【摘 要】
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在基于流形正则化的半监督极限学习机（SS-ELM）的基础上,利用分块矩阵的运算法则,提出了在线半监督极限学习机（OSS-ELM）方法.为避免在实时学习的过程中由于数据累积引起的内存不足
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在基于流形正则化的半监督极限学习机（SS-ELM）的基础上,利用分块矩阵的运算法则,提出了在线半监督极限学习机（OSS-ELM）方法.为避免在实时学习的过程中由于数据累积引起的内存不足,通过对SS-ELM的目标函数的流形正则项的近似,给出了OSS-ELM的近似算法OSSELM（buffer）.在Abalone数据集上的实验显示,OSS-ELM（buffer）在线学习的累计时间与所处理的样本个数呈线性关系,同时,9个公共数据集上的实验表明,OSS-ELM（buffer）的泛化能力与SS-ELM的泛化能力的相
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