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摘要:
针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题,提出了基于小波分析的极限学习机方法。从多分辨率分析的思想出发,构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数,并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重,避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练。同时,由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机。进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间,对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算。对具有奇异性的函数仿真结果证明,与标准极限学习机相比,小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标。一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度。
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文献信息
篇名 多分辨率小波极限学习机
来源期刊 北京科技大学学报 学科 工学
关键词 学习算法 极限学习机 小波分析 多分辨分析 正交
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 控制与决策
研究方向 页码范围 1712-1719
页数 8页 分类号 TP183
字数 6544字 语种 中文
DOI 10.13374/j.issn1001-053x.2014.12.019
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李晓理 北京科技大学自动化学院 42 362 12.0 17.0
3 王巧智 北京科技大学机械工程学院 2 11 2.0 2.0
4 全丽萍 北京科技大学自动化学院 1 5 1.0 1.0
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2095-9389
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大16开
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1955
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