An Improved Kernel Based Extreme Learning Machine for Robot Execution Failures
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-04-07
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Robot execution failures prediction (classification) in the robot tasks is a difficult learning problem due to partially corrupted or incomplete measurements of data and unsuitable prediction techniques for this prediction problem with little learning samples.
Therefore, how to predict the robot execution failures problem with little (incomplete) or erroneous data deserves more attention in the robot field.
For improving the prediction accuracy of robot execution failures, this paper proposes a novel KELM learning algorithm using the particle swarm optimization approach to optimize the parameters of kernel functions of neural networks, which is called the AKELM learning algorithm.
The simulation results with the robot execution failures datasets show that, by optimizing the kernel parameters, the proposed algorithm has good generalization performance and outperforms KELM and the other approaches in terms of classification accuracy.
Other benchmark problems simulation results also show the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Bin& Rong, Xuewen& Li, Yibin. 2014. An Improved Kernel Based Extreme Learning Machine for Robot Execution Failures. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051548
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Bin…[et al.]. An Improved Kernel Based Extreme Learning Machine for Robot Execution Failures. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051548
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Bin& Rong, Xuewen& Li, Yibin. An Improved Kernel Based Extreme Learning Machine for Robot Execution Failures. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1051548
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1051548
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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