灵敏度正则化极限学习机及其在数字识别中的应用

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 6次 | 上传用户：kantstop

【摘要】

：

针对正则化极限学习机(RELM)中隐节点数影响分类准确性问题,提出一种灵敏度正则化极限学习机(SRELM)算法.首先根据隐含层激活函数的输出及其相对应的输出层权重系数,推导实际值与隐节点输出值残差相对于隐节点的灵敏度计算公式,然后根据不同隐节点的灵敏度进行排序,利用优化样本的分类准确率删减次要隐节点,从而有效提高SRELM的分类准确率.MNIST手写体数字库实验结果表明,相比于传统的SVM和REL

【作者】

：

张松林李雪

【机构】

：

河南工学院电子通信工程系

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2017年06期

【关键词】

：

灵敏度分析极限学习机模式识别分类手写数字 sensitivity analysis extreme learning machine pattern

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