Adaptive Online Sequential ELM for Concept Drift Tackling
المؤلفون المشاركون
Fanany, Mohamad Ivan
Basaruddin, T.
Budiman, Arif
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-17، 17ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-08-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
17
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
A machine learning method needs to adapt to over time changes in the environment.
Such changes are known as concept drift.
In this paper, we propose concept drift tackling method as an enhancement of Online Sequential Extreme Learning Machine (OS-ELM) and Constructive Enhancement OS-ELM (CEOS-ELM) by adding adaptive capability for classification and regression problem.
The scheme is named as adaptive OS-ELM (AOS-ELM).
It is a single classifier scheme that works well to handle real drift, virtual drift, and hybrid drift.
The AOS-ELM also works well for sudden drift and recurrent context change type.
The scheme is a simple unified method implemented in simple lines of code.
We evaluated AOS-ELM on regression and classification problem by using concept drift public data set (SEA and STAGGER) and other public data sets such as MNIST, USPS, and IDS.
Experiments show that our method gives higher kappa value compared to the multiclassifier ELM ensemble.
Even though AOS-ELM in practice does not need hidden nodes increase, we address some issues related to the increasing of the hidden nodes such as error condition and rank values.
We propose taking the rank of the pseudoinverse matrix as an indicator parameter to detect “underfitting” condition.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Budiman, Arif& Fanany, Mohamad Ivan& Basaruddin, T.. 2016. Adaptive Online Sequential ELM for Concept Drift Tackling. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099773
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Budiman, Arif…[et al.]. Adaptive Online Sequential ELM for Concept Drift Tackling. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099773
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Budiman, Arif& Fanany, Mohamad Ivan& Basaruddin, T.. Adaptive Online Sequential ELM for Concept Drift Tackling. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-17.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099773
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099773
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