【摘 要】
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为降低航空发动机维修成本,增强维修等级决策的客观性,提出一种基于奇异值分解的极限学习机（SVD-ELM）算法,推导基于奇异值分解（SVD）的极限学习机（ELM）输出权重计算公式,从而有效地
【机 构】
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湖南大学信息科学与工程学院,湖南工学院数理科学与能源工程学院
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为降低航空发动机维修成本,增强维修等级决策的客观性,提出一种基于奇异值分解的极限学习机（SVD-ELM）算法,推导基于奇异值分解（SVD）的极限学习机（ELM）输出权重计算公式,从而有效地避免普通ELM在求解输出权重时因矩阵奇异而导致无法求逆的问题。将SVD-ELM应用于决策建模过程,提高决策模型的稳定性。研究结果表明：相比于SVM,SVD-ELM和ELM的决策准确率相同,且均比SVM的高,但SVD-ELM的模型稳定性高于ELM,且SVD-ELM和ELM的测试耗时相差不大,说明这2种方法的计算量相当。
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