在线贯序极限学习机相关论文
【目的】传统船舶主机的故障诊断模型难以采用实时数据及时更新模型。此外，船舶主机还存在监测点多但故障样本少的问题。为此，提出一......
针对现场采集的信号因混有噪声而使故障特征提取困难的问题,基于奇异值分解(SVD)、改进的集合经验模态分解(MEEMD)、差分进化算法(......
北斗卫星导航系统(COMPASS)是中国正在实施的自主研发、独立运行的全球卫星导航系统,与美国GPS、俄罗斯GLONASS、欧盟伽利略系统并......
地表沉降监测值具有复杂性及非线性动态变化特征,以往静态模型预测时常存在易受历史监测数据干扰且模型输入权值及阈值选择较为困......
针对无线传感器网络(WSN)组合流量预测算法自适应性低、计算复杂度高等不足,提出一种基于优化FAEMD-OSELM的WSN流量预测算法.算法......
随着信息化建设的深入,网络攻击变得复杂多变,严重威胁着网络安全与信息安全.一个好的入侵检测系统往往要求具有高效性,高速性,智......
针对网络入侵的实时高效检测问题,提出一种基于网络连接数据分析和在线贯序极限学习机（OSELM）分类器的网络入侵检测系统（IDS）。对入侵......
针对现有机器学习算法难以有效提高不均衡在线贯序数据中少类样本分类精度的问题,提出了一种基于主曲线的不均衡在线贯序极限学习......
针对传统故障诊断中前馈神经网络算法诊断效果不佳、泛化能力不强问题,提出了基于在线贯序极限学习机（OS-ELM）的风机关键机械部件故......
针对表征齿轮故障信息的特征难提取与极限学习机无法处理随时间变化的信息流，致使齿轮故障分类模型精度差、泛化能力弱的问题，提出一......
针对氧化铝焙烧过程具有强非线性、检测滞后等特点,提出一种基于混沌灰狼优化算法（CGWO）参数优化在线贯序极限学习机（OSELM）的氧化铝质......
为了解决在线贯序极限学习机（OS-ELM）算法容易产生奇异矩阵、算法贯序更新过程中没有考虑训练样本时效性的问题,提出基于l2-正则化和......
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针对在线贯序极限学习机对所有数据等权处理这一缺陷，提出加权在线贯序极限学习机算法。依据运算过程中产生的网络均方根误差的差异......
针对传统在线贯序极限学习机存在的过学习和分类器输出不稳定等问题,将结构风险最小化理论引入到极限学习机中,用小波函数替代原有......
为了在嵌入式ARM11平台中更好地实现航空发动机传感器故障监测与诊断,使用极限学习机(ELM)代替传统的BP网络算法,只需选定隐含层节......
云计算技术的出现为海量数据的处理提供了良好的解决方案。为了进一步促进我国海洋信息化工作的发展,国家海洋局采用云计算技术来......
