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针对半监督学习方法存在的学习速度缓慢、不确定性递增等问题,提出一种基于极端学习机的半监督学习方法.该方法将极端学习机从监督学习模式扩展到半监督学习模式,以输出阈值向量控制标记样本的扩充程度,利用＂换位＂策略评估扩充标记样本中不确定性的影响.仿真结果表明,所提方法能够显著提高半监督学习的速度并有效减小对标记样本的依赖程度.