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改进式混合增量极限学习机算法
被引量：
15
1
作者
王超
王建辉
+2 位作者
顾树生
张宇献
武玮
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期1981-1986,共6页
针对增量型极限学习机(I-ELM)中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题,提出一种基于Delta检验(DT)和混沌优化算法(COA)的改进式增量型核极限学习算法.利用COA的全局搜索能力对I-ELM中的隐含层节点参数进行寻优,结合DT算法检验...
针对增量型极限学习机(I-ELM)中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题,提出一种基于Delta检验(DT)和混沌优化算法(COA)的改进式增量型核极限学习算法.利用COA的全局搜索能力对I-ELM中的隐含层节点参数进行寻优,结合DT算法检验模型输出误差,确定有效的隐含层节点数量,从而降低网络复杂程度,提高算法的学习效率;加入核函数可增强网络的在线预测能力.仿真结果表明,所提出的DCI-ELMK算法具有较好的预测精度和泛化能力,网络结构更为紧凑.
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关键词
极限学习机
增量学习算法
delta
检验
混沌优化算法
增量型极限学习机
原文传递
题名
改进式混合增量极限学习机算法
被引量：
15
1
作者
王超
王建辉
顾树生
张宇献
武玮
机构
东北大学信息科学与工程学院
沈阳工业大学电气工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期1981-1986,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61102124)
辽宁省科学技术计划项目(JH2/101)
文摘
针对增量型极限学习机(I-ELM)中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题,提出一种基于Delta检验(DT)和混沌优化算法(COA)的改进式增量型核极限学习算法.利用COA的全局搜索能力对I-ELM中的隐含层节点参数进行寻优,结合DT算法检验模型输出误差,确定有效的隐含层节点数量,从而降低网络复杂程度,提高算法的学习效率;加入核函数可增强网络的在线预测能力.仿真结果表明,所提出的DCI-ELMK算法具有较好的预测精度和泛化能力,网络结构更为紧凑.
关键词
极限学习机
增量学习算法
delta
检验
混沌优化算法
增量型极限学习机
Keywords
extreme learning machine（ELM）
incremental learning algorithm
delta
test
chaotic optimization algorithm
incremental ELM
分类号
TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进式混合增量极限学习机算法
王超
王建辉
顾树生
张宇献
武玮
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015
15
原文传递
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