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一种基于异构超限学习的集成学习框架

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一种基于异构超限学习的集成学习框架
论文目录
 
摘要第1-5页
Acknowledgements第5-6页
Abstract第6-16页
Abbreviations第16-18页
1 Introduction第18-32页
  1.1 Motivation第18页
  1.2 Problem Statement第18-19页
  1.3 Research Questions第19页
  1.4 Main Research Achievements/Contributions第19-20页
  1.5 Artificial Neural Network(ANN)第20页
  1.6 Ensemble Learning第20-21页
  1.7 Bagging第21-22页
  1.8 Boosting第22-23页
  1.9 ELM-Ensemble第23-26页
    1.9.1 Ensemble Diversity第24-25页
    1.9.2 Data Split第25-26页
    1.9.3 The Base Classifiers第26页
  1.10 The Ensembles' Framework of Extreme Learning Machines for Classification第26-30页
    1.10.1 Goals第27-28页
    1.10.2 Data Preparing第28页
    1.10.3 Model Training第28-29页
    1.10.4 Model Fusion第29-30页
  1.11 Thesis Structure第30-32页
2 Related work第32-41页
  2.1 SVM—Theorem第32-34页
  2.2 Random Vector Functional Link (RVFL)第34-35页
  2.3 ELM-Theorem第35-37页
  2.4 Multi-kernel Extreme Learning Machine第37-38页
  2.5 Multi-Kernel Established on Ensemble Learning第38-40页
  2.6 Conclusion第40-41页
3 New Ensemble for Classification Using Extreme Learning Machines第41-63页
  3.1 Introduction第41-42页
  3.2 Architecture第42-45页
  3.3 Implementation第45-46页
    3.3.1 Majority Vote第45页
    3.3.2 Weighted Sum第45-46页
  3.4 Simulation and Discussion第46-62页
    3.4.1 Simulation Setting第46-47页
    3.4.2 User-Specified Parameters第47-48页
    3.4.3 Metrics第48-50页
    3.4.4 Diversity Measures第50-52页
    3.4.5 Statistical Tests第52-53页
    3.4.6 Statistical Results第53-54页
    3.4.7 Q-Statistic Experiments第54-56页
    3.4.8 Performance Analysis and Discussion第56-59页
    3.4.9 Computational Time Complexity Analysis第59-62页
  3.5 Conclusion第62-63页
4 A Heterogeneous AdaBoost Ensemble based Extreme Learning Machines for Imbalanced Data第63-78页
  4.1 Introduction第64-66页
  4.2 AdaBoost第66页
  4.3 Advanced AdaBoost Ensemble based Extreme Learning Machines第66-69页
    4.3.1 Architecture第67页
    4.3.2 Implementation第67-68页
    4.3.3 Testing Phase第68-69页
  4.4 Simulation and Discussion第69-77页
    4.4.1 Simulation Settings第69-71页
    4.4.2 Parameter Setting第71页
    4.4.3 Evaluation Metrics第71-72页
    4.4.4 Performance Analysis and Discussion第72-74页
    4.4.5 Statistical Test Result第74-76页
    4.4.6 Computational Time Complexity Analysis第76-77页
  4.5 Conclusion第77-78页
5 Heterogeneous Ensemble of Extreme Learning Machine with Correntropy and Negative Correlation第78-94页
  5.1 Introduction第78-80页
  5.2 Correntropy第80-81页
  5.3 Negative Correlation Learning第81页
  5.4 The Proposed Ensemble HE~2LM第81-85页
    5.4.1 Architecture第83-84页
    5.4.2 Implementation第84-85页
  5.5 Simulation and Discussion第85-93页
    5.5.1 Simulation Settings第85-86页
    5.5.2 Synthetic Data第86页
    5.5.3 User-Specified Parameters第86-88页
    5.5.4 Simulation Results第88-91页
    5.5.5 Computational Time Complexity Analysis第91-93页
  5.6 Conclusion第93-94页
6 Ensemble Learning with Multi-Kernel Semi-Supervised ELM第94-108页
  6.1 Semi-supervised ELM (SSELM)第94-99页
  6.2 Implementation第99-100页
  6.3 Simulation and Discussion第100-107页
    6.3.1 Data-sets第100-102页
    6.3.2 Simulation Settings第102-103页
    6.3.3 Statistical Tests第103-104页
    6.3.4 Statistical Results第104页
    6.3.5 Performance Results第104-106页
    6.3.6 Computational Time Complexity Analysis第106-107页
  6.4 Conclusion第107-108页
7 The Applications in Large-Scale Data-sets第108-121页
  7.1 Data-sets第108-111页
  7.2 User-Specified Parameters第111页
  7.3 Metrics第111-113页
  7.4 Results第113-114页
  7.5 Case Study 1: Functional Magnetic Resonance Imaging Data第114-115页
  7.6 Case Study 2: Speaker Recognition第115-118页
  7.7 Case Study 3: CoverType Data第118-121页
8 Conclusion第121-125页
Author's Publication第125-126页
Bibliography第126-141页
作者简历及在学研究成果第141-143页
学位论文数据集第143页

本篇论文共143页,点击这进入下载页面
 
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