结合期望风险的极限学习机的研究

• 作者: 孙玉华 翟宁宁
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 极限学习机 正则极限学习机 期望风险 结构风险 经验风险
• 年，卷（期）: 2017,（16）
• 所属期刊栏目: 理论与研发
• 页码范围: 50-54,78
• 页数: 6页
• 分类号: O234
• 字数: 4790字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1604-0148

摘要

对极限学习机的模型进行了研究,提出了一种结合期望风险最小化的极限学习机的预测模型.其基本思想是同时考虑结构风险和期望风险,根据期望风险和经验风险之间的关系,将期望风险转换成经验风险,进行最小化期望风险的极限学习机预测模型求解.利用人工数据集和实际数据集进行回归问题的数值实验,并与极限学习机(ELM)和正则极限学习机(RELM)两种算法的性能进行了比较,实验结果表明,所提方法能有效提高了泛化能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙玉华	北京科技大学数理学院	30	107	6.0	8.0
2	翟宁宁	北京科技大学数理学院	1	1	1.0	1.0