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鉴于极限学习机的待定参数对模型极大的影响力,利用布谷鸟优化算法对核参数和惩罚因子进行优化选择,以进一步提高模型的预测精度,然后利用非线性权值函数对极限学习机的不同样本数据进行加权,得到新的加权极限学习机模型,提高模型的鲁棒性能。
基于布谷鸟优化算法的加权极限学习机模型
【摘 要】
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鉴于极限学习机的待定参数对模型极大的影响力,利用布谷鸟优化算法对核参数和惩罚因子进行优化选择,以进一步提高模型的预测精度,然后利用非线性权值函数对极限学习机的不同
【机 构】
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海南医学院
【出 处】
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河南科技
【发表日期】
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2017年9期
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