Sample-Based Extreme Learning Machine with Missing Data
المؤلفون المشاركون
Gao, Hang
Liu, Xin-Wang
Peng, Yu-Xing
Jian, Song-Lei
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2015، العدد 2015 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2015-05-26
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Extreme learning machine (ELM) has been extensively studied in machine learning community during the last few decades due to its high efficiency and the unification of classification, regression, and so forth.
Though bearing such merits, existing ELM algorithms cannot efficiently handle the issue of missing data, which is relatively common in practical applications.
The problem of missing data is commonly handled by imputation (i.e., replacing missing values with substituted values according to available information).
However, imputation methods are not always effective.
In this paper, we propose a sample-based learning framework to address this issue.
Based on this framework, we develop two sample-based ELM algorithms for classification and regression, respectively.
Comprehensive experiments have been conducted in synthetic data sets, UCI benchmark data sets, and a real world fingerprint image data set.
As indicated, without introducing extra computational complexity, the proposed algorithms do more accurate and stable learning than other state-of-the-art ones, especially in the case of higher missing ratio.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Gao, Hang& Liu, Xin-Wang& Peng, Yu-Xing& Jian, Song-Lei. 2015. Sample-Based Extreme Learning Machine with Missing Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1072993
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Gao, Hang…[et al.]. Sample-Based Extreme Learning Machine with Missing Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2015 (2015), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1072993
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Gao, Hang& Liu, Xin-Wang& Peng, Yu-Xing& Jian, Song-Lei. Sample-Based Extreme Learning Machine with Missing Data. Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015, no. 2015, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1072993
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1072993
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