基于增强随机搜索的OECI-ELM算法

• 作者: 姜春峰
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: ELM算法 增强随机搜索 全局逼近
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 基础科学
• 页码范围: 861-868
• 页数: 8页
• 分类号: O29
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2016.06.025

摘要

为提高 OCI-ELM算法性能,从神经网络结构设计出发,将 EI-ELM中增强随机搜索能力的机制应用于 OCI-ELM 算法中,提出一种增长结构的新算法(Optimal Incremental Coeffi-cients-Extreme Learning Machine,OECI-ELM)。数值实验表明,由该算法得到的网络序列可以逼近任意连续的目标函数。对于不同的回归问题,与 OCI-ELM、EI-ELM、CI-ELM、ECI-ELM算法相比,OECI-ELM算法可获得更加紧凑的网络结构,且泛化能力也更强。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜春峰	西北大学现代学院	4	2	1.0	1.0