ABSTRACT Maskininlärning teknik har vunnit stor popularitet på grund av deras framgång i data klassificering problem. Denna studie föreslår en ny evolutionär funktion val algoritm integrerad med Single Hidden Layer Feed-forward Neural Networks (SLFN)s. Vårt främsta mål är att ta reda på den mest effektiva delmängd av funktioner och ge bästa förutsägelse noggrannhet. Algoritmen kombinerar den evolutionära tekniken av genetiska algoritmer (GA) och beräknar konditionsvärden (prediction noggrannhet) för varje vald delmängd av funktioner med hjälp av Extreme Learning Machines (ELM). Resultaten av SLFN beräknas på ett snabbare sätt, vilket är mycket lämpligt för GA samtidigt optimera valet av bästa delmängd av funktioner. De experimentella resultaten visar att den föreslagna algoritmen ger betydande förbättringar. Konkurrenskraftiga resultat erhålls/verifieras genom att jämföra våra lösningar med de senaste dataklassificeringsalgoritmerna. INDEX TERMS Extreme lärmaskin, funktionsval, genetisk algoritm, SLFN.
En ny evolutional algoritm föreslogs för dataklassificeringsproblem med ELM i REF.
A Novel Evolutionary Algorithm for Data Classification Problem With Extreme Learning Machines
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}