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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2015-07-15

Journal:计算机研究与发展

Included Journals:EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

Volume:52

Issue:7

Page Number:1487-1498

ISSN No.:1000-1239

Key Words:非平衡数据集;极端学习机;在线极端学习机;代价敏感学习;遗忘因子

Abstract:动态数据存在数据量动态改变，数据类别分布非平衡、不稳定等问题，这些问题成为分类的难点。针对该问题，通过对在线极端学习机模型进行拓展，提出鲁棒的权值在线极端学习机算法。为解决动态数据非平衡性，该算法借助代价敏感学习理论生成局部动态权值矩阵，从而优化分类模型产生的经验风险。同时，算法进一步考虑动态数据由于时序性质改变造成的数据分布变化，而引入遗忘因子增强分类器对数据分布变更的敏感性。算法在不同数据分布的24个非平衡动态数据集上测试，取得了较好的效果。