【摘 要】
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在极限学习机(ELM)网络结构和训练模式的基础上,该文提出了相关熵融合极限学习机(CF-ELM)。针对多数分类方法中表示级特征融合不充分的问题,该文将核映射与系数加权相结合,提
【机 构】
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燕山大学信息科学与工程学院,燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(51641609)~~
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在极限学习机(ELM)网络结构和训练模式的基础上,该文提出了相关熵融合极限学习机(CF-ELM)。针对多数分类方法中表示级特征融合不充分的问题,该文将核映射与系数加权相结合,提出了能够有效融合表示级特征的融合极限学习机(F-ELM)。在此基础上,用相关熵损失函数替代均方误差(MSE)损失函数,推导出用于训练F-ELM各层权重矩阵的相关熵循环更新公式,以增强其分类能力与鲁棒性。为了检验方法的可行性,该文分别在数据库Caltech 101, MSRC和15 Scene上进行实验。实验结果证明,该文所提CF-E
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