正则极限学习机相关论文
随着基因组学的不断发展,DNA微阵列技术为生命科学提供新的解决问题的思路与方法。基因表达数据是一般为矩阵形式,分析的是基因发......
冠字号码可以给人民币作一种标示作用,每一张人民币上都对应一个唯一的冠字号码。据此,金融部门可以建立适当的管理机制,追踪人民......
随着电子工业的快速发展,电路故障诊断在可靠运行以及良好的工业系统维护中起着非常重要的作用,这可以确保生产更高质量的产品,降......
为了提高网络安全态势的预测准确性,提出了一种改进布谷鸟搜索算法和正则极限学习机相融合的网络安全态势预测模型.首先将一维的网......
正则极限学习机（regularized extreme learning machine,RELM）具有比极限学习机（extreme learning machine,ELM）更好的泛化能力.然而RE......
对极限学习机的模型进行了研究，提出了一种结合期望风险最小化的极限学习机的预测模型。其基本思想是同时考虑结构风险和期望风险，根......
为了对烟草病毒病的病情指数进行建模研究，采用了一种正则极限学习机算法：通过引入惩罚因子来权衡结构风险与经验风险的大小，进一步增......
为实现发酵过程重要变量的预测,提出基于批次加权正则极限学习机的软测量模型。结合发酵过程中各批次变量变化轨迹与发酵初始条件......
针对神经网络逆系统方法实现复杂非线性系统解耦存在训练时间长、实时控制较差的缺陷,提出一种改进的RELM（正则极限学习机）训练算法,......
网络流量预测一直是网络研究技术中的热点，针对网络流量变化的时变性、混沌性，提出一种相空间重构和正则极限学习机的网络流量预测模......
在长流程浮选过程中,生产指标难以在线检测,造成操作不及时,影响系统的稳定运行.本文提出了一种基于多源数据的铝土矿浮选过程生产......
为了提高空气质量指数预测精度,本人利用改进的自适应步长布谷鸟算法寻优正则极限学习参数,建立ASCS-RELM空气质量指数预测模型,实......
针对工业过程软测量中存在的时延、非线性导致预测精度低的问题,提出了一种基于多元模型融合和时延变量选择的动态软测量方法。首......
MT-ELM通过隐含层共享不同任务间的数据特性实现多任务学习,但MT-ELM忽略任务间关联程度的差异以及存在的过拟合问题,为此提出基于......
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为避免接触式疲劳检测方法给驾驶员带来干扰,解决单一信号源对于反映疲劳程度可靠性低的问题,实现对疲劳状态高精度、高速度的检测......
提出一种基于鱼群优化算法和Cholesky分解的改进的正则极限学习机算法(FSC-RELM)来对基因表达数据进行分类。FSC-RELM算法中,首先......
太赫兹时域光谱(Terahertz Time-domain Spectroscopy,THz-TDS)技术是一种新兴的相干探测技术,近年来在生物和医学领域得到了广泛......
