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基于影響度剪枝的ELM分類算法

大小:1.77 MB 人氣: 2017-12-01 需要積分:2

  針對極端學習機(ELM)網絡規模控制問題,從剪枝思路出發,提出了一種基于影響度剪枝的ELM分類算法。利用ELM網絡單個隱節點連接輸入層和輸出層的權值向量、該隱節點的輸出、初始隱節點個數以及訓練樣本個數,定義單個隱節點相對于整個網絡學習的影響度,根據影響度判斷隱節點的重要性并將其排序,采用與ELM網絡規模相匹配的剪枝步長刪除冗余節點,最后更新隱含層與輸入層和輸出層連接的權值向量。通過對多個UCI機器學習數據集進行分類實驗,并將提出的算法與EMELM、PELM和ELM算法相比較,結果表明,該算法具有較高的穩定性和測試精度,訓練速度較快,并能有效地控制網絡規模。
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