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搜索结果:
1-1
共查到
“
控制科学与技术 极限学习机
”
相关记录1条 . 查询时间(0.194 秒)
改进式混合增量
极限学习机
算法
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
2014/8/25
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...
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