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演化算法和分析方法的結合是機器學習領域近幾年的一個研究熱點。研究如何將差分進化（DE）演化算法與基于超限學習機（ELM）的半監督分類算法相結合。首先，提出了一種基于DE和ELM的半監督分類方法（DE-ELM-SSC），該算法大致步驟為：采用多種差分進化策略對超限學習機輸入權重和偏置參數進行優化，并根據均方根誤差選岀一個適合目標數據集的最優策略;將上一步選岀的最優進化策略應用于DE算法，從而達到優化ELM網絡參數的目的;為了構造半監督分類預測模型，采用Tri- training技術實現了三個改進ELM基分類器的協同訓練。然后，采用非線性方法改進現有慣性策略方法，實現了縮放因子自適應調整，從而優化了DE-ELM-SSC算法，得到DE-EIM-SSC算法。UCI標準數據集上的大量實驗結果表明，DE-ELM-SSCˉ算法能根據數據集選擇合適的進化策略，并自適應調整縮放因子，獲得比 Baselinε方法更高的分類準確率。
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