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论文类型：期刊论文

发表时间：2016-07-06

发表刊物：系统工程与电子技术

收录刊物：EI、PKU、ISTIC、CSCD、Scopus

卷号：38

期号：8

页面范围：1958-1968

ISSN号：1001-506X

关键字：动态数据;在线极端学习机;自组合核;稀疏贝叶斯

摘要：在线极端学习机(online sequential extreme learning machine,OSELM)模型在解决动态数据实时分类问题时,无需批量计算,仅保留前一时刻训练模型,根据当前时刻样本调整原有模型即可.然而,该增量方法在离线训练阶段随机指定隐层神经元使模型鲁棒性差,且求解过程难以拓展于核方法,降低了分类效果.针对上述问题,提出一种基于自组合核的在线极端学习机(self-compounding kernel online sequential extreme learning machine,SCK-OSELM)模型.首先,提出一种新的自组合核(self-compounding kernel,SCK)方法,构建样本不同核空间的非线性特征组合,该方法可被应用于其他监督核方法中.其次,以稀疏贝叶斯为理论基础将训练数据的先验分布作为模型权值引入,并利用超参调整权值后验分布,从而达到对当前时间点参数稀疏的目的.最后,将稀疏得到的参数并入下一时刻运算.对动态数据的实时分类实验表明,该方法是一种有效的增量学习算法.相比于OSELM,该方法在解决动态数据实时分类问题时获得更稳定、准确的分类效果.