【摘 要】
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多隐藏层极限学习机(Multiple Hidden Layers Extreme Learning Machine,MELM)是基于极限学习机(Extreme learning Machine,ELM)提出的。其中ELM是一个单隐层前馈神经网络,其
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多隐藏层极限学习机(Multiple Hidden Layers Extreme Learning Machine,MELM)是基于极限学习机(Extreme learning Machine,ELM)提出的。其中ELM是一个单隐层前馈神经网络,其输入层连接隐藏层的权重和偏置都在一定范围内随机生成,而隐藏层连接输出层的权重经过Moore–Penrose(MP)得到。MELM在ELM的基础上增加了隐藏层数目和各隐藏层之间的参数计算方法。为了提高其泛化性能,保持其稳定性和提升它处理复杂数据的能力,本文提出了两种MELM的改进方法:(1)为了防止Tikhonov Regularization(TR)方法带来的有效数据丢失,引入一个改进的TR方法与MELM相结合。该方法通过调节参数获得最优过滤因子和更多的有用信息,以得到一个更好的输出权重,最终提高MELM的泛化性能。通过六个基准数据,将几种ELM扩展算法作对比。改进的TR-MELM的结果相对其他方法更好。(2)为了提高MELM处理复杂数据的能力,引入近邻成分分析(NCA),NCA是一种可对数据集进行分类和降维的方法,通过NCA对高维特征数据进行降维处理,将经过降维处理后的数据输入MELM中。经过基准数据集证明,相对其他ELM算法,该改进方法在隐藏层节点数少的情况下有较高的测试精确度。
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