{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期-部件”：[[2024,6,15]]，“日期-时间”：“2024-06-15T18:33:06Z”，“时间戳”：1718476386500}，“引用-计数”：50，“发布者”：“爱思唯尔BV”，“许可证”：[{“开始”：{-date-parts”：[2016,10,1]]，”日期-时间“：”2016-10-01T00:00:00 0Z”，“时间戳”：1475280000000}，“内容-版本”：“tdm”，“delay-in-days”：0，“URL”：“https:\/\/www.elsevier.com/tdm\/userlicense\/1.0\/”}]，“资助者”：[{“DOI”：“10.13039\/501100001809”，“name”：“中国国家自然科学基金会”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“award”：[“61403351”]}，{“name”:“中国学者委员会基金会”“”：“中国湖北省自然科学基金会”，“奖项”：[“2013CFA004”]}，{“name”：“CUG自主创新研究基金”，“奖金”：[”1610491T05“]}、{“名称”：“全国大学生\u05f3 CUG（武汉）创新创业训练计划”，“奖”：[）201410491083“]}]，“内容域”：{“域”：[’elsevier.com“，“sciencedirect.com”]，“crossmark-restriction”：true}，“short-container-title”：[“Pattern Recognition”]，”published-print“：{“date-parts”：[[2016,10]]}，”DOI“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003“，”type“：”journal-article“，”created“：“135-148”，“更新策略”：“http://\/dx.doi.org\/10.1016\/elsevier_cm_policy”，“source”：“Crossref”、“is-referenced-by-count”：58，“title”：[“Memetic Extreme Learning Machine”]，“prefix”：“10.1016”，“volume”：：“58”，“author”：[{“give”：“Yongshan”，“family”：“Zhang”，“sequence”：“first”，“affiliation”：[]}，{“fixed”：“Jia”，“家族”：“Wu”，“序列”：“additional”，“隶属关系”：[]}，{“给定”：“志华”，“家庭”：“蔡”，“序列”：“附加”，“从属关系”：[]}，{“给定”：“彭”，“家族”：“张”，“顺序”：“额外”，“隶属关系”：[]}、{“给出”：“凌”，“家庭“：陈”，“排序”：“添加”，“附属关系”：【]}】，“成员”：“78”，“引用”：[{“key”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib1”，“非结构化”：“G.Huang，Q.Zhu，C。Siew，《极限学习机器：前馈神经网络的一种新学习方案》，载于：IEEE国际神经网络联合会议（IJCNN）论文集，2004年，第985\u2013990页通过反向传播错误学习表征”，“卷”：“323”，“作者”：“Rumelhart”，“年份”：“1986”，“新闻标题”：“自然”}，{“关键”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib3”，”系列标题“：“矩阵：理论与应用”，“作家”：“Serre”，“年”：“2002”}by“：”crossref“，”首页“：”489“，”DOI“：”10.1016\/j.neucom.2005.12.126“，”article-title“：”极限学习机器“，”volume“：”70“，”author“：”Huang“，”year“：”2006“，”journal-title”：“Neurocomputing”}，{“key”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib5”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“Y.Qu，Q.Shen，N.M.Parthalin，W。Wu，乳房X光检查风险分析的极端学习机器，收录于：2010年英国计算智能研讨会（UKCI），2010年，第1\u20135页。“，”DOI“：”10.1109\/UKCI.2010.5625590“}，{“key”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib6”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“unstructured”：“N.Sridevi，P。Subashini，《使用极限学习机器将zernike矩与区域特征结合起来对手写古泰米尔文字进行分类》，载于：《计算机、通信和纳米技术新兴趋势国际会议论文集》，2013年，第158\u2013162页。“，“DOI”：“10.1109\/ICE-CCN.2013.652883”}，{“issue”：“6“，”key“：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib7”，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”1066“，“doi”：“10.1109\/LGRS.2013.2286078”，“article-title”：“高光谱图像分类的差分进化极限学习机”，“volume”：“11”，“author”：“Bazi”，“year”：“2014”，“journal-title“：”IEEE Geosci。遥感快报。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib8“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“258”，“doi”：“10.1016\/j.neucom.2012.062”，“article-title”：“基于极限学习机的蛋白质\u2013蛋白质相互作用位点快速预测”，“volume”：“128”，“author”：“Wang”，“year”：“2014”，“journal-title“：”Neurocomputing“}”，{“issue”：“3”，“key”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib9”，“doi断言者”：“crossref”，“首页”：“1336”，“doi”：“10.1016\/j.eswa.2010.007.014”，“文章标题”：“零售业基于田口方法的灰色极限学习机的销售预测系统”，“卷”：“38”，“作者”：“陈”，“年份”：“2011”，“期刊标题”：“专家系统”。申请。“}，{”issue“：”10“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib10“，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：“2588”，“doi”：“10.1016\/j.petcog.2011.03.013”，“article-title”：“基于多维pca和极端学习机的人脸识别”，“volume”：”44“，”author“：”Mohammed“，”year“：”2011“，”journal-title“：”Pattern Recognit.“}”，{“key”“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib11“，“非结构化”：“D.Wunsch，极限学习机器的性能问题，主题演讲和全体会议，收录于：极限学习机器国际会议，2014年12月。URL\u3008http:\/\/ntu.edu.sg\/home\/egbhuang\/elm2014\/keynotes.html\u3009.“}，{“问题”：“4”，“关键”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib12”，“首页”：“361”，“文章-标题”：“具有信息标准聚类和极端学习机回归的隐马尔可夫模型，用于风力预测”，“卷”：“30”，“作者”：“Rumelhart”，“年份”：“2014”，“journal-title“：《计算杂志》。科学。赛博。“}，{”issue“：”10“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib13“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“1759”，”doi“：”101016\/j.pattog.2005.03.028“，”article-title“：”Evolutionary extreme learning machine“，”volume“：》38“，”author“：”Zhu“，“year”：“2005”，”journal-title：“Pattern Recognit.”}，}，“issue”：“3”，“密钥“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib14“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”285“，”doi“：”10.1007\/s11063-012-9236-y“，”article-title“：”自适应进化极端学习机器“，”volume“：“36”，”author“：”Cao“，”year“：”2012“，”journal-title”：“Neural Process”。莱特。“}，{”issue“：”1“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib15“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first-page:“66”，“doi”：“10.1016\/j.ins.2011.09.015”，“article-title”：“基于投票的极端学习机”，“volume”：“185”，“author”：“Cao”，“year”：“2012”，“journal-title“：”Inf.Sci.“}”，{“issue”：“8”，“key”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib16”，“doi-asserted-by”：“crossref“，”first page“：”754“，”DOI“：”10.1109\/LSP.2010.2053356“，”article-title“：”Ensemble based extreme learning machine“，”volume“：“17”，“author”：“Liu”，“year”：“2010”，“journal-title”：“IEEE Signal Process”。莱特。“}，{”issue“：”suppl 2“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib17“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“143”，”doi“：”101142\/S0218488513400229“，”article-title“：”Evolving extreme learning machine paradigm with adaptive operator selection and parameter control“，“volume”：“21”，“author”：“Li”，“year”：“2013”，“journal-title”：“Int.j.”。不确定。模糊知识-基于系统。“}，{”issue“：”11“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib18“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“1823”，”doi“：”101109\/TNN.2011.2169426“，”article-title“：”模式分类的自适应进化人工神经网络“，”volume“:”22“，”author“：”Oong“，“year”：“2011”，”journal title“：“IEEE Trans.neural Netw.”}，”{“key”：“”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib19“，“非结构化”：“P.Moscato，《进化、搜索、优化、遗传算法和武术：迈向模因算法》，加州理工学院并发计算程序，C3P报告826，美国帕萨迪纳加州理工大学，1989年。”}，{“key”：“10.1016\/j.patacog.2014.003_bin20”，“非结构性”：“M。Lichman，加州大学欧文分校信息与计算机科学学院UCI机器学习库，2013年，\u3008http://\/archive.ics.UCI.edu\/ml\u3009基于优化方法的极端学习机器分类”，“卷”：“74”，“作者”：“黄”，“年份”：“2010”，“日志标题”：“神经计算”}，{“问题”：“4”，“关键”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib22”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“879”，“doi”：“101109\/TNN.2006.875977”，“文章标题”：使用带有随机隐藏节点的增量构造前馈网络的通用近似”，“卷”：“17”，“作者”：“黄”，“年份”：“2006年”，“期刊标题”：“IEEE Trans。神经网络。“｝，｛”issue“：”2“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bi23“，”doi断言“：”crossref“，”首页“：”365“，”doi“：”10.1109\/TNNLS.2011.2178124“，”文章标题“：”具有隐藏节点自适应增长的极限学习机的通用近似“，”卷“：”23“，”作者“：”张“，”年份“：”2012“，”期刊标题“：”IEEE传输。神经网络。学习。系统。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib24“，”series-title“：”Differential Evolution:A Practical Approach to Global Optimization“，”author“：”Price“，”year“：”2006“}”，{“issue”：“5”，“key”：“10.1016\/j.petcog.2014.003_bb25”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”474“，“doi”：”10.1109\/TEVC.2005.850260“，”“article-title“：“”胜任模因算法教程“，“volume”：“9”，“author”：“Krasnogor”，“year”：“2005”，“journal-title”：“IEEE Trans。进化。计算。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib26“，”unstructured“：”D.Kenneth，Genetic algorithms:a 30 year Perspectives，in：Perspectives-on Adaptation in Natural and Artificial Systems，11（2005）11\u201332.“}”，{“issue”：“4”，“key”：“10.1016\/j.petcog.2014.003_bin27”，“doi-asserted-by”：“crossref”，“first page”：”341“，“doi”：“101023\/a:1008202321328”“，”article-title“：“差分进化\u2014-连续空间上全局优化的一种简单有效的启发式算法”，“卷”：“11”，“作者”：“Storn”，“年份”：“1997”，“期刊标题”：“J.Glob。最佳方案。“｝，｛”issue“：”5“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bi28“，”doi断言“：”crossref“，”首页“：”945“，”doi“：”10.1109\/TEVC.2009.2014613“，”文章标题“：”Jade“，”卷“：”13“，”作者“：”Zhang“，”年份“：”2009“，”期刊标题“：”IEEE Trans.Evol.Comput.“｝，｛”issue“：”6“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bi29“，”doi断言“：”crossref“，”首页“：”787“，”DOI“：”10.1109\/TEVC.2012.2182773“，”文章标题“：”基于进化算法和模拟退火的混合元理论“，”卷“：”16“，”作者“：”罗德里格斯“，”年份“：”2012“，”期刊标题“：“IEEE Trans。进化。计算。“}，{”issue“：”1“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib30“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“16”，“doi”：“10.1016\/j.eswa.2013.07.007”，“article-title”：“应用自适应禁忌搜索算法优化交叉口管理系统中的卡车码头分配”，“volume”：“41”，“author”：“Miao”，“year”：“2014”，“journal-title“：”专家系统。申请。“}，{”issue“：”1“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib31“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first-page:“65”，“doi”：“10.1007\/s12293-012-0087-x”，“article-title”：“一种新型模因算法及其在数据聚类中的应用”，“volume”：“5”，“author”：“Ni”，“year”：“2013”，“journal-title“：”Memet.Comput.“}”，{“issue”：“10“，”键“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib32“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”1893“，”doi“：”10.1007\/s00500-013-1028-4“，”article-title“：”一种基于入侵杂草优化和差分进化的新型模因算法用于约束优化“，”volume“：“17”，“author”：“Cai”，“year”：“2013”，“journal-title”：“Soft Compute”。“}，{”issue“：”2“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib33“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“1049”，“doi”：“10.1016\/j.amc.2006.01.059”，“article-title”：“带回程的车辆路径问题的模因算法”，“volume”：“181”，“author”：“Reza”，”year“：”2006“，”journal-title“：”Appl.Math.Comput.“}，{“问题”：“24”，“密钥”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib34“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”4818“，”doi“：”10.1016\/j.ins.2010.08.021“，”article-title“：”用于延长无线传感器网络寿命的模因算法“，”volume“：“180”，”author“：”Ting“，”year“：”2010“，”journal-title”：“Inf.Sci。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib35“，”unstructured“：”j.Xu，Z.Cai，W.Gong，调整模因算法组件的自适应策略，摘自：《第26届人工智能工具国际会议论文集》，2014年，第55\u201362页crossref“，”first page“：”358“，”DOI“：”10.1016\/j.patcog.2015.08.023“，”article-title“：”Sode“，”volume“：“51”，”author“：”Wu“，”year“：”2016“，”journal-title”：“Pattern Recognit”。“}，{”issue“：”3“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib37“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“671”，“doi”：“10.1007\/s10844-013-0279-y”，“article-title”：“基于自适应差分进化的朴素贝叶斯概率估计模型”，“volume”：“42”，“author”：“Wu”，“year”：“2014”，“journal-title“：”j.Intell.Inf.Syst.“}”，{“问题”：“3”，“key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib38“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first-pages“：”1487“，”doi“：”101016\/j.eswa.2014.09.019“，”article-title“：”naive bayes分类的自适应属性加权“，”volument“：”42“，”author“：”Wu“，”year“：”2015“，”journal-title”：“专家系统。申请。“}，{”issue“：”10“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib39“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“2382”，”doi“：”101109\/TKDE.2013.2297923“，”article-title“：”Bag constrained structure pattern mining for multi-graph classification“，“volume”：“26”，“author”：“Wu”，“year”：“2014”，“journal-title”：“IEEE Trans.Knowl.Data Eng.”}，“issue”：“3”，“键”：“10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib40“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”416“，”doi“：”10.1109\/TCYB.2014.2327111“，”article-title“：”Boosting for multi-graph classification“，“volume”：“45”，“author”：“Wu”，“year”：“2015”，“journal-title”：“IEEE Trans。赛博。“}，{”issue“：”12“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib41“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“1652”，”doi“：”101109\/TKDE.2007.190650“，“article-title”：“To select or To weight”，“volume”：“19”，“author”：“Yang”，“year”：“2007”，”journal-title“：”IEEE Trans.Knowl.Data Eng.“}”，{“issue”：“1”，“密钥“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib42“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：”1“，”doi“：”10.1162\/neco.1992.4.1.1“，”article-title“：”Neural networks and the bias\/variance dilex“，”volume“：“4”，”author“：”Geman“，”year“：”1992“，”journal-title”：“Neural Comput”。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib43“，”unstructured“：”R.Kohavi，D.Wolpert，et al.，零损失函数的偏差加方差分解，in：《国际机器学习会议论文集》，1996，pp.275\u2013283.“}首页“：”675“，”DOI“：”10.1080\/01621459.1937.10503522“，”article-title“：”使用秩以避免方差分析中隐含的正态假设“，”volume“：”32“，”author“：”Friedman“，”year“：”1937“，”journal-title”：“J.Am.Stat.Association”}，{“issue”：“1”，“key”：“10.1016\/J.patcog.2016.04.003_bib45”，“DOI-asserted-by”：“crossref”，“首页”：“86”，“DOI”：“10.1214\/aoms\/1177731944”，“文章标题”：“对m排名问题有意义的替代测试的比较”，“卷”：“11”，“作者”：“弗里德曼”，“年份”：“1940”，“期刊标题”：“Ann.Math。Stat.“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib46“，”first page“：“1”，”article-title“：”多数据集分类器的统计比较“，”volume“：‘7’，”author“：”Dem\u0161ar“，”year“：”2006“，”journal-title”：“j.Mach.Learn.Res.：“crossref”，“首页”：“239”，“DOI“：”10.1023\/A:1024068626366“，”article-title“：”泛化错误推断“，”volume“：”52“，”author“：”Nadeau“，”year“：”2003“，”journal-title”：“Mach。学习。“}，{”issue“：”1“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib48“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“55”，“doi”：“10.1109\/TEVC.2010.2087271”，“article-title”：“带复合试验向量生成策略和控制参数的差异进化”，“volume”：“15”，“author”：“Wang”，“year”：“2011”，“journal-title“：”IEEE Trans.Evol.Comput.“}”，{“issue“：”2“，”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib49“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”first page“：“1679”，“doi”：“10.1016\/j.asoc.2010.04.024”，“article-title”：“带参数集合和变异策略的差分进化算法”，“volume”：“11”，“author”：“Mallipeddi”，“year”：“2011”，“journal-title“：”Appl。软计算。“}，{”key“：”10.1016\/j.patcog.2016.04.003_bib50“，”doi-asserted-by“：”crossref“，”unstructured“：”R.Tanabe，A.Fukunaga，《使用线性种群规模缩减改进阴影搜索性能》，收录于：IEEE进化计算大会（CEC），2014年，第1658\u20131665页。“，”doi“：”101109\/CEC.2014.6900380“}]，”container-title“：[”模式识别“]，”original-title“：[]，”language“：”en“，”link“：[{”URL“：”https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S003132031630036X？httpAccept=text\/plain“，”content-type“：”text\/prain“，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“https:\//api.elsevier.com/content\/aarticle\/PII:S005132 031630036X？httpAccept=text\/xml“，”content-type“：”text\/.xml“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”text-mining“}]，”deposed“：{”date-parts“：[[2020,9,19]]，”date-time“：“2020-09-19T11:16:28Z”，”timestamp“：1600514188000}，”score“：1，”resource“：”{“primary”：{“URL”：“https:\\/linkinghub.elsevier.com/retrieve\/piii\/S003132 031630036X“}}，”副标题“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“：{”date-parts“：[[2016,10]]}，”references-count“：50，”alternative-id“：[”S003132031630036X“]，”URL“：”http://\/dx.doi.org\/10.1016\/j.patcog.2016.04.003“，”relation“：{}，“ISSN”：[“0031-3203”]，“ISSN-type”：[{“value”：“0031-3023”，“type”:“print”}]，“subject”：【】，“published”：{“date-parts”：[[2016,10]]}，“assertion”：[{“value”：“Elsevier”，“name“：”publisher“，”label“：”本文由“}维护，{“value”：“Memetic Extreme Learning Machine”，“name”：“articletite”，“label”：“article Title”}，{”value“：”模式识别“，”name“：“journaltitle”，“标签”：“期刊标题”}、{“值”：“https:\\/doi.org\/101016\/j.patcog.2016.04.003”，“名称”：“rticlelink”，“table”：“”CrossRef DOI链接到出版商维护的版本“}，{“value”：“article”，“name”：“content_type”，“label”：“content-type”}，}“value:”\u00a9 2016 Elsevier Ltd.。保留所有权利。“，”name“：”copyright“，”label“：”copyright”}]}