مقاله روش مبتنی بر فیلتر کالمن برای یادگیری ماشین حدی متوالی آنلاین برای مسائل رگرسیون

اختصاصی از فایلکو مقاله روش مبتنی بر فیلتر کالمن برای یادگیری ماشین حدی متوالی آنلاین برای مسائل رگرسیون دانلود با لینک مستقیم و پر سرعت .

این فایل ترجمه فارسی مقاله زیر می باشد:

Kalman filter-based method for Online Sequential Extreme Learning Machine for regression problems

دانلود رایگان مقاله انگلیسی

چکیده

در این مقاله، یک الگوریتم یادگیری متوالی جدید با ترکیب کردن یادگیری ماشین حدی متوالی آنلاین (OS-ELM) و رگرسیون فیلتر کالمن ساخته شده است. یادگیری ماشین حدی متوالی آنلاین کالمن (KOSELM) مسئله‌ی چند خطی OS-ELM را حل می‌کند، که می تواند پیش بینی ضعیف و مدل‌های ناپایداری را تولید نماید. KOSELM داده های آموزشی را یک به یک یا تکه به تکه با تنظیم واریانس وزن‌های خروجی از طریق فیلتر کالمن، می آموزد. عملکرد الگوریتم ارائه شده بر روی مجموعه داده‌ها‌ی رگرسیون معیار، اعتبارسنجی شده است و نتایج نشان می‌دهد که KOSELM  می تواند دقت آموزش بهتری را نسبت به OS-ELM و الحاقات مربوط به آن، ارائه نماید. اعتبار سنجی آماری در مورد تفاوت دقت برای تمام الگوریتم ها انجام شده است، و نتایج تایید می‌کنند که KOSELM پایداری بهتری نسبت به ReOS-ELM، TOSELM و LS-IELM دارا می‌باشد.

توضیحات: فایل ترجمه به صورت word می باشد و دارای 10 صفحه است.