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针对辅助动力装置(APU)控制系统传感器故障,提出了一种基于协方差优化集成极限学习网络(COSELM)的传感器智能解析余度方法。该方法......
本文提出一种在线序列学习过程中不断调整网络结构的算法,克服传统在线序列ELM一旦学习开始便无法对其网络结构做任何更改的困难。......
本文基于在线序列 ELM算法和正则化ELM算法,结合二者算法优势提出正则化在线序列ELM算法。由于正则化ELM算法中采用引入正则化因子......
当前基于神经网络方法的车牌字符识别技术都使用固定的训练样本,学习的效果受初始样本限制,对于识别过程中新出现的不同角度、光线......
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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E......
为提高气象预测精度,实时应对频发的局域气象灾害,拥有更高的处理海量数据的效率,提出了一种基于Storm的在线序列的极限学习机气象......
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