Se propone una nueva máquina de aprendizaje extremo (ELM) semisupervisada con un marco de regularización de clústeres de discriminación múltiple (CDMR) denominado CDMR-ELM para la clasificación semisupervisada. Utilizando el método de clustering difuso no supervisado, el marco CDMR integra la discriminación de clustering de los datos etiquetados y no etiquetados con la regularización de las restricciones de hermanamiento. Con el objetivo de mejorar aún más la precisión y la eficiencia de la clasificación, se desarrolla un nuevo algoritmo de optimización multiobjetivo de la mosca de la fruta (MOFOA) para optimizar parámetros cruciales de CDME-ELM. El MOFOA propuesto se implementa con dos objetivos: minimizar simultáneamente el número de nodos ocultos y el error cuadrático medio (MSE). Los resultados de los experimentos con conjuntos de datos reales muestran que el clasificador semisupervisado propuesto puede obtener una mayor precisión y eficiencia con relativamente pocos nodos ocultos en comparación con otros clasificadores del estado del arte.
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