【摘 要】
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极限学习机是近年提出的一种快速且具有良好泛化性能的单隐层神经网络学习算法。本文将半监督学习应用到极限学习机中，提出了一种半监督极限学习机分类模型(SSELM)，但由于
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极限学习机是近年提出的一种快速且具有良好泛化性能的单隐层神经网络学习算法。本文将半监督学习应用到极限学习机中，提出了一种半监督极限学习机分类模型(SSELM)，但由于模型是非凸，很难直接求其全局最优解。我们将提出的SSELM化为混合整数规划，得到其全局最优解。进一步，利用近红外(NIR)光谱技术，我们将SSELM应用于药品的模式识别。与传统ELM方法相比，八个不同NIR光谱区域的数值实验显示：当训练集中包含的信息不充分， SSELM提高了模型的推广能力。实验结果表明了本文提出方法的可行性和有效性，为利用近红外光谱和半监督极限学习机进行药品识别研究提供了理论依据和实用方法。
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