【摘 要】
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本文提出了一种带有随机权值集成神经网络的在线学习方法。该方法通过新增数据对集成模型的隐含层输出矩阵和目标矩阵进行迭代更新，实现对新增单个数据或者数据块进行在线学习。通过负相关方法将若干带有随机权值的单隐含层前馈神经网络联合一起训练，采用本文提出的方法进行在线学习。通过标准测试数据集对所提方法进行测试，结果表明所提方法具备很好的在线学习能力。
【机 构】
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东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室,辽宁沈阳110819
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本文提出了一种带有随机权值集成神经网络的在线学习方法。该方法通过新增数据对集成模型的隐含层输出矩阵和目标矩阵进行迭代更新，实现对新增单个数据或者数据块进行在线学习。通过负相关方法将若干带有随机权值的单隐含层前馈神经网络联合一起训练，采用本文提出的方法进行在线学习。通过标准测试数据集对所提方法进行测试，结果表明所提方法具备很好的在线学习能力。
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