【摘 要】
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为了解决在线贯序极限学习机（OS-ELM）算法容易产生奇异矩阵、算法贯序更新过程中没有考虑训练样本时效性的问题,提出基于l2-正则化和自适应遗忘因子的OS-ELM（RFOS-ELM）算法。RFOS
【机 构】
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军械工程学院无人机工程系,第二炮兵研究院,厦门警备区
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为了解决在线贯序极限学习机（OS-ELM）算法容易产生奇异矩阵、算法贯序更新过程中没有考虑训练样本时效性的问题,提出基于l2-正则化和自适应遗忘因子的OS-ELM（RFOS-ELM）算法。RFOS-ELM在初始阶段加入正则化机制,克服因矩阵奇异而降低OS-ELM泛化能力的缺点。在贯序更新阶段,RFOS-ELM通过引入自适应遗忘因子实时调整新旧训练样本所占比重,推导正则化条件下带遗忘因子RFOS-ELM的递推更新算法,提高其对动态变化系统的跟踪能力。某型无人机机载发射机故障预测实例表明,相比于传统OS-EL
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