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一种基于鲁棒估计的极限学习机方法OA北大核心CSCDCSTPCD

Extreme learning machine on robust estimation

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极限学习机( ELM)是一种单隐层前馈神经网络(single-hiddenlayer feedforward neural networks,SLFNs),它相较于传统神经网络算法来说结构简单,具有较快的学习速度和良好的泛化性能等优点.ELM的输出权值是由最小二乘法(least square,LE)计算得出,然而经典的LS估计的抗差能力较差,容易夸大离群点和噪声的影响,从而造成训练出的参数模型不准确甚至得到完全错误的结果.为了解决此问题,提出一种…查看全部>>

Extreme learning machine(ELM) is a kind of single-hidden layer feedforword neural networks( SLFNs). Comparing with traditional neural network algorithms, it is simpler in structure, with higher learning speed, and good generalization performance. The output-weight of ELM was calculated by LSE( least square estimation) method. However, LSE lack of robustness , the result would be seriously damaged when there were outliers in the training data. In order to sol…查看全部>>

胡义函;张小刚;陈华;李晶辉

湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082湖南大学电气与信息工程学院,长沙410082

信息技术与安全科学

极限学习机稳健估计鲁棒极限学习机M估计神经网络

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《计算机应用研究》 2012 (8)

燃煤窑炉工况识别中的关键技术及其并行实现方法研究

2926-2930,5

国家自然科学基金资助项目(60874096,61174050)

10.3969/j.issn.1001-3695.2012.08.033

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