu)化柔性多面體法收斂迭代次數(shù)對(duì)比表4是本文算法與近幾年出現(xiàn)的一些極限學(xué)習(xí)機(jī)算法的分類精度比較,分別是基于文化基因算法的極限學(xué)習(xí)機(jī)(M-ELM)[15]、實(shí)例克隆極限學(xué)習(xí)機(jī)(IC-ELM)[16]、基于多目標(biāo)優(yōu)化的稀疏極限學(xué)習(xí)機(jī)算法(MO-SELM)[17]。相關(guān)比較....

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