【摘 要】
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针对极限学习机(ELM)等单隐层前馈神经网络(SLFN)算法在特征提取方面不精准以及深度学习(DL)算法学习时间长,易陷入局部最小值等问题,提出了一种卷积混合模型极限学习机(CNN-
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针对极限学习机(ELM)等单隐层前馈神经网络(SLFN)算法在特征提取方面不精准以及深度学习(DL)算法学习时间长,易陷入局部最小值等问题,提出了一种卷积混合模型极限学习机(CNN-RoELM)。该算法使用卷积神经网络(CNN)提取特征,通过把多个卷积层与降采样层作为隐层来实现图像特征提取,并采用随机权值,从而极大地减少了提取特征过程中的时间;然后利用加权最小二乘法来计算鲁棒极限学习机(RoELM)的输出权值,实现图像快速分类。实验结果表明,该算法能够高效,精准地实现图像分类,同时又保留了较好的鲁棒性和泛
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