关键词：模式识别;;极限学习机;;数据融合
摘 要：为提高极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的分类性能,同时保留其训练速度快的优点,该文提出融合ELM的方法,详细分析了特征级融合及决策级融合两种实现方式。为实现决策级融合ELM,提出概率极限学习机(Probabilistic ELM,PELM),将传统ELM的数值型输出转化为概率型输出,使得不同特征的判决结果统一在固定范围。在此基础上,采用自适应权值的方式实现决策级融合,该方法充分考虑了分类器针对不同特征的判决准确率差异,无需先验知识及主观定义。实验证明,该文提出的融合ELM相较于传统的单一特征支持向量机(SVM)方法及ELM方法,具有更优的分类性能;在训练时...
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