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單隱藏層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已經(jīng)在模式識別、自動控制及數(shù)據(jù)挖掘等領域取得了廣泛的應用，但傳統(tǒng)學習方法的速度遠遠不能滿足實際的需要，成為制約其發(fā)展的主要瓶頸。產(chǎn)生這種情況的兩個主要原因是：(1)傳統(tǒng)的誤差反向傳播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代;(2)網(wǎng)絡的所有參數(shù)都需要在訓練過程中迭代確定。因此算法的計算量和搜索空間很大。針對以上問題，借鑒ELM的一次學習思想并基于結構風險最小化理論提出一種快速學習方法(RELM)，避免了多次迭代和局部最小值，具有良好的泛化性、魯棒性與可控性。實驗表明RELM綜合性能優(yōu)于ELM、BP和SVM。
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