【摘 要】
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基于极限学习机理论,将主成分分析技术与ELM特征映射相结合,提出一种基于主成分分析的压缩隐空间构建新方法.结合多层神经网络学习方法对隐空间进行多层融合,进一步提出了堆
【机 构】
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(江南大学 数字媒体学院; 江苏 无锡214122);
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基于极限学习机理论,将主成分分析技术与ELM特征映射相结合,提出一种基于主成分分析的压缩隐空间构建新方法.结合多层神经网络学习方法对隐空间进行多层融合,进一步提出了堆叠隐空间模糊C均值聚类算法,从而提高对非线性数据的学习能力.实验结果表明,所提出算法在处理复杂非线性数据时更加高效、稳定,同时克服了模糊聚类算法对模糊指数的敏感性问题.
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