本文關(guān)鍵詞： 建模 極速學習機(ELM)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 頻率分解 盲動 粒子群優(yōu)化　出處：《信息與控制》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性,對輸入信號進行頻率分解.頻率分解相對提升了子頻帶的信息致密性,覆蓋全頻域的子頻帶,也保證了信息的遍歷性.高致密性和遍歷性有助于提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性.頻率分解由盲動粒子群優(yōu)化算法自動完成,粒子群算法和通常的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法都用迭代計算,但計算需耗費較長時間,而采用一次就完成學習的極速學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以節(jié)省計算時間.仿真結(jié)果表明,該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化性好、精度高能滿足一般工程應(yīng)用.
[Abstract]:In order to improve the generalization of the neural network, the input signal is decomposed with frequency decomposition, which improves the information density of the subband and covers the subband in the whole frequency domain. The high density and ergodicity are helpful to improve the generalization of neural network. The frequency decomposition is accomplished automatically by the blind particle swarm optimization algorithm, and the particle swarm optimization algorithm and the usual neural network algorithm are calculated iteratively. However, it takes a long time to calculate, and the computation time can be saved by using the extreme learning neural network which can complete the learning in one time. The simulation results show that the neural network has good generalization and high precision to meet the general engineering application.
【作者單位】： 廣東海洋大學信息學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61272534)
【分類號】：TP183

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本文編號：1507865