改进的灵敏度剪枝极限学习机

VIP专享 2021-01-13 03:53:17 308KB PDF
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针对极限学习机(ELM) 网络结构优化问题, 提出一种改进的灵敏度剪枝ELM(ImSAP-ELM). ImSAP-ELM 将??2 正则化因子引入SAP-ELM 中, 采用留一准则确定最优隐节点数. 推导基于奇异值分解的输出权重计算公式, 避免矩阵奇异导致求解无效的问题. 将ImSAP-ELM 用于故障预测, 利用多组同类型故障数据建立多个ImSAP-ELM 模型, 基于加权思想融合不同ImSAP-ELM 的预测值. 某型无人机发射机实例表明, 相比于ELM、OP-ELM (最优剪枝ELM) 和SAP-ELM, ImSAP-ELM 耗时最高, 但是ImSAP-ELM 的预测误差小于其他3 种方法.

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