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
BP神经网络、ELM极限学习机、SVM支持向量机MATLAB代码,以及测试数据,用于回归预测
提出了一种改进的分布式极限学习机的电站锅炉NO_x排放特性建模方法。引入分布式和岭回归理论,提升了极限学习机预测算法的泛化性能和预测准确率。采用改进的MapReduce编程框架对提出的算法模型进行并行
利用极限学习机和粒子群优化算法同时对WNN优化,然后对有效停车泊位进行预测,仿真表明在提高预测精度的同时,有效的减少了预测所需时间。
针对现有半监督分类方法无法对移动界面模式进行有效分类的问题,提出一种采用改进极限学习机的移动界面模式半监督分类方法。为了提高极限学习机的分类效果,利用改进的粒子群优化算法优化极限学习机的初始参数。根据
针对目前提出的Boosting提升的加权极限学习机算法用各类总分类性能作为算法的优化目标,算法对大类样本具有性能偏向性,而且没有考虑数据中包含噪声及噪点时算法对分类性能的影响,提出基于AdaBoost
为使配电网重构有功功率损耗最小,提出一种基于极限学习机的神经网络重构模型来反映配电网负荷模式与开关状态之间的非线性关系。将配电网负荷模式作为输入、网损最小时的开关状态作为输出,利用所提模型网络结构简单
深度极限学习机也叫多层极限学习机,ML-ELM。是黄广斌等人在极限学习机ELM基础上,将其拓展为深度学习的一种模式识别方法,原文文章:Representationallearningwithextre
用于“通用”单隐藏层前馈网络(SLFN)的极限学习机(ELM)是可以使用广泛类型的功能映射的统一学习平台。 从理论上讲,ELM可以近似任何目标连续函数并分类任何不相交的区域。 在实际应用中,许多实验结
提出用于广义单隐藏前馈神经网络的极限学习机(ELM)由于其学习速度快,良好的泛化能力和易于实现而成为热门的研究主题。 但是,ELM在隐藏层中会遇到冗余和随机性,这是由特征的随机映射引起的。 在ELM中
