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极限学习机
极限学习机
用差分进化算法对极限学习机进行优化
差分进化算法
极限学习机
优化
诊断精度
用差分进化算法对极限学习机进行优化,得到的极限学习机的诊断精度有了明显提高。
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粒子群算法优化极限学习机
粒子群算法
优化
极限学习机
精度
使用粒子群算法优化极限学习机,提高ELM的精度
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ELM和ELM_2是现在流行的超强学习机(也叫极限学习机)
ELM
ELM_2
超强学习机
极限学习机
源码EELM
ELM和ELM_2是现在流行的超强学习机(也叫极限学习机)源码EELM是有效ELM的源码 (EELM发表于neuralcomputing ,作者:yuguangwang)YELM是一种改进的ELM的源码(已发表,作者:yuboyuan)这个程序是三者的方法比对。相关理论,可以用作者找文章。运行时,要运行pendigits_mean就可以了!
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极限学习机的不平衡数据集分类
极限学习机
不平衡数据集
分类
性能
速度
基于极限学习机的不平衡数据集分类,性能极好,且速度较快
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最优剪枝极限学习机的matlab工具箱
最优剪枝
极限学习机
matlab工具箱
源码课
修改使用
最优剪枝极限学习机的matlab工具箱,内有源码课直接拿来修改使用
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用蝙蝠算法(BA)对极限学习机(ELM)的输入权值和偏执进行进行优化
蝙蝠算法
极限学习机
输入权值
偏执
优化
用蝙蝠算法(BA)对极限学习机(ELM)的输入权值和偏执进行进行优化,其诊断精度有明显提升。
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极限学习机的预测模型
极限学习机
预测模型
数据
混沌数据
基于极限学习机的预测模型,数据为混沌数据
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极限学习机是一种神经网络仿真
极限学习机
神经网络
仿真
学习速度
参数设置
极限学习机是一种神经网络仿真,比BP,SWM学习速度更快,参数设置更容易
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极限学习机ELM
极限学习机
单隐层前馈神经网络
学习算法
黄广斌
SLFNs
极限学习机(extreme learning machine)ELM是一种简单易用、有效的单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法。2006年由南洋理工大学黄广斌副教授提出。传统的神经网络学习算法(如BP算法)需要人为设置大量的网络训练参数,并且很容易产生局部最优解。极限学习机只需要设置网络的隐层节点个数,在算法执行过程中不需要调整网络的输入权值以及隐元的偏置,并且产生唯一的最优解,因此具有学习速度快且泛化性能好的优点。
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极限学习机 一种比支持向量机更快的算法
极限学习机
算法
支持向量机
极限学习机 一种比支持向量机更快的算法。。。。。。。。
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