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Affinity-based fuzzy twin random vector functional link network classifier
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AI
DOI：10.1016/j.compeleceng.2025.110923.png)
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摘要
En 中文
在实际世界中，由于土壤污染和天气相关因素，多种叶部病害正在迅速传播。人工识别方法速度缓慢且通常效果不佳。当存在噪声数据和二分类不平衡问题时，会引发识别风险。为解决噪声和不平衡数据问题，提出了多种亲和力和类别概率模型，这些模型通过正则化来减少噪声，并利用支持向量数据描述（SVDD）的亲和力值和K近邻（KNN）的类别概率来处理类别不平衡。亲和力和概率值较低的少数样本权重较小，而亲和力和概率值较高的多数样本则对决策边界产生强烈影响。为增强泛化能力和计算效率，引入了一种基于亲和力和类别概率的模糊随机向量函数链接网络（ACFRVFL），该网络结合了模糊逻辑、SVDD、KNN和RVFL。此外，还提出了基于亲和力和类别概率的模糊双胞胎RVFL（ACFTRVFL）模型以提高性能。本研究使用各种基准数据集评估了性能。
期刊
C
IF:
4.9
论文数:
6.7K
被引数:
1.3W
机构
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