组合降采样极限学习机

发明专利无效专利

申请号：
CN201410802451.7
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/66
申请日期：
2014-12-19
申请人：
天津大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	组合降采样极限学习机
申请号	CN201410802451.7	申请日期	2014-12-19
法律状态	撤回	申报国家	中国
公开/公告日	2015-04-29	公开/公告号	CN104573708A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;6;6查看分类表>
申请人	天津大学	申请人地址	天津市南开区卫津路92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	天津大学	当前权利人	天津大学
发明人	闵行;褚晶辉;吕卫
代理机构	天津市北洋有限责任专利代理事务所	代理人	程毓英

摘要

本发明涉及一种组合降采样极限学习机，包括：对于一个类数据不平衡的训练样本，首先对其中的多数样本(FPdata)进行随机降采样，根据多数样本和少数样本的比值N，将其分割成N个多数类子样本；将N个多数类子样本分别与少数样本组合成N个训练子集；用得到的N个训练子集训练N个极限学习机，得到N个分类器；将测试样本分别N个分类器，每个分类器得出一个分类结果；每个分类器的投票权重相同，设置一个决策阈值D，将分类结果组合后与决策阈值D相比较，决定最终分类结果。本发明具有较高的分类效率和简便的参数调整方法。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
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