RBF-ELM两阶段学习算法研究

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径向基函数极限学习机(RBF-ELM:Radial Basis Function-Extreme Learning Machine)是极限学习机(ELM)的变体,它是针对径向基函数网络(RBFN:RBF Network)的训练算法。和极限学习机类似,它采用随机化的方法初始化RBF核函数的中心参数和宽度参数;用分析的方法确定RBF网络的权值。RBF核函数的两个参数都随机地生成,导致RBF-ELM算法的不稳定性问题。另外,对于不同的数据集,难于确定隐含层结点的个数。针对这些问题,本文中提出了两种两阶段RBF-ELM学习算法,即基于多尺度样例选择的RBF-ELM和基于核心集的RBF-ELM。这两种算法中的第一阶段均是精心选取RBF核中心而不是随机化产生,第二阶段是使用ELM训练RBF网络,因此在RBF-ELM中只随机化RBF核的宽度参数这一个参数。通过实验证明所提出的两种两阶段RBF-ELM学习算法均是可行有效的,且与传统RBF-ELM对比具有更好的泛化性能。
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