【摘 要】
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极限学习机(ELM)随机选择网络输入权重和隐层偏置,存在网络结构复杂和鲁棒性较弱的不足。为此,提出基于栈式降噪稀疏自编码器(sDSAE)的ELM算法。利用sDSAE稀疏网络的优势,挖
【基金项目】
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国家自然科学基金(61876189,61273275,61806219,61703426)
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极限学习机(ELM)随机选择网络输入权重和隐层偏置,存在网络结构复杂和鲁棒性较弱的不足。为此,提出基于栈式降噪稀疏自编码器(sDSAE)的ELM算法。利用sDSAE稀疏网络的优势,挖掘目标数据的深层特征,为ELM产生输入权值与隐层偏置以求得隐层输出权值,完成训练分类器,同时通过加入稀疏性约束优化网络结构,提高算法分类准确率。实验结果表明,与ELM、PCA-ELM、ELM-AE和DAE-ELM算法相比,该算法在处理高维含噪数据时分类准确率较高,并且具有较强的鲁棒性。
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