【摘 要】
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本文针对过程神经元网络（Process Neural Network,PNN）模型学习参数较多,正交基展开后的梯度下降算法初值敏感、计算复杂、不易收敛等问题,结合极限学习机（Extreme Learning Mac
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,山东科技大学信息科学与工程学院
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本文针对过程神经元网络（Process Neural Network,PNN）模型学习参数较多,正交基展开后的梯度下降算法初值敏感、计算复杂、不易收敛等问题,结合极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）的快速学习特性,提出了一种新型的极限学习过程神经元网络.学习过程中摒弃梯度下降算法的迭代调整策略,采用Moore-Penrose广义逆计算输出权值矩阵.同时为弥补极限学习机由于随机赋值造成的不足,利用粒子群算法（Particle Swarm Optimization,PSO）良
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