本文關(guān)鍵詞：基于多層學習克隆選擇的改進式增量型超限學習機算法

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【摘要】：針對增量型超限學習機(incremental extreme learning machine,I-ELM)中大量冗余節(jié)點可導致算法學習效率降低,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜化等問題,提出基于多層學習(multi-learning)優(yōu)化克隆選擇算法(clone selection algorithm,CSA)的改進式I-ELM.利用Baldwinian learning操作改變抗體信息的搜索范圍,結(jié)合Lamarckian learning操作提高CSA的搜索能力.改進后的算法能夠有效控制I-ELM的隱含層節(jié)點數(shù),使網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加緊湊,提高算法精度.仿真結(jié)果表明,所提出的基于多層學習克隆選擇的增量型核超限學習機(multi-learning clonal selection I-ELMK,MLCSIELMK)算法能夠有效簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并保持較好的泛化能力,較強的學習能力和在線預(yù)測能力.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;沈陽工業(yè)大學電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(61102124) 遼寧省科學技術(shù)計劃項目(JH2/101)資助~~
【分類號】：TP18
【正文快照】： 1引言(Introduction) 法自適應(yīng)地選擇網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點數(shù)量,在每次迭代超限學習機(extreme learning machine,ELM)算 過程中產(chǎn)生1)個隱含層節(jié)點,并更新1輸出權(quán)值.法,是新近發(fā)展起來的一種高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習方 然而,I-ELM算法容易產(chǎn)生冗余的隱含層結(jié)點,不但法[1].該算法克服

【相似文獻】

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本文編號：1232172