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论文研究-基于主成分估计的极限学习机方法.pdf
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2019-09-12
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极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)是一种单隐层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Networks,SLFN),它相较于传统神经网络算法来说结构简单,具有较快的学习速度,以及良好的泛化性能等优点。由最小二乘法(Least Square,LE)计算得出的输出权值,往往由于设计矩阵为奇异矩阵,得到的权值有较大偏差,遇到有噪声的数据时,算法的鲁棒性无法保证。主成分估计是对最小二乘估计的一种改进算法,主成分估计能有效的改善设计矩阵奇异造成的影响,能有效的提高网络模型的鲁棒性和抗噪能力。提出了一种基于主成分估计的极限学习机方法(PC-ELM),实验结果表明,此方法能有效提高算法的鲁棒性和泛化能力。
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