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针对基于深度学习的Wi-Fi人体行为识别技术存在抗噪声能力弱、信号尺寸不兼容和特征提取不充分等问题,提出了一种基于连续图像深度学习的识别方法。首先把时变Wi-Fi信号重构为若干个连续图像帧,确保输入尺
基于安全半监督支持向量机的分类，matlab实现代码。
详细地表述了半监督学习的适用范围，以及算法和注意事项。
针对极限学习机(ELM) 网络结构优化问题, 提出一种改进的灵敏度剪枝ELM(ImSAP-ELM). ImSAP-ELM 将??2 正则化因子引入SAP-ELM 中, 采用留一准则确定最优隐节点数.
极限学习机的MATLAB代码，包括分类和回归的，还有对比实验
极限学习机ELM的最简单实用代码。黄广斌2004年论文代码。
榆木Julia中的极限学习机是一种单隐藏层前馈网络(SLFN)的变体，由于它们的权重没有迭代调整，因此有很大的不同。这大大提高了神经网络的速度。根据ELM理论：隐藏节点/神经元参数不仅与训练数据无关，
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
具有l2,1-范数正则化的随机傅立叶极限学习机
针对直流微电网的并网建模问题,提出了一种基于优化极限学习机的直流微电网并网等效建模方法。以直流微电网并网接入点的电压和功率数据分别作为极限学习机的输入和输出,构建基于极限学习机的直流微电网并网等效模型
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