【摘 要】
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为降低特征噪声对分类性能的影响,提出一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的收缩极限学习机鲁棒算法模型(CELM)。采用自编码器对输入数据进行重构,将隐层输出
【机 构】
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华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室,安徽海螺集团有限责任公司
【基金项目】
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国家重点研发计划基金项目(2016YFB0303405),国家杰出青年科学基金项目(61725301),国家自然科学基金青年基金项目(61503138),上海市自然科学基金项目(16ZR1407300)
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为降低特征噪声对分类性能的影响,提出一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的收缩极限学习机鲁棒算法模型(CELM)。采用自编码器对输入数据进行重构,将隐层输出值关于输入的雅克比矩阵的F范数引入到目标函数中,提取出更具鲁棒性的抽象特征表示,利用提取到的新特征对常规的ELM层进行训练,提高方法的鲁棒性。对Mnist、UCI数据集、TE过程数据集以及添加不同强度的混合高斯噪声之后的Mnist数据集进行仿真,实验结果表明,提出的方法较ELM、HELM具有更高的分类精度和更好
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