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為滿足物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下邊緣設(shè)備對機(jī)器學(xué)習(xí)算法準(zhǔn)確、快速以及自適應(yīng)產(chǎn)生參數(shù)的需求，在 DE-ELM的基礎(chǔ)上提出一種在線的GP-BLM算法。通過改進(jìn)結(jié)點(diǎn)增加方式，在每次增加結(jié)點(diǎn)的同時(shí)添加結(jié)點(diǎn)統(tǒng)計(jì)和結(jié)點(diǎn)刪除步驟，提高訓(xùn)練速度，同時(shí)保持算法的準(zhǔn)確性。運(yùn)用 Matlab軟件對圖片分割、衛(wèi)星圖片分類、衛(wèi)星DNA等數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與 EI-ELM、DELM、 EM-ELM等算法相比， GP-ELM算法在準(zhǔn)確率、訓(xùn)練時(shí)間、模型大小和泛化能力等方面都表現(xiàn)出較好的學(xué)習(xí)性能。
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