【摘 要】
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极限学习机算法适应新鲜样本能力强、学习速率快,为此提出基于极限学习机算法分析图书馆读者借阅行为。但是极限学习机算法输入权重与隐层阈值随机确定,行为分析结果随机性强
【基金项目】
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社区图书馆的现状分析及发展对策探析--以廊坊市社区图书馆为例(2015090)
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极限学习机算法适应新鲜样本能力强、学习速率快,为此提出基于极限学习机算法分析图书馆读者借阅行为。但是极限学习机算法输入权重与隐层阈值随机确定,行为分析结果随机性强、可靠程度低,所以采用高适应度值遗传算法确定极限学习机算法的输入权值与阈值。高适应度值遗传算法选择算子复制两份适应度值最优个体、复制一份适应度值较优个体作为遗传种群;交叉算子选取2个适应度值最优新个体开始变异操作;确定算法最优输入权值与阈值后,提取读者借阅行为特征作为训练样本,构建图书馆读者借阅行为分析模型,测试样本代入模型得到读者借阅行为分析结
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