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針對現(xiàn)有學習算法難以有效提高不均衡在線貫序數(shù)據(jù)中少類樣本分類精度的問題，提出一種基于不均衡樣本重構(gòu)的加權(quán)在線貫序極限學習機。該算法從提取在線貫序數(shù)據(jù)的分布特性入手，主要包括離線和在線兩個階段：離線階段主要采用主曲線構(gòu)建少類樣本的可信區(qū)域，并通過對該區(qū)域內(nèi)樣本進行過采樣，來構(gòu)建符合樣本分布趨勢的均衡樣本集，進而建立初始模型；而在線階段則對貫序到達的數(shù)據(jù)根據(jù)訓練誤差賦予各樣本相應(yīng)權(quán)重，同時動態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。采用UCI標準數(shù)據(jù)集和澳門實測氣象數(shù)據(jù)進行實驗對比，結(jié)果表明，與現(xiàn)有在線貫序極限學習機（ OS-ELM）、極限學習機（ELM）和元認知在線貫序極限學習機（MCOS-ELM）相比，所提算法對少類樣本的識別能力更高，且所提算法的模型訓練時間與其他三種算法相差不大。結(jié)果表明在不影響算法復雜度的情況下，所提算法能有效提高少類樣本的分類精度。
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