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一种基于簇的极限学习机的在线学习算法
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
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
极限学习机
簇
在线学习
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。
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文献信息
篇名
一种基于簇的极限学习机的在线学习算法
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
研究方向
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
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
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
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
极限学习机
簇
在线学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
主办单位:
华北计算技术研究所
出版周期:
半月刊
ISSN:
1002-8331
CN:
11-2127/TP
开本:
大16开
出版地:
北京619信箱26分箱
邮发代号:
82-605
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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