基于交替方向乘子法的球磨机负荷分布式随机权值神经网络模型

• 作者: 张立强 赵立杰 陈征 高杨
• 来源期刊: 数据挖掘
• 学科: 工学
• 关键词: 球磨机负荷 分布式学习 交替方向乘子法 随机权值神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 1-8
• 页数: 8页
• 分类号: TP39

摘要

针对传统集中式机器学习处理大规模数据存在通信开销大、算法时间和空间复杂度高等问题,基于交替方向乘子法(ADMM),提出一种球磨机负荷分布式随机权值神经网络建模方法,局部网络节点采用正则化随机权值功能连接RVFL网络,全局球磨机负荷模型参数采用分布式优化学习ADMM方法交替迭代更新求解。实验结果表明,基于ADMM-RVFL的球磨机负荷模型在计算速度和精度方面具有相对优越性。