基于极限学习机的三维模型数据分类研究

发布时间：2017-07-05 05:03

  本文关键词：基于极限学习机的三维模型数据分类研究

  更多相关文章： 极限学习机 黄金分割 限制玻尔兹曼机 迁移学习 三维模型

【摘要】：极限学习机具有较好的算法结构,较快的训练速度,较好的泛化性能和不会陷入局部最优的问题等优点,在越来越多的领域中都得到了应用。三维模型数据具有维数高,样本小,高噪声,类不平衡等特点。为了解决三维模型数据的高维度,类不平衡及极限学习机存在的性能不稳定的问题,本文针对三维模型数据对极限学习机分类算法做了进一步的研究,将黄金分割优化算法和限制玻尔兹曼机算法引入三维模型数据分类,提高了分类精度,并引入迁移学习的思想处理类不平衡问题。本文主要创新点如下:(1)提出基于黄金分割优化算法的极限学习机算法。用黄金分割优化算法首先对极限学习机隐含层节点数进行优化,再对隐层矩阵和偏置进行优化。实验结果表明该算法在较短的时间内可以获得较高分类精度,性能优异。(2)提出基于限制玻尔兹曼机的极限学习机算法,首先对原始数据集进行特征选择,达到降低维数的效果,再用前一步骤中计算得到的限制玻尔兹曼机的参数对极限学习机输入层权值进行改进优化,实验结果表明相比较随机森林,逻辑回归,支持向量机和极限学习机四种机器学习算法,该方法能获得较高的分类精度。(3)提出具有迁移能力的极限学习机算法。该方法旨在利用大量已标签的源领域数据与只有少量样本的目标域数据之间的相关性,找出源领域与目标领域中相关的样本,从而提升迁移学习对非平衡样本的学习能力。利用普林斯顿三维模型库数据进行的实验验证了该方法具有更好的分类效果及不错的稳定性。
【关键词】：极限学习机 黄金分割 限制玻尔兹曼机 迁移学习 三维模型
【学位授予单位】：中国计量大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP181
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• Abstract7-13
• 1 绪论13-17
• 1.1 研究背景与意义13-15
• 1.2 国内外研究现状15
• 1.3 本文的主要工作15-16
• 1.4 各章研究内容与论文结构16-17
• 2 研究基础17-25
• 2.1 数据集17-18
• 2.2 评价指标18-20
• 2.2.1 混淆矩阵19
• 2.2.2 方差19-20
• 2.2.3 交叉验证20
• 2.3 极限学习机20-25
• 2.3.1 极限学习机背景20-21
• 2.3.2 理论基础21-23
• 2.3.3 研究现状23-25
• 3 基于黄金分割优化的极限学习机算法25-32
• 3.1 引言25
• 3.2 黄金分割法25-29
• 3.3 基于黄金分割优化的极限学习机29
• 3.4 实验分析与结果29-31
• 3.5 本章小结31-32
• 4 基于限制波尔兹曼机的极限学习机方法32-40
• 4.1 维数灾难32
• 4.2 限制玻尔兹曼机32-34
• 4.3 实验与结果分析34-39
• 4.4 本章小结39-40
• 5 基于迁移学习的极限学习机方法40-48
• 5.1 迁移学习40-41
• 5.2 类不平衡41-44
• 5.3 基于迁移学习的极限学习机算法44-45
• 5.4 实验分析与结果45-47
• 5.4.1 数据集45
• 5.4.2 实验设置和实验结果45-47
• 5.5 本章小结47-48
• 6 结论48-50
• 6.1 研究总结48
• 6.2 需要进一步开展的工作48-50
• 参考文献50-54
• 作者简历54

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本文编号：520554