10.11772/j.issn.1001-9081.2020111791
基于隐藏层输出矩阵的极限学习机算法优化
针对极限学习机(ELM)中隐藏层到输出层存在误差的问题,通过分析发现误差来源于求解隐藏层输出矩阵H的Moore-Penrose广义逆矩阵Η?的过程,即矩阵H?H与单位矩阵有偏差,可根据偏差的程度来选择合适的输出矩阵H以获得较小的训练误差.根据广义逆矩阵和辅助矩阵的定义,首先确定了目标矩阵H?H和误差指标L21范数,其次通过实验分析表明H?H的L21范数与ELM的误差呈显著线性相关,最后通过引入Gaussian滤波对目标矩阵进行降噪处理,由此有效降低了目标矩阵的L21范数,同时降低了ELM的误差,达到优化ELM算法的目的.
极限学习机、Moore-Penrose广义逆矩阵、L21范数、线性相关、Gaussian滤波
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TP181(自动化基础理论)
国家重点研发计划项目2020YFA0714202
2021-09-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
2481-2488