【摘 要】
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极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种广泛使用的浅层神经网络模型.针对ELM网络模型的优化问题,提出一种前置径向基函数(radial basis function,RBF)核的混合ELM网络模型.通过在原有的ELM网络前增加一个新的RBF映射层用于对原始样本空间进行核映射可以提取原始样本空间的局部特征,以改善原始样本空间的可分性;随后所级联的ELM网络用于RBF核映射空间样本的学习.基准数据集上的实验表明,所提方法将RBF核局部响应能力强的优点以及ELM网络泛化能力强
【机 构】
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莆田学院机电与信息工程学院,福建莆田351100
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极限学习机(extreme learning machine,ELM)是一种广泛使用的浅层神经网络模型.针对ELM网络模型的优化问题,提出一种前置径向基函数(radial basis function,RBF)核的混合ELM网络模型.通过在原有的ELM网络前增加一个新的RBF映射层用于对原始样本空间进行核映射可以提取原始样本空间的局部特征,以改善原始样本空间的可分性;随后所级联的ELM网络用于RBF核映射空间样本的学习.基准数据集上的实验表明,所提方法将RBF核局部响应能力强的优点以及ELM网络泛化能力强的优势结合在一起,有效改善了单一 ELM网络的输出性能.
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