岭参数优化的ELM岭回归学习算法

• 作者: 李平 王改堂 苏成利
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 极限学习机 岭回归 ELM岭回归 岭参数
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 497-500,506
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2011.00497

摘要

针对ELM(extreme learning machine,极限学习机)学习算法可能存在的解的奇异问题,提出了岭参数优化的ELM岭回归学习算法(ELMRR).该算法利用岭回归方法代替原有的线性回归算法,以均方根误差为性能指标,采用粒子群优化算法确定最佳岭参数.为了验证该方法的有效性,对函数回归和分类问题进行仿真实验分析,结果表明该方法改善了ELM的预测性能且克服了传统岭同归算法岭参数难以确定的缺点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李平	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	180	1236	17.0	27.0
2	苏成利	辽宁石油化工大学信息与控制工程学院	89	409	9.0	12.0
3	王改堂	西北工业大学自动化学院	5	36	4.0	5.0