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演化算法和分析方法的結(jié)合是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域近幾年的一個研究熱點。研究如何將差分進(jìn)化（DE）演化算法與基于超限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）的半監(jiān)督分類算法相結(jié)合。首先，提出了一種基于DE和ELM的半監(jiān)督分類方法（DE-ELM-SSC），該算法大致步驟為：采用多種差分進(jìn)化策略對超限學(xué)習(xí)機(jī)輸入權(quán)重和偏置參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并根據(jù)均方根誤差選岀一個適合目標(biāo)數(shù)據(jù)集的最優(yōu)策略;將上一步選岀的最優(yōu)進(jìn)化策略應(yīng)用于DE算法，從而達(dá)到優(yōu)化ELM網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的目的;為了構(gòu)造半監(jiān)督分類預(yù)測模型，采用Tri- training技術(shù)實現(xiàn)了三個改進(jìn)ELM基分類器的協(xié)同訓(xùn)練。然后，采用非線性方法改進(jìn)現(xiàn)有慣性策略方法，實現(xiàn)了縮放因子自適應(yīng)調(diào)整，從而優(yōu)化了DE-ELM-SSC算法，得到DE-EIM-SSC算法。UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的大量實驗結(jié)果表明，DE-ELM-SSCˉ算法能根據(jù)數(shù)據(jù)集選擇合適的進(jìn)化策略，并自適應(yīng)調(diào)整縮放因子，獲得比 Baselinε方法更高的分類準(zhǔn)確率。
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