【摘 要】
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针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题,提出将再生核函数与多项式核函数相结合,建立一种新的组合核极限学习机模型,使其具有全局核与局部核的优点,并选择布谷
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院,沈阳航空航天大学经济与管理学院,吉林财经大学管理科学与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61672022;61702213);吉林省教育厅“十三五”科学技术研究项目(批准号:JJKH20180463KJ)
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针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题,提出将再生核函数与多项式核函数相结合,建立一种新的组合核极限学习机模型,使其具有全局核与局部核的优点,并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择.仿真实验结果表明,采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行,在实验数据集的多值分类和回归问题上,与传统支持向量机及单核极限学习机相比,该模型具有更好的泛化性能.
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