【摘 要】
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极限学习机(ELM)作为一种新型神经网络,具有学习速度快、泛化能力好等优点,但其输入权值矩阵和隐含层偏置是随机生成的,易导致网络不稳定和偏差较大等问题。引入改进的差分进
【机 构】
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中国民航大学适航学院,中国民航大学电子信息与自动化学院,中国民航大学工程技术训练中心
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费中国民航大学专项资助(3122015D008,3122017015)
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极限学习机(ELM)作为一种新型神经网络,具有学习速度快、泛化能力好等优点,但其输入权值矩阵和隐含层偏置是随机生成的,易导致网络不稳定和偏差较大等问题。引入改进的差分进化多目标寻优算法,获取训练误差最小时的极限学习机输入权值矩阵和隐含层偏置,从而改进极限学习机。最后,将优化后的极限学习机应用于方向舵系统故障诊断,结果表明,改进后的极限学习机具有较高的学习速度和诊断准确性。
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