【摘 要】
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针对在线极限学习机（OS-ELM）的隐藏层网络结构优化问题,设计了一种能自适应调整网络结构的在线极限学习方法（FOS-ELM）。该方法首先利用扩展的傅里叶振幅敏感度测试（EFAST）,对OS-ELM
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目（JAT170796）
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针对在线极限学习机（OS-ELM）的隐藏层网络结构优化问题,设计了一种能自适应调整网络结构的在线极限学习方法（FOS-ELM）。该方法首先利用扩展的傅里叶振幅敏感度测试（EFAST）,对OS-ELM中的各个隐藏层节点敏感度进行分析,再通过移除低敏感的隐藏层节点,从而达到对OS-ELM的网络结构进行优化的目的。从实验结果中分析,相比标准的OS-ELM,CEOS-ELM和HOS-ELM,在保证泛化精度的条件下,通过本文训练方法所需的隐藏层节点数均少于这3种方法。
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