基于增强随机搜索的OECI-ELM算法

发布时间：2017-12-17 15:23

  本文关键词：基于增强随机搜索的OECI-ELM算法

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【摘要】：为提高OCI-ELM算法性能,从神经网络结构设计出发,将EI-ELM中增强随机搜索能力的机制应用于OCI-ELM算法中,提出一种增长结构的新算法(Optimal Incremental Coefficients-Extreme Learning Machine,OECI-ELM).数值实验表明,由该算法得到的网络序列可以逼近任意连续的目标函数.对于不同的回归问题,与OCI-ELM、EI-ELM、CI-ELM、ECI-ELM算法相比,OECI-ELM算法可获得更加紧凑的网络结构,且泛化能力也更强.
【作者单位】： 西北大学现代学院;
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言单隐层前向神经网络(Feedforward Neural Networks,FNNs)由于其对非线性映射有极强的模拟能力,已被广泛应用于各个领域.传统基于梯度的神经网络学习算法中,由于网络中的全部参数都需要迭代调整产生,因而易产生学习速度缓慢、陷入局部极小等问题.Huang等人提出一种简单易

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本文编号：1300620