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[發(fā)明專利]一種基于預界機制的在線加權極限學習機方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810593832.7 申請日: 2018-06-11
公開(公告)號: CN108875961A 公開(公告)日: 2018-11-23
發(fā)明(設計)人: 宋允全;宋曉欣;梁錫軍;漸令 申請(專利權)人: 中國石油大學(華東)
主分類號: G06N99/00 分類號: G06N99/00;G06N3/04;G06K9/62
代理公司: 暫無信息 代理人: 暫無信息
地址: 266580 山*** 國省代碼: 山東;37
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 極限學習機 加權 在線預測 漂移 有效向量 在線學習 計算復雜度 加權機制 矩陣校正 應用場景 應用問題 有效處理 有效服務 數(shù)據(jù)流 固定的 數(shù)據(jù)塊 訓練集 溢出 集合 采集 靈活 更新 應用
【權利要求書】:

1.一種基于預界機制的在線加權極限學習機方法,其特征在于:含有以下步驟:

(一)確定預界取值,對樣本進行歸一化處理。

(二)按照預界隨機初始化有效樣本集合(active set),建立Weighted ELM模型,通過Weighted ELM模型的KKT條件,對模型進行求解,得到分類器。

(三)以mini-batch的形式采集數(shù)據(jù)流,采用分類器對數(shù)據(jù)流中的樣本進行分類。

(四)將錯誤分類樣本加入有效樣本集合(active set),并按照最大值判定準則從有效樣本集合中剔除相應數(shù)量樣本,維持預界。

(五)利用矩陣校正技術以及Sherman-Morrison-Woodbury公式更新Weighted ELM模型,得到在線分類器,通過在線分類器對數(shù)據(jù)流進行在線預測。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于預界機制的在線加權極限學習機方法,其特征在于:步驟(一)中,確定預界取值及樣本歸一化處理的具體步驟為:

(1)根據(jù)實際問題特征確定有效樣本集合的預界值n。

(2)確定訓練樣本集合和測試樣本集合;為降低各個輸入特征在數(shù)量級上的差異對模型性能所產(chǎn)生的影響,采用如下歸一化處理方式對樣本數(shù)據(jù)進行預處理,其中表示原始采集數(shù)據(jù),m(xj)表示第j個特征的平均值,σ(xj)表示第j個特征的標準差。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于預界機制的在線加權極限學習機方法,其特征在于:步驟(二)中,得到分類器的具體步驟為:

(1)按照確定的預界n隨機選取樣本構(gòu)造有效樣本集合,建立Weighted ELM模型:

其中,(xi,yi)為第i個訓練樣本點,N表訓練樣本總量,h(w,b,xi)為隱層關于xi的特征映射向量,w是連接輸入層和隱層節(jié)點的權重向量,b是隱層節(jié)點的基,極限學習機模型中w和b隨機初始化且在訓練過程中保持不變,ξi=[ξi,1,...,ξi,m]T為實際輸出yi和預測輸出h(w,b,xi)β的訓練誤差向量,C為平衡最小化誤差和最大化邊界距離的正則化參數(shù),β為連接隱層和輸出層的輸出權重向量,W為N×N的對角權重矩陣。

權重矩陣W=diag(wii)在加權算法模型中起著至關重要的作用,它決定著使用者尋找的重平衡程度。通常使用兩種加權策略生成權重矩陣:

第一種加權策略(W1):

其中#(yi)為訓練樣本集合中類yi的樣本數(shù)量。

第二種加權策略(W2):

其中AVG(y)為訓練樣本集合中各類的平均樣本數(shù)量。

(2)引入Lagrange乘子,構(gòu)造Lagrange函數(shù)為:

其中,αi為拉格朗日乘子。

(3)對變量(β,ξii)求偏導并置零,得到KKT條件:

(4)通過消除變量ξi和ai,得到關于β的兩種表達形式:

其中,L為隱藏層節(jié)點的個數(shù)。

(5)獲得二分類問題的分類器為:

f(x)=sign(h(w,b,x)β) (7) 。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于預界機制的在線加權極限學習機方法,其特征在于:步驟(四) 中,當采集到樣本真實標簽后,對比分類器的預測輸出,忽略正確預測樣本,將錯誤預測樣本加入有效樣本集合,按照最大值判定準則

k=argmiax|f(xi)| (8)

從有效樣本集合中剔除相應數(shù)量向量以維持有效樣本集合的預界。

5.根據(jù)權利要求1所述的基于預界機制的在線加權極限學習機方法,其特征在于:步驟(五)中,利用矩陣校正技術以及Sherman-Morrison-Woodbury公式更新Weighted ELM模型,得到在線分類器的具體步驟為:

(1)假設已完成前k步更新,有效樣本集合的樣本總數(shù)為Nk。第k+1步,采用數(shù)據(jù)流中的樣本塊Lk+1取代原有效樣本集合中的樣本塊Dk+1

(2)分別用以及來表示數(shù)據(jù)塊Lk+1和Dk+1的隱層輸出矩陣。同樣的,分別用以及來表示對應的輸出向量,以及表示對應數(shù)據(jù)塊的權重矩陣。定義以下表達方式:

特別的,定義轉(zhuǎn)置矩陣的組合形式:

對于更新后的有效樣本集合,樣本類別分布將發(fā)生改變,對加權矩陣進行更新,即:

第一種加權策略(W1):

其中#(yi)為屬于更新后有效樣本集合中的類別yi的樣本數(shù)量(增加和移除相應數(shù)據(jù)塊后)。

第二種加權策略(W2):

其中AVG(y)為更新后有效樣本集合中各類別的平均樣本數(shù)量(增加和移除相應數(shù)據(jù)塊后)。

(3)最優(yōu)權重向量可通過以下方式進行更新:

其中為當前有效樣本集合的權重矩陣。

(4)為了有效更新β(k+1),將Kk+1表示為:

以及另一部分

其中

(5)組合上式(13)和(14),可得β(k+1)的遞歸更新公式:

(6)利用Sherman-Morrison-Woodbury公式對更新公式Kk+1-1=(Kk+H'k+1Wk+1Hk+1)-1進行處理可得:

Kk+1-1=(Kk)-1-(Kk)-1H'k+1(Wk+1-1+Hk+1(Kk)-1H'k+1)-1Hk+1(Kk)-1 (16)

(7)令Uk+1=Kk+1-1,可得如下預界在線加權極限學習機更新公式

Uk+1=Uk-UkH'k+1(Wk+1-1+Hk+1UkH'k+1)-1Hk+1Uk (17)

β(k+1)=β(k)+Uk+1H'k+1Wk+1(yk+1-Hk+1β(k)) (18)

(8)根據(jù)有效樣本集合更新的最優(yōu)權重向量β(k+1),可得新的決策函數(shù),獲得更新后的分類器即在線分類器。

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