显隐信息协同的多视角极限学习模糊系统

论文摘要

多视角数据正在越来越多地应用于各种建模任务,但当前的多视角模糊系统建模方法,主要集中于实现各个显性视角的合作,还未能充分探讨和利用各视角间共享的隐信息。针对此,对如何引入各个显性视角共享的隐空间信息来实现显隐视角协同的模糊系统建模进行了研究。具体地,基于岭回归极限学习模糊系统（ridge regression extreme learning fuzzy system,RR-EL-FS）模型,引入隐空间信息实现显隐视角协同学习来对RR-EL-FS进行学习,最终开发出具有显隐视角协同功能的岭回归极限学习模糊系统预测模型（ridgeregression extreme learning fuzzy system with cooperation between visible and hidden views,RR-EL-FS-CVH）。该方法较之以往相关的多视角建模方法能更好地利用隐空间的有效信息,从而能够进一步提高受训模型的泛化性能。大量的实验结果亦验证了所提方法的有效性。

论文目录

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 张特,邓赵红,王士同

关键词: 显隐视角协同,多视角学习,共享隐空间,模糊系统,极限学习

来源: 计算机科学与探索 2019年03期

年度: 2019

分类: 信息科技,基础科学

专业: 数学,自动化技术

单位: 江南大学数字媒体学院

基金: 江苏省杰出青年基金BK20140001,国家重点研发计划项目2016YFB0800803~~

分类号: O159;TP181

页码: 468-480

总页数: 13

文件大小: 2242K

下载量: 73

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