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一种新的鲁棒极限学习机及其在近红外光谱分析中的应用

来源 :第十届全国激光技术与光电子学学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：calvinly1989718

【摘 要】

：

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稳定.本文提出一种新的稳健的ELM-基于最小一乘回归的极限学习机框架,称为LAD-ELM.而且,问题被转化为线性规划,能够

【作 者】

：

白俊健 孙群 井诗博 杨丽明 

【机 构】

：

中国农业大学理学院,北京100083 中国农业大学农学与生物技术学院,北京100193

【出 处】

：

第十届全国激光技术与光电子学学术会议

【发表日期】

：

2015年5期

【关键词】

：

极限学习机 最小一乘回归 鲁棒性 近红外光谱数据 

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　　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稳定.本文提出一种新的稳健的ELM-基于最小一乘回归的极限学习机框架,称为LAD-ELM.而且,问题被转化为线性规划,能够简单、快速求其全局最优解.

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