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| 一种基于遗传算法的极限学习机改进算法研究 | |
| 引用本文： | 王新环,刘志超.一种基于遗传算法的极限学习机改进算法研究[J].教育技术导刊,2017,16(9):79-82. |
| 作者姓名： | 王新环 刘志超 |
| 作者单位： | 河南理工大学 电气工程与自动化学院，河南 焦作 454000 |
| 摘 要： | 针对传统极限学习机（ELM）缺乏有效的训练方法、应用时预测精度不理想这一弱点，提出了一种基于遗传算法（GA）训练极限学习机（GA-ELM）的方法。在该方法中，ELM的输入权值和隐藏层节点阈值映射为GA的染色体向量，GA的适应度函数对应ELM的训练误差；通过GA的遗传操作训练ELM，选出使ELM网络误差最小的输入权值和阈值，从而改善ELM的泛化性能。通过与ELM、I-ELM、OS-ELM、B-ELM4种方法的仿真结果对比，表明遗传算法有效地改善了ELM网络的预测精度和泛化能力。 |
| 关 键 词： | 遗传算法 极限学习机 权值 阈值 |
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