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极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成功应用于大数据分析。它相较于传统神经网络来说结构简单,具有较快的学习速度和较好的推广性等优势。因此,ELM 的输出权值是基于最小二乘法(LES)估计的,这容易夸大离群点和噪声的影响,导致其预测性能的不稳定。
基于最小一乘回归的极限学习机及其在近红外光谱数据集中的应用
【摘 要】
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极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成功应用于大数据分析。它相较于传统神经网络来说结构简单,具有较快的学习速度和较好的推广性等优势。因此,ELM 的输出权值是基于最小二乘法(LES)估计的,这容易夸大离群点和噪声的影响,导致其预测性能的不稳定。
【机 构】
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中国农业大学理学院,北京100083 中国农业大学农学与生物技术学院,北京100193
【出 处】
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第十届全国激光技术与光电子学学术会议
【发表日期】
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2015年5期
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