《表4 是否同步优化特征子集和ELM结构性能对比(规模因子为5GB时)》
从表3和表4可以看出,在优化ELM结构的同时进行特征选择对算法性能的促进作用较为明显,DE-ELM2在所有样本集上的预测精度都是最低的,DE-ELM1的平均精度比ELM2高8.09%,在其中4个样本集上精度高出10%。DE-ELM1对特征数目的约减率约为60%,这也说明去除不相关和冗余的特征,可以提高算法性能。因此,有必要在优化ELM结构的同时进行特征选择。
图表编号 | XD00102871600 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.01 |
作者 | 陈于思、孙林夫 |
绘制单位 | 西南交通大学信息科学与技术学院、西南交通大学信息科学与技术学院 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |