【摘 要】
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针对极限学习机算法(ELM)参数随机赋值降低算法鲁棒性及性能受噪声影响显著的问题,将去噪自编码器(DAE)与ELM算法相结合,提出了基于去噪自编码器的极限学习机算法(DAE-ELM)。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61876189,61806219)~~
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针对极限学习机算法(ELM)参数随机赋值降低算法鲁棒性及性能受噪声影响显著的问题,将去噪自编码器(DAE)与ELM算法相结合,提出了基于去噪自编码器的极限学习机算法(DAE-ELM)。首先,通过去噪自编码器产生ELM的输入数据、输入权值与隐含层参数;然后,以ELM求得隐含层输出权值,完成对分类器的训练。该算法一方面继承了DAE的优点,自动提取的特征更具代表性与鲁棒性,对于噪声有较强的抑制作用;另一方面克服了ELM参数赋值的随机性,增强了算法鲁棒性。实验结果表明,在不含噪声影响下DAE-ELM相较于ELM、
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