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混合方法组合的极端学习机和稀疏表示

  • 资源大小:3.09 MB
  • 上传时间:2021-06-29
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  • 标      签: Matlab

资 源 简 介

通过将极限学习机(ELM)和稀疏表示(SRC)结合到统一框架中,所提出的混合分类器不仅具有快速测试(ELM的优点)的优点,而且显示出显着的分类精度(SRC的优点)。测试它的AR面部识别,它达到95%的高精度,比ELM(91%)和SRC(93.5%)更好。ELM和SRC之间的桥梁是ELM错误分类度量和自适应选择。

文 件 列 表

ELMSRC_classifier_v1.2
@partialDCT
Demo.m
elm_predict.m
elm_train.m
find_lambdamax_l1_ls.m
find_lambdamax_l1_ls_nonneg.m
l1_ls.m
l1_ls_nonneg.m
pca_datasets.mat
@partialDCT
ctranspose.m
mtimes.m
partialDCT.m
license.txt

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