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[会议论文] 作者：井诗博;杨丽明;,
来源：第三届CCF大数据学术会议 年份：2015
极限学习机是近年提出的一种快速且具有良好泛化性能的单隐层神经网络学习算法。本文将半监督学习应用到极限学习机中，提出了一种半监督极限学习机分类模型(SSELM)，但由于......
[期刊论文] 作者：白俊健,孙群,井诗博,杨丽明,,
来源：激光与光电子学进展 年份：2015
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成为大数据分析的重要工具。与传统神经网络相比,ELM具有结构简单、学习速度快和推广性较好等优势。但是,ELM的输出权值是基于...
[会议论文] 作者：白俊健,孙群,井诗博,杨丽明,
来源：第十届全国激光技术与光电子学学术会议 年份：2015
极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成功应用于大数据分析.与传统神经网络相比,ELM 具有结构简单,学习速度快和较好的推广性等优势.但是,ELM 的输出权值是基于最小二乘法(1 east square,LES)估计的,这容易夸大离群点和噪声的影响,导致其预测性能的不......
[期刊论文] 作者：井诗博,杨丽明,李军会,张思韫,,
来源：计算机应用 年份：2016
当数据集中包含的训练信息不充分时,监督的极限学习机较难应用,因此将半监督学习应用到极限学习机,提出一种半监督极限学习机分类模型;但其模型是非凸、非光滑的,很难直接求...
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