【摘 要】
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由于随机给定输入权值和偏差,极限学习机（extreme learning machine,ELM）通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度.结合粒子群算法具有全局搜索能力的优势,提出一种基于改进ELM
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由于随机给定输入权值和偏差,极限学习机（extreme learning machine,ELM）通常需要较多隐含层节点才能达到理想精度.结合粒子群算法具有全局搜索能力的优势,提出一种基于改进ELM算法的纱线质量预测模型,采用改进粒子群算法优化ELM算法的输入权值矩阵和隐含层偏差,计算出输出权值矩阵,以减少隐含层节点数.试验结果表明,相比于ELM算法,改进ELM算法能够依靠更少的隐含层节点获得更高精度,相对误差降低2.70%,可为纱线质量预测与控制提供更有效的工具,具有广泛的推广实用性.
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