【摘 要】
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针对极端学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(adaptive resonance theory,ART)网络良好的自组织分类功能,提出一种基
【机 构】
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中国科学院国家授时中心,中国科学院时间频率基准重点实验室,中国科学院大学,西安文理学院机械与材料工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(11503031)
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针对极端学习机(extreme learning machine,ELM)神经网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(adaptive resonance theory,ART)网络良好的自组织分类功能,提出一种基于ART网络思想的ELM网络结构设计方法。该方法将ART网络的自组织聚类特性用于ELM网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,确定隐层节点规模。仿真实验表明,与其他网络相比,ART-ELM网络具有更精简的结构、更快的学习速度以及更好的映射能力。通过用于GP
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