一种适用于物联网的在线GP-ELM算法

摘要：

为满足物联网环境下边缘设备对机器学习算法准确、快速以及自适应产生参数的需求,在DE-ELM的基础上提出一种在线的GP-ELM算法.通过改进结点增加方式,在每次增加结点的同时添加结点统计和结点删除步骤,提高训练速度,同时保持算法的准确性.运用Matlab软件对图片分割、卫星图片分类、卫星DNA等数据集进行训练实验,结果表明,与EI-ELM、D-ELM、EM-ELM等算法相比,GP-ELM算法在准确率、训练时间、模型大小和泛化能力等方面都表现出较好的学习性能.

关键词：极限学习机、动态学习、物联网、机器学习、剪枝

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省未来网络前瞻性研究项目BY20130951108

在线出版日期：2020-07-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：314-320