极限学习机算法与应用研究

来源 :天津理工大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户：kuangyunlo

【摘要】

：

近些年来,极限学习机(ELM)算法广泛应用,受到了很多学者的重视。极限学习机算法是一种新的单隐层前馈神经网络学习算法。其学习速度明显优于其它神经网络学习算法,并在推广性上表现出更优的性能。与极限学习机算法比较,核极限学习机(KELM)算法解决了极限学习机算法随机初始化的问题,并且核极限学习机算法的学习速度更快。但是核极限学习机算法存在着理论上的缺陷,当核函数映射的特征空间维数小于样本个数时,在理论

【作者】

：

王照锡

【出处】

：

天津理工大学

【发表日期】

：

2019年01期

【关键词】

：

极限学习机核极限学习机核函数正则化参数特征权重

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