【摘 要】
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针对训练样本贯序输入时的极端学习机（ELM）训练问题,提出一种可实现在线训练的局域极端学习机（LELM）.LELM以逐次增样训练与减样训练的方式实现在线训练,从而有效保持了简约的模型
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针对训练样本贯序输入时的极端学习机（ELM）训练问题,提出一种可实现在线训练的局域极端学习机（LELM）.LELM以逐次增样训练与减样训练的方式实现在线训练,从而有效保持了简约的模型结构,同时利用分块矩阵求逆引理有效减小了多次模型训练的计算代价.混沌时间序列在线预测仿真表明,LELM的在线训练时间远小于ELM,且预测精度更高.基于时间序列预测的雷达发射机状态在线监测实例表明,相比于利用粒子群优化的自适应灰色模型方法,LELM具有更高的计算效率与预测精度,适用于电子系统状态在线监测.
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