【摘要】：為了提高極端學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)對(duì)電子系統(tǒng)的在線診斷能力,提出了一種新的固定尺寸序貫極端學(xué)習(xí)機(jī)(FSSELM)。FSSELM通過逐步添加新樣本,同時(shí)剔除與其相似度最高的舊樣本來提高極端學(xué)習(xí)機(jī)對(duì)待測系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)適應(yīng)能力,并通過Sherman-Morrison矩陣求逆引理來降低計(jì)算復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)輸出權(quán)值的遞推求解,完成分類模型的在線訓(xùn)練。應(yīng)用FSSELM進(jìn)行模擬電路故障在線診斷,仿真結(jié)果表明相比在線序貫極端學(xué)習(xí)機(jī)(OS-ELM),FSSELM對(duì)故障的在線診斷準(zhǔn)確率更高,具有更好的泛化性能。
[Abstract]:In order to improve the on-line diagnosis ability of extreme learning machine (ELM) to electronic system, a new fixed-size sequential extreme learning machine (FSSELM) is proposed. At the same time, the old samples with the highest similarity are eliminated to improve the dynamic adaptability of the extreme learning machine to the test system, and the inverse Lemma of Sherman-Morrison matrix is used to reduce the computational complexity and realize the recursive solution of the output weights. Complete on-line training of classification model. The simulation results show that compared with on-line sequential extreme learning machine (OS-ELM), FSSELM), the on-line fault diagnosis accuracy of FSSELM is higher than that of on-line sequential extreme learning machine (OS-ELM), FSSELM), and its generalization performance is better than that of on-line sequential extreme learning machine.
【作者單位】： 第二炮兵工程大學(xué)控制工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61004128)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TP368.39

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2470047