【摘 要】
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极限学习机（ELM）算法大大提高了单隐层前馈神经网络（SLFNs）的学习速度,在各个领域得到广泛应用。但ELM算法过程中随机分配输入权值和偏差,这虽能加快ELM算法速度,但也造成算法隐
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572399,61721002,61532-015,61532004);陕西省青年科技新星项目(2013KJXX-29);西邮新星团队支持计划;陕西省普通高校省级重点学科建设基金资助
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极限学习机（ELM）算法大大提高了单隐层前馈神经网络（SLFNs）的学习速度,在各个领域得到广泛应用。但ELM算法过程中随机分配输入权值和偏差,这虽能加快ELM算法速度,但也造成算法隐含层节点的冗余,一些隐含层节点是毫无存在意义的,而且还会影响整个算法的学习效率。针对ELM算法的这一不足,文中提出新的节点选择算法,实现了对极限学习机中隐含层节点的选择,使得ELM算法的性能有了一定的提高,并与一些流行算法进行了比较,文中算法表现良好。
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