Improved Extreme Learning Machine and Its Application in Image Quality Assessment
المؤلفون المشاركون
Li, Chaofeng
Liu, Xingyang
Zhang, Lidong
Yang, Hong
Mao, Li
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-7، 7ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-05-22
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
7
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Extreme learning machine (ELM) is a new class of single-hidden layer feedforward neural network (SLFN), which is simple in theory and fast in implementation.
Zong et al.
propose a weighted extreme learning machine for learning data with imbalanced class distribution, which maintains the advantages from original ELM.
However, the current reported ELM and its improved version are only based on the empirical risk minimization principle, which may suffer from overfitting.
To solve the overfitting troubles, in this paper, we incorporate the structural risk minimization principle into the (weighted) ELM, and propose a modified (weighted) extreme learning machine (M-ELM and M-WELM).
Experimental results show that our proposed M-WELM outperforms the current reported extreme learning machine algorithm in image quality assessment.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mao, Li& Zhang, Lidong& Liu, Xingyang& Li, Chaofeng& Yang, Hong. 2014. Improved Extreme Learning Machine and Its Application in Image Quality Assessment. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471255
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mao, Li…[et al.]. Improved Extreme Learning Machine and Its Application in Image Quality Assessment. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471255
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mao, Li& Zhang, Lidong& Liu, Xingyang& Li, Chaofeng& Yang, Hong. Improved Extreme Learning Machine and Its Application in Image Quality Assessment. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-7.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-471255
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-471255
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