[发明专利]一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法在审
| 申请号： | 202210568528.3 | 申请日： | 2022-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN114861814A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 臧绍飞;马建伟;马晓毓;李兴海;吕进锋;马超 | 申请（专利权）人： | 河南科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州豫鼎知识产权代理事务所(普通合伙) 41178 | 代理人： | 轩文君 |
| 地址： | 471000 河南*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于联合迁移极限学习机的数据分类方法，本发明有效解决了现有ELM不具备知识迁移能力而导致其分类性能不佳的问题；解决的技术方案包括：首先，对数据集样本进行预处理；其次，在ELM中引入跨领域均值逼近（CDMA），得到一个具有迁移能力的极限学习机，有效地最小化两个域的边际和条件分布差异；然后，构造另一个具有输出权重对齐和参数逼近的ELM模型。应用子空间对齐技术来对齐两个领域的输出权重，同时添加近似项来逼近输出权重，促进知识迁移；最后，用两个学习过的ELM对目标样本进行分类预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 联合 迁移 极限 学习机 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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