【摘 要】
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实际问题的数据集通常受到各种噪声的影响,超限学习机(extreme learning machine,ELM)对这类数据集进行学习时,表现出预测精度低、预测结果波动大.为了克服该缺陷,采用了能够
【机 构】
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西安石油大学理学院,东南大学数学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61833005；61907033）；中国博士后科学基金（2018M642129）
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实际问题的数据集通常受到各种噪声的影响,超限学习机(extreme learning machine,ELM)对这类数据集进行学习时,表现出预测精度低、预测结果波动大.为了克服该缺陷,采用了能够削弱噪声影响的指数Laplace损失函数.该损失函数是建立在Gauss核函数基础上,具有可微、非凸、有界且能够趋近于Laplace函数的特点.将其引入到超限学习机中,提出了鲁棒超限学习机回归估计(exponential Laplace loss function based robust ELM for regre
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