【摘 要】
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危险源识别是民用航空管理的重要环节之一，危险源识别结果必须高度准确才能确保飞行的安全。为此，提出了一种基于深度极限学习机的危险源识别算法HIELM（HazardIdentificationAlg
【机 构】
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南京航空航天大学计算机科学与技术学院
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危险源识别是民用航空管理的重要环节之一，危险源识别结果必须高度准确才能确保飞行的安全。为此，提出了一种基于深度极限学习机的危险源识别算法HIELM（HazardIdentificationAlgorithmBasedonExtremeLear-ningMachine），设计了一种由多个深层栈式极限学习机（孓ELM）和一个单隐藏层极限学习机（ELM）构成的深层网络结构。算法中，多个深层S-ELM使用平行结构，各自可以拥有不同的隐藏结点个数，按照危险源领域分类接受危险源状态信息完成预学习，并结合识别特征改进网
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