發(fā)布時(shí)間：2017-11-27 14:28

  本文關(guān)鍵詞：基于多層學(xué)習(xí)克隆選擇的改進(jìn)式增量型超限學(xué)習(xí)機(jī)算法

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【摘要】：針對(duì)增量型超限學(xué)習(xí)機(jī)(incremental extreme learning machine,I-ELM)中大量冗余節(jié)點(diǎn)可導(dǎo)致算法學(xué)習(xí)效率降低,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜化等問(wèn)題,提出基于多層學(xué)習(xí)(multi-learning)優(yōu)化克隆選擇算法(clone selection algorithm,CSA)的改進(jìn)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(jìn)后的算法能夠有效控制I-ELM的隱含層節(jié)點(diǎn)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(xué)習(xí)克隆選擇的增量型核超限學(xué)習(xí)機(jī)(multi-learning clonal selection I-ELMK,MLCSIELMK)算法能夠有效簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并保持較好的泛化能力,較強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力和在線預(yù)測(cè)能力.
【作者單位】： 東北大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61102124) 遼寧省科學(xué)技術(shù)計(jì)劃項(xiàng)目(JH2/101)資助~~
【分類號(hào)】：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(diǎn)數(shù)量,在每次迭代超限學(xué)習(xí)機(jī)(extreme learning machine,ELM)算 過(guò)程中產(chǎn)生1)個(gè)隱含層節(jié)點(diǎn),并更新1輸出權(quán)值.法,是新近發(fā)展起來(lái)的一種高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方 然而,I-ELM算法容易產(chǎn)生冗余的隱含層結(jié)點(diǎn),不但法[1].該算法克服

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前4條

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本文編號(hào)：1232173