【摘 要】
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摘要：对噪声和异常值较敏感、鲁棒性差是超限学习机（ELM）的主要问题.在1-范数损失函数的基础上，提出截断1-范数损失函数来抑制噪声和异常值的影响，建立了基于截断1-范数损失函数的鲁棒ELM模型.通过迭代重赋权算法求解对应的优化问题，并利用4个模拟数据集和9个真实数据集验证模型的有效性.数值实验结果表明，在噪聲环境下鲁棒ELM的泛化性能优于对比方法，并且具有较强的鲁棒性，尤其是在异常值比例较大的情
【出 处】
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南京信息工程大学学报（自然科学版）
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摘要：对噪声和异常值较敏感、鲁棒性差是超限学习机（ELM）的主要问题.在1-范数损失函数的基础上，提出截断1-范数损失函数来抑制噪声和异常值的影响，建立了基于截断1-范数损失函数的鲁棒ELM模型.通过迭代重赋权算法求解对应的优化问题，并利用4个模拟数据集和9个真实数据集验证模型的有效性.数值实验结果表明，在噪聲环境下鲁棒ELM的泛化性能优于对比方法，并且具有较强的鲁棒性，尤其是在异常值比例较大的情形下.
关键词：神经网络;超限学习机;鲁棒;截断损失函数;异常值
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