【摘 要】
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针对传统在线贯序极限学习机存在的过学习和分类器输出不稳定等问题,将结构风险最小化理论引入到极限学习机中,用小波函数替代原有的隐层激励函数构建正则小波极限学习机,并
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针对传统在线贯序极限学习机存在的过学习和分类器输出不稳定等问题,将结构风险最小化理论引入到极限学习机中,用小波函数替代原有的隐层激励函数构建正则小波极限学习机,并与在线学习方法结合,提出在线正则小波极限学习机。仿真实验结果表明,在线正则小波极限学习机克服过学习和局部最优等问题,能够实现快速在线学习,具有良好的泛化性和鲁棒性。
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