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提出一种既能改变网络结构又能不断添加新数据的学习算法，克服了在线序列ELM一旦开始学习便无法调整网络结构的困难。基于在线序列ELM算法的基本思想和理论及目前面临的难点，结合已存在ELM及改进算法，探寻适合在线序列ELM算法的网络结构调整策略。误差渐减在线序列ELM算法可以解决在线序列ELM目前面临的挑战，且所提算法理论实验方面均切实可行。