【摘 要】
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利用极限学习机（ELM）分类器的结构特点重新设计面向多分类任务的E LM 分类器,提出基于E L M 的优化分类算法One-ClasS-PCA-ELM.该算法的实现过程如下：对故障数据进行主元分析（PCA
【机 构】
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浙江大学工业控制技术国家重点实验室
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利用极限学习机（ELM）分类器的结构特点重新设计面向多分类任务的E LM 分类器,提出基于E L M 的优化分类算法One-ClasS-PCA-ELM.该算法的实现过程如下：对故障数据进行主元分析（PCA）处理,降低数据维数,去除噪声与冗余信息;将训练数据集按类分割,建立各类对应的单分类模型,整合得到One-Class-PCA-E L M 分类模型;将待分类数据输入One-CkSS-PCA-ELM 分类模型,得到待分类数据的类标号,完成分类.仿真实验结果表明,该算法保持了极限学习机极快的训练速度,具有较高
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