【摘 要】
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极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近年来兴起的通过随机固定一个学习系统的隐变量而将其化为线性系统的一类快速学习算法.不同于传统的学习方式,在ELM算法中,隐
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极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)是近年来兴起的通过随机固定一个学习系统的隐变量而将其化为线性系统的一类快速学习算法.不同于传统的学习方式,在ELM算法中,隐单元参数不再需要迭代产生,因而能显著减少复杂性并提高效率,目前已被广泛应用于诸多领域.然而,如何确定最优的网络结构并且获得更好的泛化能力则是决定其应用有效性的一个关键因素.本学位论文基于自适应调整网络结构方式,分别结合二分法和LU矩阵分解,提出了ELM框架下自适应调整网络结构的两种新算法.主要工作内容包括：第一章介绍人工神经网络的相关基础知识以及ELM算法的提出与发展.第二章首先介绍ELM算法的基本原理和算法步骤,其次系统地概括了结构增长型、结构递减型和自适应增长型三类调整网络结构的系列算法.第三章将二分法的思想引入AG-ELM算法,提出一种新的自适应调整网络结构的新算法—基于二分法的AG-ELM算法改进(BAG-ELM),并通过数值实验对其性能进行验证.第四章将LU矩阵分解引入D-ELM算法,提出一种新的基于LU分解的动态ELM算法(LUD-ELM),并通过数值实验对其性能进行验证.
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