location: Current position: Home >> Scientific Research >> Paper Publications

一种基于极端学习机的半监督学习方法

Hits:

Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2010-09-15

Journal:大连理工大学学报

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

Volume:50

Issue:5

Page Number:771-776

ISSN No.:1000-8608

Key Words:半监督;极端学习机;分类;神经网络

Abstract:针对半监督学习方法存在的学习速度缓慢、不确定性递增等问题,提出一种基于极端学习机的半监督学习方法.该方法将极端学习机从监督学习模式扩展到半监督学习模式,以输出阈值向量控制标记样本的扩充程度,利用"换位"策略评估扩充标记样本中不确定性的影响.仿真结果表明,所提方法能够显著提高半监督学习的速度并有效减小对标记样本的依赖程度.

Pre One:基于动态BP算法的非线性滞后系统辨识

Next One:Estimating the regional evapotranspiration in Zhalong wetland with the Two-Source Energy Balance (TSEB) model and Landsat7/ETM+ images