【摘 要】
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针对虹膜图像采集过程中存在光照、干扰等因素,为进一步提高虹膜图像识别的准确率,提出一种基于组合特征提取的优化极限学习机（ELM）模型来提高虹膜图像识别的精度。模型考虑了
【基金项目】
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广东省科技厅项目（粤科规财字[2015]72号）.
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针对虹膜图像采集过程中存在光照、干扰等因素,为进一步提高虹膜图像识别的准确率,提出一种基于组合特征提取的优化极限学习机（ELM）模型来提高虹膜图像识别的精度。模型考虑了特征提取和分类器优化两者均起着重要作用,利用灰度共生矩阵（GLCM）和多通道2D Gabor滤波器特征提取后进行特征融合,得到更丰富的特征信息,并设计改进了蜂群算法（IABC）优化ELM模型作为分类器。同时设计的线性加权多目标函数综合考虑分类精度和网络结构,从而有效提高了虹膜识别的准确率。实验表明提出的模型通过结合两种特征提取方法,能提取出
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摘 要：家庭是幼儿园重要的合作伙伴，我们应将幼儿园家长工作的重心从以往的“教育家长”转变为“家园平等合作”。这就要求我们真诚地与家长沟通、交流以达成共识，取得家长的理解、支持和配合，实现家园共育，从而取得良好的教育效果，共同为孩子的成长而努力。“家园手牵手 共筑爱之园”活动，让家长从点滴感受到了幼儿园老师的用心，有效提升了家长的教育态度。旨在家长与教师协力解决教育问题，共同分担教育责任，家园做到真
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在剔除影响单隐层前馈神经网络性能的"脏数据"后,传统的极限学习机算法需要重新训练整个网络,这会增加很多额外的训练时间。针对这一问题,在传统的极限学习机算法的基础上,提出一种在线负增量学习算法:剔除"脏训练样本"后,不需要再重新训练整个网络,而只需在原有的基础上,通过更新外权矩阵来完成网络更新。算法复杂性分析和仿真实验的结果表明所提出的算法具有更高的执行速度。
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