邻域粗糙集与极速学习机算法的结合应用

"基于邻域粗糙集的极速学习机算法" 本文主要探讨了一种结合邻域粗糙集理论和极速学习机(ELM)算法的新方法，以提高学习效率和预测精度。极速学习机，全称为 Extreme-Learning Machine，是基于单隐层前馈神经网络(SLFN)的一种快速学习算法，其主要特点是训练速度快、泛化能力强。在传统的SLFN中，隐藏层节点的权重是随机初始化的，而输出层节点的权重则通过求解线性系统得到，这一特性使得ELM能够在无需迭代优化的情况下完成训练。 邻域粗糙集理论则是粗糙集理论的一个分支，它通过定义对象的邻域来研究数据的不确定性和知识的约简。在数据预处理阶段，邻域粗糙集可以用来去除属性集中的冗余属性，从而降低数据复杂度，提升模型的解释性和效率。通过属性约简，可以保留那些对决策影响最大的属性，减少因无关或冗余属性导致的学习负担。 作者将这两种方法相结合，首先利用邻域粗糙集对原始样本集进行属性约简，删除不必要或重复的特征，降低数据的维度。随后，使用约简后的数据集作为输入，应用ELM算法进行训练。这种方法的优点在于，通过属性约简减少了输入数据的复杂性，使得ELM在训练过程中能更快地收敛，同时由于去除冗余信息，模型的过拟合风险也有所降低。 实验结果表明，基于邻域粗糙集的极速学习机算法在训练精度和测试精度上表现优于传统的ELM算法。这表明该方法在保持高效学习速度的同时，还能提高模型的泛化能力，对于处理高维复杂数据的问题具有一定的优势。 此外，该研究还涉及了计算机科学与技术领域，特别是机器学习和人工智能的应用，以及数据挖掘和信息处理技术。文章的发表进一步促进了邻域粗糙集理论和极速学习机在实际问题中的应用，并为其他研究者提供了新的思路和技术手段。 关键词涵盖了邻域粗糙集、属性约简和极速学习机，这些关键词揭示了研究的核心内容，即如何利用邻域粗糙集的属性约简方法优化极速学习机的学习过程，以提高机器学习系统的性能。中图分类号和文献标志码则分别代表了该研究在科技文献分类体系中的位置和其学术价值的标识。