TY -的A2 Martin-Guerrero何塞•大卫•王盟——杰盟歌,Yi-Fan AU - Ma, Tian-Lei PY - 2017 DA - 2017/02/21 TI -墨西哥帽小波内核榆树多级分类SP - 7479140六世- 2017 AB -内核极端学习机(凯尔姆经常)是一种新颖的前馈神经网络,这是广泛应用于分类问题。在某种程度上,它解决了现有的问题无效节点和计算复杂度大榆树。然而,传统凯尔姆经常分类器通常有一个低测试精度时面临着多类分类问题。为了解决上述问题,一种新的分类器,墨西哥帽小波凯尔姆经常分类器,提出了。该分类器成功地提高了训练精度,减少了训练时间在多类分类问题。此外,墨西哥帽小波的有效性作为一个内核函数榆树的严格证明。不同的数据集上实验结果表明,该分类器的性能明显优于比较分类器。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2017/7479140 - 10.1155 / 2017/7479140摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER