Extreme Learning Machine (ELM) är en snabblärande algoritm för ett enda dolt lager feedfore neural network (SLFN). Den har ofta goda generaliseringsresultat. Det finns dock chanser att det kan överpassa träningsdata på grund av att ha mer dolda noder än vad som behövs. För att ta itu med generaliseringens prestanda använder vi en heterogen helhetssyn. Vi föreslår en avancerad ELM Ensemble (AELME) för klassificering, som inkluderar Regularized-ELM, 2 -norm-optimized ELM (ELML2), och Kernel-ELM. ensemblen är konstruerad genom att träna en slumpmässigt vald ELM-klassare på en delmängd av träningsdata som väljs genom slumpmässig omsampling. Den föreslagna AELM-Ensemble utvecklas genom att använda en objektiv funktion av ökande mångfald och noggrannhet bland den slutliga ensemblen. Slutligen förutses klassmärkningen av osedda data med hjälp av majoritetsröstmetoden. Att dela upp träningsdata i undergrupper och införliva heterogena ELM-klassificeringar resulterar i högre förutsägelsenoggrannhet, bättre generalisering och ett lägre antal grundklassificeringar jämfört med andra modeller (Adaboost, Baging, Dynamic ELM ensemble, datadelning ELM ensemble, och ELM ensemble). AELME:s giltighet bekräftas genom klassificering på flera verkliga referensdatauppsättningar.
Den föreslagna AELM baseras på den legaliserade-ELM, L 2 -norm-optimerade ELM (ELML 2 ), och kärnan-ELM i REF.
Improving Classification Performance through an Advanced Ensemble Based Heterogeneous Extreme Learning Machines