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Boosting极限学习机用于复杂样品光谱定量分析方法研究
Boosting极限学习机用于复杂样品光谱定量分析方法研究
来源 :中国化学会第30届学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:skynet0079
【摘 要】
:
极限学习机(ELM)是一种基于单隐层前馈神经网络的新算法(如图1),因其结构简单、学习速度快、参数少等优势[1],引起了广泛关注。最近该方法也被引入到分析化学中来[2],并取得
【作 者】
:
卞希慧
李淑娟
谭小耀
Michal Dymek
【机 构】
:
天津工业大学,省部共建分离膜与膜过程国家重点实验室,环境与化学工程学院,天津,300387
【出 处】
:
中国化学会第30届学术年会
【发表日期】
:
2016年期
【关键词】
:
Boosting
极限学习机
复杂样品
光谱定量分析
单隐层前馈神经网络
分析化学中
学习速度
结构简单
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极限学习机(ELM)是一种基于单隐层前馈神经网络的新算法(如图1),因其结构简单、学习速度快、参数少等优势[1],引起了广泛关注。最近该方法也被引入到分析化学中来[2],并取得了较好的效果。
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