دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 105828
ترجمه فارسی عنوان مقاله

شبکه های پیکربندی تصادفی با ویژگی های ناهمگن برای تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس گسترده ای ترکیب شده اند

عنوان انگلیسی
Stochastic configuration networks ensemble with heterogeneous features for large-scale data analytics
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
105828 2017 17 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Information Sciences, Volume 417, November 2017, Pages 55-71

ترجمه کلمات کلیدی
شبکه های پیکربندی تصادفی تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس وسیع، ویژگی های ناهمگن، یادگیری گروهی یادگیری همبستگی منفی،
کلمات کلیدی انگلیسی
Stochastic configuration networks; Large-scale data analytics; Heterogeneous features; Ensemble learning; Negative correlation learning;
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  شبکه های پیکربندی تصادفی با ویژگی های ناهمگن برای تجزیه و تحلیل داده ها در مقیاس گسترده ای ترکیب شده اند

چکیده انگلیسی

This paper presents a fast decorrelated neuro-ensemble with heterogeneous features for large-scale data analytics, where stochastic configuration networks (SCNs) are employed as base learner models and the well-known negative correlation learning (NCL) strategy is adopted to evaluate the output weights. By feeding a large number of samples into the SCN base models, we obtain a huge sized linear equation system which is difficult to be solved by means of computing a pseudo-inverse used in the least squares method. Based on the group of heterogeneous features, the block Jacobi and Gauss–Seidel methods are employed to iteratively evaluate the output weights, and a convergence analysis is given with a demonstration on the uniqueness of these iterative solutions. Experiments with comparisons on two large-scale datasets are carried out, and the system robustness with respect to the regularizing factor used in NCL is given. Results indicate that the proposed ensemble learning techniques have good potential for resolving large-scale data modelling problems.