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PSO-ELM粒子群优化的极限学习机，通过调节参数拟合效果很好，便于大家使用，为学者和科研人员提供基础和思路
本文介绍一种基于蜣螂优化算法和极限学习机的优化方法，能够高效地进行回归预测。该算法结合了两种优化算法的优点，并经过实验验证其性能优越。同时，本文还提供了可运行的代码示例，帮助读者更好地理解和使用该算法
针对煤层自然发火的预测问题,以标志气体分析法为基础,提出了一种基于极限学习机的煤自然发火预报模型,该模型将直接构造出指标气体浓度与煤层是否自然发火之间的非线性映射关系,从而实现对煤层是否自然发火的识别
本文主要介绍使用Data Visualizer查看SAM L21 运行功耗的三种模式,让我们一起来看一下
极限学习机(ExtremeLearningMachine)ELM，是由黄广斌提出来的求解单隐层神经网络的算法。ELM最大的特点是对于传统的神经网络，尤其是单隐层前馈神经网络(SLFNs)，在保证学习
极限学习机
集成极限学习机的基学习器扩展，王建功，刘博，集成极限学习机(E-ELM)由多个极限学习机(ELM)构成，它能有效地提高学习器的泛化性能。但用于集成的基学习器数量不易确定，过少则难以
MI-ELM:基于分层极限学习机的高效多实例学习
半监督式深度极限学习机,用于基于Wi-Fi的本地化
针对基于传统神经网络的变压器故障识别诊断方法存在网络收敛慢、易陷入局部极小点和网络参数难确定的缺点,提出了一种基于极限学习机的电力变压器故障快速识别方法。该方法以变压器油中用于故障类型分析的5种主要溶
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