一种基于簇的极限学习机的在线学习算法

• 作者: 张敏 曾新苗 马长春
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 极限学习机 簇 在线学习
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 188-191,266
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0328

摘要

针对传统的批量学习算法学习速度慢、对空间需求量高的缺点，提出了一种基于簇的极限学习机的在线学习算法。该算法将分簇的理念融入到极限学习机中，并结合极限学习机，提出了一种基于样本类别和样本输出的分簇标准；同时提出了一种加权的Moore-Penrose算法求隐层节点与输出节点的连接权重。实验结果表明，该算法具有学习能力好、拟合度高、泛化性能好等优点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张敏	重庆大学计算机学院	53	265	9.0	13.0
2	曾新苗	重庆大学计算机学院	1	9	1.0	1.0
3	马长春	重庆大学计算机学院	1	9	1.0	1.0