基于交替方向乘子算法的L1正则化极限学习机的算法研究的任务书.docx

基于交替方向乘子算法的L1正则化极限学习机的算法研究的任务书
一、研究背景
随着机器学习在各个领域中的应用，L1正则化极限学习机（L1regularizedextremelearningmachine，L1-ELM）作为一种高效率、高精度的算法被越来越多地运用到各种模式识别、分类、回归问题中。L1-ELM算法通过对输入数据进行特征选择，以提高模型的泛化性能和稀疏性。在实际应用中，L1-ELM算法已被证明在数据稀疏性较高时，具有更好的性能。
目前，针对L1-ELM算法的研究主要集中于算法理论、算法效率等方面，而对于基于交替方向乘子算法（AlternatingDirectionMethodofMultipliers，ADMM）的L1-ELM算法的研究相对较少。因此，研究基于ADMM的L1-ELM算法的优化问题，对于深入了解该算法的性质及其在实际应用中的表现有着十分重要的意义。
二、研究目的
本次研究的目的是，在研究L1-ELM算法的基础上，深入研究基于ADMM的L1-ELM算法的优化问题，探索该算法的性质和在实际应用中的表现，发掘其在实际问题中的潜在优势。具体目标如下：
1.理解L1-ELM算法的基本原理及其在特征选择中的应用；
2.熟悉ADMM算法的基本思想及其优化问题的求解方法；
3.探讨基于ADMM的L1-ELM算法中的问题，并分析改进策略；
4.实现基于ADMM的L1-ELM算法，并验证其在实际应用中的性能；
5.总结研究成果，撰写关于基于ADMM的L1-ELM算法的优化问题的论文。
三、研究内容
1.L1-ELM算法的原理及特征选择方法的研究
深入了解L1-ELM算法的原理及其在特征选择中的应用，分析该算法的优缺点。
2.ADMM算法的基本思想及其性质的研究
了解ADMM算法的基本思想及其求解优化问题的方法，分析该算法的性质。
3.基于ADMM的L1-ELM算法的优化问题的研究
探讨基于ADMM的L1-ELM算法中的优化问题及其存在的问题，分析改进策略。
4.实现基于ADMM的L1-ELM算法，并验证其性能
编程实现基于ADMM的L1-ELM算法，并进行实验验证，比较其与其他方法在性能上的优劣。
5.论文撰写及成果总结
撰写论文，总结研究成果，提出未来研究方向。
四、研究方法
1.文献研究法
通过收集、整理并深入阅读相关领域内的相关文献，研究L1-ELM算法及ADMM算法的基本原理、优化问题的求解方法和其应用领域等方面。
2.模拟实验法
基于Python或Matlab等语言编写程序，实现基于ADMM的L1-ELM算法，并利用三个真实数据集验证其稀疏性、泛化性能及效率等方面。
3.数据分析法
分析结果所得数据，从中总结出基于ADMM的L1-ELM算法的特点、优缺点以及在实际应用中的潜在优势等方面。
五、预期成果
1.对L1-ELM算法的原理及其在特征选择中的应用有深入了解；
2.熟悉ADMM算法的基本思想及其优化问题的求解方法；
3.对基于ADMM的L1-ELM算法中的问题有深入的研究，并提出改进策略；
4.编写并实现基于ADMM的L1-ELM算法，验证其在实际应用中的性能；
5.撰写关于基于ADMM的L1-ELM算法的优化问题的论文，并总结研究成果。