2、机器学习算法在不同场景下的应用与比较

机器学习算法在不同场景下的应用与比较

在当今的机器学习领域，针对不同类型的数据和问题，众多算法不断涌现和发展。本文将介绍几种具有代表性的算法及其应用，并对它们的性能进行比较。

基于随机正交投影的增强双向极限学习机算法（OEB - ELM）

OEB - ELM 算法是为解决回归问题而提出的。在该算法中，采用随机正交投影方法和改进的增强随机搜索方法对奇数隐藏节点进行优化。

与 B - ELM 相比，OEB - ELM 具有更好的泛化性能和更小的网络结构。与 EB - ELM 相比，OEB - ELM 能够根据数据属性自动确定候选隐藏节点的数量。需要注意的是，EB - ELM 和 B - ELM 都是 OEB - ELM 的特殊情况。具体而言，EB - ELM 是非自动化且非正交的 OEB - ELM，而 B - ELM 是当候选节点数量 K = 1 时的非正交 OEB - ELM。这表明 OEB - ELM 在回归问题上具有更广泛的适用性和更好的性能。

电子舌味觉识别的特征特异性增强方法（FSE）

电子舌（E - Tongue）是一种依靠电极传感器阵列实现味觉感知的仿生系统。大脉冲伏安法（LAPV）是一种重要的电子舌类型，通常会产生大量的响应数据。然而，传感器阵列中存在的高共模特性在很大程度上降低了识别性能。

为了解决这个问题，研究人员提出了特征特异性增强（FSE）方法。该方法的具体操作步骤如下：
1. 特征提取 ：
- 对于在 LAPV 模式下工作的电子舌，使用公式 (Z_{ij}^n = \varphi(x_i^n, x_j^n); i \neq j) 进行特