超限学习机相关论文
针对伺服电机转子位置检测中存在安装不方便、成本高等问题，提出了基于隧道磁阻效应和时栅技术相结合的转子位置检测单元的设计方案......
高光谱遥感图像能够提供丰富且精细的光谱特性曲线,表征不同地物目标的特有属性,是人类社会认知了解地球的重要途径之一,被广泛应......
随着信息技术的进步,人类社会正在进入大数据时代,海量的数据正在源源不断地产生,通过对这些数据的分析统计,能够获得很多极具价值......
通信信号调制识别技术是在非协作通信情况下,对接收信号的调制样式进行识别,它属于信号检测和解调的中间环节,是一项非常重要的技......
复值神经网络是一类从实数域扩展到复数域的神经网络。复值超限学习机是其中一种有效的学习算法,它比复值BP神经网络算法收敛速度......
学位
在印刷的过程中,印刷前会对数字连续调图像进行半色调处理,变换后的半色调图像具有与原图像相同的视觉效果,并且解决传统印刷无法......
近年来,促进传统产业换代升级的“互联网+”技术受到热烈关注,在此背景下,数字化工厂应运而生。作为一种全新的生产制造组织方式,......
随着城市管网的迅速发展,管道泄漏所造成的经济损失也愈发引起人们的重视.针对管道泄漏,本文提出了一种新颖的基于双树复小波变换(......
针对合成孔径雷达(SAR)海浪有效波高反演方法开展研究,提出了基于超限学习机(ELM)模型的SAR海浪有效波高经验反演方法。通过对ENVI......
识别扇三角洲沉积体对恢复古湖泊沉积体系和指导斜坡带岩性油气藏勘探有重要意义.以辽河东部凹陷铁匠炉地区沙一下亚段低渗透储层......
为满足现役装备根据故障样本数据集积累的特点进行自适应故障诊断的需求,本文将极限学习机(extreme learning machine,ELM)的数据......
设计一种基于超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法的涡流搜索控制策略,调用锅炉燃烧控制物联网探头系统中的12个高清红......
针对列装时间短的现役装备故障样本匮乏、现有算法故障检测准确率较低的问题,将多核学习(multiple kernel learning,MKL)与一类超......
针对磁阻式传感器组成的磁罗盘中不容忽视的非线性误差,建立了隐式非线性误差模型,引入机器学习中的超限学习机算法对非线性误差模......
随着多媒体技术和现代通信技术的迅猛发展,人类已经步入追求高清晰和高保真视觉信息的新时代。由于图像所承载的信息更加直观、丰......
随着互联网+时代的来临,不论在互联网行业、快消品行业、金融行业,还是传统的化工行业、制造行业,其数据量都正在以爆炸式的速度增......
聚类技术作为数据分析中的重要手段,在信息爆炸的现代生活中变得越来越重要。为了获得符合常识的信息,人们对数据进行总结和归纳,......
随着互联网的普及,互联网安全问题显得越来越突出。如何及时发现、识别各种网络威胁并保证系统安全运行已经成为当前研究的关注点......
高光谱图像分类是高光谱遥感技术中重要的研究课题之一,但高光谱图像多波段多信息的特性所带来的数据冗余、维数过高等问题给高光......
近年来,由于无标签数据易于获得,对其分析的需求越来越高。无监督聚类算法一直是面向无标签数据的机器学习算法研究和实际应用的热......
摘要： 參考作物蒸散量（ET0）的准确预测对于作物需水量预测、农田精准灌溉和提高水资源利用效率等具有重要意义。为了解决传统方法获取......
随着信息时代的发展,爆炸式增长的数据采集、处理和分析对各行业来说都是巨大的挑战。机器学习凭借其对数据内在规律的把握而日益......
随着脑-机接口系统的技术优势越来越突出,其发展研究情况备受关注。其中,脑电信号因为其获取途径的便捷性深受研究者青睐,成为了研......
天然橡胶作为一种重要的生产资料,其产量与我国经济的发展有着直接的联系。同时,氮元素作为一种对植物生长非常关键的营养元素,其......
超限学习机因其学习的快速性倍受青睐,但在大数据环境下仍面临计算负担过重的挑战。超限学习机的快速学习能力,来源于其对单隐层前......
随着信息技术的发展,我们已经进入大数据时代。如何有效地从数据中挖掘出有用信息,一直是数据挖掘领域研究的热点。基于矩阵分解的......
目前现有的深层超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法具有以下缺点:当算法的网络层数较浅时,随机的特征映射使样本特征无......
超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)将随机高维映射与多元线性回归相结合,是现阶段比较热门的研究方向。相比于反向传播(Ba......
癌症已经成为威胁人类生命健康的主要疾病之一,高效的基因选择方法可以有效识别和分析基因表达谱中的致病基因,为癌症的预防和治疗......
单分类(One-Class Classification)算法旨在建立针对目标数据的分类模型,学习目标数据的特征并得到识别模型,用来检测异常样本。它......
脑-机接口(Brain-Computer Interface,BCI)无需依靠脊髓和外围神经肌肉组织的帮助,即可实现大脑对外部设备的直接控制。BCI技术的......
合流区作为车辆驶入高速公路的入口区域,换道过程非常复杂,在合流区存在加速车道和主干道车辆频繁的变速和换道,对驾驶员换道决策......
随着优质煤资源的日益紧缺及加工带来的环境污染日趋严重,煤炭资源的清洁和高效利用成为人类普遍关注的热点课题。煤岩显微组分按......
演化算法与分析方法的结合是机器学习领域近几年的一个研究热点。基于超限学习机(Extreme learning machine,ELM)的半监督分类算法......
轴向柱塞泵广泛应用于各种液压系统中,随着液压泵向着高速高压方向的发展,空化现象成为制约轴向柱塞泵性能的关键因素。轻度的空化......
传统方法对控制同时具有参数和非参数两种不确定性的系统,在设计、解释和实现上存在较大的局限性,特别是在现代数字化离散时间系统......
在大数据时代,人工智能技术不停地快速发展。提高机器学习性能,更好地近似模拟人脑的学习行为成为人工智能的最为核心的技术研究目......
工业系统由于外部干扰及本身具有的非线性因素,系统内的变量通常是非高斯分布的,这给系统辨识和控制带来了一定难度。随着随机分布......
如何有效地挖掘和学习海量的无标记数据中的规律,让用户快速找到需要的信息,是当前机器学习领域的一个研究热点。半监督学习利用少......
利用机器学习的方法对基因表达数据进行分类,可以有效的对癌症等疾病进行早期识别诊断,对人类健康水平的提高有十分重要的意义。决......
当前遥感信息处理已经进入数据海量化时代,图像数据量呈几何级数增长。然而,由于受到大气运动、大气吸收散射、卫星平台运动及探测......
提出了一种基于误差修正在线贯序超限学习机集成(EOS-ELM)的滑坡位移预测模型.预测过程中对滑坡位移时间序列进行了趋势项和周期项......
