【摘 要】
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为了实现代价敏感分类过程中的最小平均误分类代价的目的,本研究通过在分类过程中引入概率估计以及误分类代价重新构造分类结果,提出了基于极限学习机(extreme learning mach
【机 构】
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中国计量学院信息工程学院; 中国矿业大学信息与电气工程学院; 中国计量学院机电工程学院; 美国德克萨斯农工大学计算机系;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61272315,60842009,60905034);浙江省自然科学基金资助项目(NO.Y1110342,NO.Y1080950)
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为了实现代价敏感分类过程中的最小平均误分类代价的目的,本研究通过在分类过程中引入概率估计以及误分类代价重新构造分类结果,提出了基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的代价敏感算法CS-ELM并在上述算法基础上,引入"拒识代价",进一步减小了平均误分类代价。算法被运用到基因表达数据集上并与极限学习机、代价敏感决策树、代价敏感BP神经网络和代价敏感支持向量机做对比,可以得出,嵌入拒识的CSELM算法能够更好地降低误分类代价,使分类结果更加可靠。
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