改进极限学习机的移动界面模式半监督分类

摘要：

针对现有半监督分类方法无法对移动界面模式进行有效分类的问题,提出一种采用改进极限学习机的移动界面模式半监督分类方法.为了提高极限学习机的分类效果,利用改进的粒子群优化算法优化极限学习机的初始参数.根据移动界面模式数据的特点,利用主动学习和模糊C均值聚类提取信息丰富的未标记数据进行训练和标记.利用分类器实现对所有数据的分类.实验结果表明,该分类方法能够对移动界面模式数据进行有效和合理的分类.

关键词：粒子群优化、极限学习机、移动界面模式、模糊C均值聚类、半监督分类

所属期刊栏目：54

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61272286;高等学校博士学科点专项科研基金20126101110006;陕西省工业科技攻关项目2016GY-123;宁夏高等学校科学技术研究项目NGY2017225;西北大学科学研究基金15NW31

在线出版日期：2018-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：11-19