Littérature scientifique sur le sujet « ONLINE SEQUENTIAL FUZZY EXTREME LEARNING MACHINE »
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Articles de revues sur le sujet "ONLINE SEQUENTIAL FUZZY EXTREME LEARNING MACHINE"
Hai-Jun Rong, Guang-Bin Huang, N. Sundararajan et P. Saratchandran. « Online Sequential Fuzzy Extreme Learning Machine for Function Approximation and Classification Problems ». IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics) 39, no 4 (août 2009) : 1067–72. http://dx.doi.org/10.1109/tsmcb.2008.2010506.
Texte intégralWang, Hai, Gang Qian et Xiang-Qian Feng. « Predicting consumer sentiments using online sequential extreme learning machine and intuitionistic fuzzy sets ». Neural Computing and Applications 22, no 3-4 (5 février 2012) : 479–89. http://dx.doi.org/10.1007/s00521-012-0853-1.
Texte intégralRONG, HAI-JUN, GUANG-BIN HUANG et YONG-QI LIANG. « FUZZY EXTREME LEARNING MACHINE FOR A CLASS OF FUZZY INFERENCE SYSTEMS ». International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems 21, supp02 (31 octobre 2013) : 51–61. http://dx.doi.org/10.1142/s0218488513400151.
Texte intégralYin, Jianchuan, et Nini Wang. « An online sequential extreme learning machine for tidal prediction based on improved Gath–Geva fuzzy segmentation ». Neurocomputing 174 (janvier 2016) : 85–98. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.02.094.
Texte intégralZhu, Shuai, Hui Wang, Hui Lv et Huisheng Zhang. « Augmented Online Sequential Quaternion Extreme Learning Machine ». Neural Processing Letters 53, no 2 (5 février 2021) : 1161–86. http://dx.doi.org/10.1007/s11063-021-10435-8.
Texte intégralDeng, Wan-Yu, Yew-Soon Ong, Puay Siew Tan et Qing-Hua Zheng. « Online sequential reduced kernel extreme learning machine ». Neurocomputing 174 (janvier 2016) : 72–84. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2015.06.087.
Texte intégralLan, Yuan, Yeng Chai Soh et Guang-Bin Huang. « Ensemble of online sequential extreme learning machine ». Neurocomputing 72, no 13-15 (août 2009) : 3391–95. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2009.02.013.
Texte intégralGu, Yang, Junfa Liu, Yiqiang Chen, Xinlong Jiang et Hanchao Yu. « TOSELM : Timeliness Online Sequential Extreme Learning Machine ». Neurocomputing 128 (mars 2014) : 119–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2013.02.047.
Texte intégralScardapane, Simone, Danilo Comminiello, Michele Scarpiniti et Aurelio Uncini. « Online Sequential Extreme Learning Machine With Kernels ». IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 26, no 9 (septembre 2015) : 2214–20. http://dx.doi.org/10.1109/tnnls.2014.2382094.
Texte intégralDai, Bo, Chongshi Gu, Erfeng Zhao, Kai Zhu, Wenhan Cao et Xiangnan Qin. « Improved online sequential extreme learning machine for identifying crack behavior in concrete dam ». Advances in Structural Engineering 22, no 2 (25 juillet 2018) : 402–12. http://dx.doi.org/10.1177/1369433218788635.
Texte intégralThèses sur le sujet "ONLINE SEQUENTIAL FUZZY EXTREME LEARNING MACHINE"
BHATNAGAR, AKHILESH CHANDRA. « MODIFIED ONLINE SEQUENTIAL FUZZY EXTREME LEARNING MACHINE ». Thesis, 2011. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/13869.
Texte intégralThis report addresses modification for recently developed sequential learning algorithm (OS-Fuzzy ELM ) and its performance evaluation is done using multi-category classification Data Sets of VC, GI and IS and Binary classification data sets like liver disorder from UCI. There are two main sections to the report. The first of these is the presentation of research gathered on fuzzy neural networks and the possible purpose they could serve in communications, as well as giving background information on the individual disciplines. The second half of the report is concerned with Modified OS-Fuzzy ELM algorithm and its performance evaluation and comparison of results with recently developed sequential learning algorithm for Self-adaptive Re- source Allocation Network classifier ( SRAN).
Cheng, Yu-Yuan, et 鄭育淵. « Online Fuzzy Extreme Learning Machine Based on Recursive Singular Value Decomposition ». Thesis, 2017. http://ndltd.ncl.edu.tw/handle/957pjj.
Texte intégral義守大學
資訊工程學系
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In this study, we propose an online fuzzy extreme learning machine based on the recursive singular value decomposition for improving the fuzzy extreme learning machine, and therefore making it applicable for solving online learning problems in classification or regression modeling. Like the original fuzzy extreme learning machine, our approach randomly assigns values to weights of fuzzy membership functions in the hidden layer. However, the Moore-Penrose pseudoinverse is replaced with the recursive singular value decomposition for calculating the optimal weights corresponding to the output layer. Compared with the original fuzzy extreme learning machine, our approach is applicable for the online learning of classification or regression modeling and produces the same modeling accuracy. Moreover, our approach possesses the better modeling accuracy and stability than the other approach, namely, online sequential learning algorithm.
Chapitres de livres sur le sujet "ONLINE SEQUENTIAL FUZZY EXTREME LEARNING MACHINE"
Yin, Jianchuan, et Nini Wang. « An Online Sequential Extreme Learning Machine for Tidal Prediction Based on Improved Gath-Geva Fuzzy Segmentation ». Dans Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization, 243–52. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14066-7_24.
Texte intégralHoang, Minh-Tuan T., Hieu T. Huynh, Nguyen H. Vo et Yonggwan Won. « A Robust Online Sequential Extreme Learning Machine ». Dans Advances in Neural Networks – ISNN 2007, 1077–86. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2007. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-72383-7_126.
Texte intégralSingh, Ram Pal, Neelam Dabas, Vikash Chaudhary et Nagendra. « Online Sequential Extreme Learning Machine for Watermarking ». Dans Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization, 115–24. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14066-7_12.
Texte intégralZhao, Zhongtang, Li Liu, Lingling Li et Qian Ma. « SLOSELM : Self Labeling Online Sequential Extreme Learning Machine ». Dans Internet and Distributed Computing Systems, 179–89. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-45940-0_16.
Texte intégralJia, Xibin, Runyuan Wang, Junfa Liu et David M. W. Powers. « A Semi-supervised Online Sequential Extreme Learning Machine Method ». Dans Proceedings of ELM-2014 Volume 1, 301–10. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14063-6_26.
Texte intégralMirza, Bilal, Stanley Kok et Fei Dong. « Multi-layer Online Sequential Extreme Learning Machine for Image Classification ». Dans Proceedings of ELM-2015 Volume 1, 39–49. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28397-5_4.
Texte intégralHuang, Shan, Botao Wang, Junhao Qiu, Jitao Yao, Guoren Wang et Ge Yu. « Parallel Ensemble of Online Sequential Extreme Learning Machine Based on MapReduce ». Dans Proceedings of ELM-2014 Volume 1, 31–40. Cham : Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-14063-6_3.
Texte intégralYin, Jianchuan, Lianbo Li, Yuchi Cao et Jian Zhao. « An Adaptive Online Sequential Extreme Learning Machine for Real-Time Tidal Level Prediction ». Dans Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization, 55–66. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28373-9_5.
Texte intégralHuang, Shan, Botao Wang, Yuemei Chen, Guoren Wang et Ge Yu. « Efficient Batch Parallel Online Sequential Extreme Learning Machine Algorithm Based on MapReduce ». Dans Proceedings of ELM-2015 Volume 1, 13–25. Cham : Springer International Publishing, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28397-5_2.
Texte intégralXu, Xiaoming, Chenglin Wen, Weijie Chen et Siyu Ji. « The Parameter Updating Method Based on Kalman Filter for Online Sequential Extreme Learning Machine ». Dans Proceedings in Adaptation, Learning and Optimization, 80–102. Cham : Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-01520-6_8.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "ONLINE SEQUENTIAL FUZZY EXTREME LEARNING MACHINE"
Yu Jun et Meng Joo Er. « An Enhanced Online Sequential Extreme Learning Machine algorithm ». Dans 2008 Chinese Control and Decision Conference (CCDC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/ccdc.2008.4597855.
Texte intégralZhang, Senyue, Wenan Tan et Yibo Li. « A Survey of Online Sequential Extreme Learning Machine ». Dans 2018 5th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/codit.2018.8394791.
Texte intégralChacko, B. P., et A. P. Babu. « Online sequential extreme learning machine based handwritten character recognition ». Dans 2011 IEEE Students' Technology Symposium (TechSym). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/techsym.2011.5783843.
Texte intégralYuan Lan, Yeng Chai Soh et Guang-Bin Huang. « A constructive enhancement for Online Sequential Extreme Learning Machine ». Dans 2009 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2009 - Atlanta). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2009.5178608.
Texte intégralRau, Francisco, Ismael Soto, Pablo Adasme, David Zabala-Blanco et Cesar A. Azurdia-Meza. « Network Traffic Prediction Using Online-Sequential Extreme Learning Machine ». Dans 2021 Third South American Colloquium on Visible Light Communications (SACVLC). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/sacvlc53127.2021.9652247.
Texte intégralChen, Yi-Ta, Yu-Chuan Chuang et An-Yeu Andy Wu. « AdaBoost-assisted Extreme Learning Machine for Efficient Online Sequential Classification ». Dans 2019 IEEE International Workshop on Signal Processing Systems (SiPS). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/sips47522.2019.9020609.
Texte intégralLu, Siyuan, Hainan Wang, Xueyan Wu et Shuihua Wang. « Pathological brain detection based on online sequential extreme learning machine ». Dans 2016 International Conference on Progress in Informatics and Computing (PIC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/pic.2016.7949498.
Texte intégralLiu, Ye, Weipeng Cao, Yiwen Liu, Dachuan Li et Qiang Wang. « Ensemble Online Sequential Extreme Learning Machine for Air Quality Prediction ». Dans 2021 IEEE 7th International Conference on Control Science and Systems Engineering (ICCSSE). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/iccsse52761.2021.9545089.
Texte intégralLiu, Zongying, et Kitsuchart Pasupa. « Online Sequential Extreme Learning Machine based Instinct Plasticity for Classification ». Dans 2020 12th International Conference on Information Technology and Electrical Engineering (ICITEE). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icitee49829.2020.9271686.
Texte intégralMaliha, Ayman, Rubiyah Yusof et Ahmed Madani. « Online sequential-extreme learning machine based detector on training-learning-detection framework ». Dans 2015 10th Asian Control Conference (ASCC). IEEE, 2015. http://dx.doi.org/10.1109/ascc.2015.7244867.
Texte intégral