极限学习机Java程序

针对在线学习中极限学习机需要事先确定模型结构的问题，提出了兼顾数据增量和结构变化的在线极限学习机算法。算法以在线序列化极限学习机为基础，通过误差变化判断是否新增节点，并利用分块矩阵的广义逆矩阵对新增节

Python implementation of online sequential extreme learning machine OS-ELM

针对采空区煤炭自然发火的预测问题,从温度、标志气体浓度以及钻孔参数3个方面选取了8个相关因素,利用Logistic回归分析从中提取出5个相对重要的因素作为预测模型的输入,运用极限学习机算法进行预测,并

为提高电力负荷预测的准确性,提出蝙蝠算法优化极限学习的电力负荷预测模型.首先收集电力负荷历史数据,然后采用蝙蝠算法对延迟时间和嵌入维以及极限学习的隐含层结点数目进行优化,利用电力负荷历史数据进行重构,

摘要:内核极限学习机(KELM)通过将低维空间中的线性不可分离数据转换为线性可分离的数据,从而增强了ExtremeLearning Machine(ELM)的鲁棒性。 然而,ELM的内部功率参数是随机

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两阶段加权正则化极限学习机,用于班级失衡学习

为减少对领域专家的过分依赖,实现企业专家经验知识的继承,面向采煤机方案设计中总体技术参数的确定过程,结合采煤机条件属性与决策属性间的映射关系,提出了基于极限学习机的采煤机功率预测模型。采用遗传算法选定

超限学习机比支持向量机分类效果更好，运行效率比DEEP LEARNING高！