[发明专利]基于模糊聚类的加权在线极限学习机大数据分类方法在审
| 申请号： | 201911390840.2 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111160461A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 倪双静;田旭;汪内利;刘海萍;张维;朱熙豪 | 申请（专利权）人： | 浙江省机电设计研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 绍兴市知衡专利代理事务所(普通合伙) 33277 | 代理人： | 张媛 |
| 地址： | 310000*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊聚类的加权在线极限学习机大数据分类方法，包括步骤一算法参数初始化；步骤二初始离线阶段；步骤三在线学习阶段；步骤四用学习到的结果对大数据进行模糊分类。本发明的目的在于针对大数据具有数据量大、多标签的特征，以及训练样本数据分布不平衡的情况，提供了一种基于模糊加权在线极限学习机大数据分类方法，利用增量学习过程中样本数据的自适应聚类，设计相应隶属函数，从而提出基于模糊聚类的加权在线极限学习机大数据分类算法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 加权 在线 极限 学习机 数据 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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