![](/images/graphics-bg.png)
Optimization ELM Based on Rough Set for Predicting the Label of Military Simulation Data
المؤلفون المشاركون
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-09-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
By combining rough set theory with optimization extreme learning machine (OELM), a new hybrid machine learning technique is introduced for military simulation data classification in this study.
First, multivariate discretization method is implemented to convert continuous military simulation data into discrete data.
Then, rough set theory is employed to generate the simple rules and to remove irrelevant and redundant variables.
Finally, OELM is compared with classical extreme learning machine (ELM) and support vector machine (SVM) to evaluate the performance of both original and reduced military simulation datasets.
Experimental results demonstrate that, with the help of RS strategy, OELM can significantly improve the testing rate of military simulation data.
Additionally, OELM is less sensitive to model parameters and can be modeled easily.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Ding, Xiao-jian& Lei, Ming. 2014. Optimization ELM Based on Rough Set for Predicting the Label of Military Simulation Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1046399
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Ding, Xiao-jian& Lei, Ming. Optimization ELM Based on Rough Set for Predicting the Label of Military Simulation Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1046399
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Ding, Xiao-jian& Lei, Ming. Optimization ELM Based on Rough Set for Predicting the Label of Military Simulation Data. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1046399
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1046399
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)