一种基于极限学习机的ELM-IN-ELM框架集成学习算法

摘要

本发明公开了一种基于极限学习机的ELM‑IN‑ELM框架集成学习算法，ELM‑IN‑ELM框架能够自动学习组合不同的单个极限学习机模型，本方法采用ELM算法学习到的参数来组合不同的ELM输出计算最后的结果，它包括两个阶段：单个的ELM训练和融合参数学习。本发明所述ELM‑IN‑ELM框架自动地学习怎样组合不同的ELM分类器在小网络上以实现更高的性能，通过最小化分类误差和网络权重范数，将会在一个更紧凑的神经网络上获得更好的泛化性能。其他的ELM集成模型可以视为ELM‑IN‑ELM的特殊情况，使得ELM‑IN‑ELM成为基于ELM集成的一个统一的框架。几个修改和扩展应用到ELM‑IN‑ELM模型中，可以改善模型性能以解决其他问题。