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針對(duì)現(xiàn)有學(xué)習(xí)算法難以有效提高不均衡在線貫序數(shù)據(jù)中少類樣本分類精度的問(wèn)題，提出一種基于不均衡樣本重構(gòu)的加權(quán)在線貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)。該算法從提取在線貫序數(shù)據(jù)的分布特性入手，主要包括離線和在線兩個(gè)階段：離線階段主要采用主曲線構(gòu)建少類樣本的可信區(qū)域，并通過(guò)對(duì)該區(qū)域內(nèi)樣本進(jìn)行過(guò)采樣，來(lái)構(gòu)建符合樣本分布趨勢(shì)的均衡樣本集，進(jìn)而建立初始模型；而在線階段則對(duì)貫序到達(dá)的數(shù)據(jù)根據(jù)訓(xùn)練誤差賦予各樣本相應(yīng)權(quán)重，同時(shí)動(dòng)態(tài)更新網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。采用UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和澳門(mén)實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)比，結(jié)果表明，與現(xiàn)有在線貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)（ OS-ELM）、極限學(xué)習(xí)機(jī)（ELM）和元認(rèn)知在線貫序極限學(xué)習(xí)機(jī)（MCOS-ELM）相比，所提算法對(duì)少類樣本的識(shí)別能力更高，且所提算法的模型訓(xùn)練時(shí)間與其他三種算法相差不大。結(jié)果表明在不影響算法復(fù)雜度的情況下，所提算法能有效提高少類樣本的分類精度。
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