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基于博弈论准确性和差异性兼优的选择性集成建模方法及其应用
被引量:
3
1
作者
陈双叶
高建琛
+1 位作者
符寒光
赵荣
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期32-39,共8页
集成学习相较于单模型具有更好的预测精度和泛化能力,被广泛应用于工业过程的质量预测.基学习器之间的多样性和基学习器的准确性对集成的泛化能力影响极大.为了进一步提高集成模型的泛化能力,提出一种同时考虑准确性和差异性的选择性集...
集成学习相较于单模型具有更好的预测精度和泛化能力,被广泛应用于工业过程的质量预测.基学习器之间的多样性和基学习器的准确性对集成的泛化能力影响极大.为了进一步提高集成模型的泛化能力,提出一种同时考虑准确性和差异性的选择性集成建模方法.以在线极限学习机作为基学习器,将基学习器的准确性和基学习器对集成模型多样性的贡献率作为博弈双方,利用博弈论原理求解得出使集成模型准确性和多样性都达到最优的选择方案,使集成模型的准确性和多样性兼优;模型预测完成后,综合当前误差和历史记录误差对基学习器的权重进行在线更新,实现在线测量阶段对建模对象特性的动态自适应.最后,使用公开数据集和实际工业数据验证了所提算法的合理性和有效性.
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关键词
软测量模型
选择性集成
概念漂移
博弈论
在线极限学习机
自适应学习
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职称材料
基于准确性和多样性的在线动态选择集成建模方法
2
作者
陈双叶
赵荣
+1 位作者
符寒光
高建琛
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1211-1218,共8页
为了解决复杂工业过程中的概念漂移问题,提高集成学习模型的泛化性能,在保证集成学习模型精度的基础上,提出了一种用于优化多样性的基学习器在线动态选择集成建模方法.该方法以在线极限学习机作为基学习器,按照基学习器在滑动窗口上的...
为了解决复杂工业过程中的概念漂移问题,提高集成学习模型的泛化性能,在保证集成学习模型精度的基础上,提出了一种用于优化多样性的基学习器在线动态选择集成建模方法.该方法以在线极限学习机作为基学习器,按照基学习器在滑动窗口上的分类精度对其进行逆序排序,将基学习器在滑动窗口上的其他性能指标作为特征属性,依次利用近似线性依靠条件挑选出准确且多样的基学习器用于集成输出,提高了集成学习模型在处理概念漂移数据流时的分类精度.最后,使用合成数据集和公开数据集验证了所提算法的合理性与有效性.
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关键词
概念漂移
集成学习
近似线性依靠
在线极限学习机
准确性
多样性
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职称材料
题名
基于博弈论准确性和差异性兼优的选择性集成建模方法及其应用
被引量:
3
1
作者
陈双叶
高建琛
符寒光
赵荣
机构
北京工业大学信息学部
北京工业大学材料学院
出处
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期32-39,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0306404)。
文摘
集成学习相较于单模型具有更好的预测精度和泛化能力,被广泛应用于工业过程的质量预测.基学习器之间的多样性和基学习器的准确性对集成的泛化能力影响极大.为了进一步提高集成模型的泛化能力,提出一种同时考虑准确性和差异性的选择性集成建模方法.以在线极限学习机作为基学习器,将基学习器的准确性和基学习器对集成模型多样性的贡献率作为博弈双方,利用博弈论原理求解得出使集成模型准确性和多样性都达到最优的选择方案,使集成模型的准确性和多样性兼优;模型预测完成后,综合当前误差和历史记录误差对基学习器的权重进行在线更新,实现在线测量阶段对建模对象特性的动态自适应.最后,使用公开数据集和实际工业数据验证了所提算法的合理性和有效性.
关键词
软测量模型
选择性集成
概念漂移
博弈论
在线极限学习机
自适应学习
Keywords
soft sensing model
selective ensemble
concept drift
game theory
online sequential extreme learning machine
adaptive learning
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于准确性和多样性的在线动态选择集成建模方法
2
作者
陈双叶
赵荣
符寒光
高建琛
机构
北京工业大学信息学部
北京工业大学材料科学与工程学院
出处
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期1211-1218,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2017YFB0306404)。
文摘
为了解决复杂工业过程中的概念漂移问题,提高集成学习模型的泛化性能,在保证集成学习模型精度的基础上,提出了一种用于优化多样性的基学习器在线动态选择集成建模方法.该方法以在线极限学习机作为基学习器,按照基学习器在滑动窗口上的分类精度对其进行逆序排序,将基学习器在滑动窗口上的其他性能指标作为特征属性,依次利用近似线性依靠条件挑选出准确且多样的基学习器用于集成输出,提高了集成学习模型在处理概念漂移数据流时的分类精度.最后,使用合成数据集和公开数据集验证了所提算法的合理性与有效性.
关键词
概念漂移
集成学习
近似线性依靠
在线极限学习机
准确性
多样性
Keywords
concept drift
ensemble learning
approximate linear dependence
online sequential extreme learning machine
accuracy
diversity
分类号
U461 [机械工程—车辆工程]
TP308 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
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1
基于博弈论准确性和差异性兼优的选择性集成建模方法及其应用
陈双叶
高建琛
符寒光
赵荣
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
3
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职称材料
2
基于准确性和多样性的在线动态选择集成建模方法
陈双叶
赵荣
符寒光
高建琛
《北京工业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
0
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职称材料
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