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基于极限学习机的分类方法研究及应用

侯宇亮  
【摘要】:近年来,老年人口数量逐年增加,人口老龄化趋势更加明显,随之而来的老年人监护问题就亟需解决,然而以医院和养老院为主的养老服务占用了有限的医疗资源,且护理费用开销巨大。显然,提高居家健康监护效率和合理配置有限的医疗资源需要借助先进的物联网技术。以物联网为依托,利用可穿戴设备对老年人在日常生活数据进行采集,跟踪和判断身体状态的变化,及时发现不良趋势,并采取相应的治疗措施,形成闭环反馈健康服务。这项技术能够有效地解决日益突出的老人健康监护问题,具有非常重要的理论和实际意义。本文主要采用极限学习机分类方法对UCI机器学习数据库中的人体行为数据进行人体行为识别和医疗数据进行疾病诊断,还将分类方法用于对其它流行的数据集进行分类。此外,本文采用了启发式搜索策略、随机搜索策略分别和封装式策略相结合的特征选择方法对一些冗余特征或噪声数据进行了处理。主要的研究内容包括:分析了极限学习机分类原理;提出了一种结合极限学习机的混合特征选择方法,实现了对精简数据的精准分类;改进了人工蜂群算法的搜索策略和解初始化方法,并将改进的蜂群算法在标准测试函数进行了测试,结果显示改进后的算法在精度和收敛速度上有明显的提高;改进后的多目标人工蜂群算法优化ELM分类器模型的参数和特征向量同时进行,实现了对数据有效分类,结果表明算法有很好的泛化能力。


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