题名 变长增量型极限学习机及其泛化性能研究
被引量:3
1
作者
王诗琦
赵书敏
耿江东
杨非
蒋忠进
机构
东南大学毫米波国家重点实验室
清华大学精密仪器系
中国空空导弹研究院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第12期3696-3699,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(11303004
11573007)
+1 种基金
航空基金资助项目(20140169001)
江苏省自然科学基金资助项目(K20130637)
文摘
极限学习机(ELM)在训练过程中无须调整隐层节点参数,因其高效的训练方式被广泛应用于分类和回归,然而极限学习机也面临着结构选择与过拟合等严重问题。为了解决此问题,针对隐层节点增量数目对收敛速度以及训练时间的影响进行了研究,提出一种利用网络输出误差的变化率控制网络增长速度的变长增量型极限学习机算法(VI-ELM)。通过对多个数据集进行回归和分类问题分析实验,结果表明,提出的方法能够以更高效的训练方式获得良好的泛化性能。
关键词
极限 学习 机
增量 学习
泛化性能
增量型极限学习机
变长增量型极限学习机
Keywords
extreme learning machine (ELM)
incremental study
generalization performance
incremental extreme learning machine (I-ELM)
variable length incremental extreme learning machine (VI-ELM)
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于增量型极限学习机的飞机复合材料结构损伤识别
被引量:3
2
作者
崔建国
张善好
于明月
蒋丽英
江秀红
机构
沈阳航空航天大学自动化学院
航空工业上海航空测控技术研究所故障诊断与健康管理技术航空科技重点实验室
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第4期191-196,共6页
基金
辽宁省自然科学基金(2014024003)
航空科学基金(20153354005
+1 种基金
20163354004)
国家自然科学基金(51605309)资助
文摘
针对飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,提出一种基于增量型极限学习机(incremental extreme learning machine,I-ELM)的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对某型机用复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用互补总体平均经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)方法对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的样本熵,通过核熵成分分析(kernel entropy component analysis,KECA)方法对样本熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于I-ELM损伤识别模型,通过实验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并与所构建的BP的损伤识别模型的识别结果进行了比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的应用前景。
关键词
互补总体平均经验模态分解
样本熵
核熵成分分析
增量型极限学习机
损伤识别
Keywords
complementary ensemble empirical mode decomposition
sample entropy
kernel entropy component analysis
incremental extreme learning machine
damage identification
分类号
V257
[一般工业技术—材料科学与工程]
题名 增量型极限学习机改进算法
被引量:7
3
作者
宋绍剑
向伟康
林小峰
机构
广西大学电气工程学院
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2016年第6期735-741,758,共8页
基金
国家自然科学资助基金(61364007)
广西科学研究与技术开发计划项目(桂科攻14122007-33)
南宁市科学研究与技术开发计划项目(20141050)
文摘
增量型极限学习机(incremental extreme learning machine,Ⅰ-ELM)在训练过程中,由于输入权值及隐层神经元阈值的随机获取,造成部分隐层神经元的输出权值过小,使其对网络输出贡献小,从而成为无效神经元.这个问题不但使网络变得更加复杂,而且降低了网络的稳定性.针对此问题,本文提出了一种给Ⅰ-ELM隐层输出加上偏置的改进方法(即Ⅱ-ELM),并分析证明了该偏置的存在性.最后对Ⅰ-ELM方法在分类和回归问题上进行仿真对比,验证Ⅱ-ELM的有效性.
关键词
增量型极限学习机
无效神经元
算法改进
网络的稳定性
Keywords
incremental extreme learning machine (I-ELM)
invalid neurons
algorithm improvement
network stability
分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于压缩动量项的增量型ELM虚拟机能耗预测
被引量:4
4
作者
邹伟东
夏元清
机构
北京理工大学自动化学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第7期1290-1297,共8页
基金
国家重点研发计划(2018YFB1003700)
国家自然科学基金(61836001)
中国博士后科学基金(2018M641217)资助~~
文摘
在基于基础设施即服务(Infrastructure as a service, IaaS)的云服务模式下,精准的虚拟机能耗预测,对于在众多物理服务器之间进行虚拟机调度策略的制定具有十分重要的意义.针对基于传统的增量型极限学习机(Incremental extreme learning machine, I-ELM)的预测模型存在许多降低虚拟机能耗预测准确性和效率的冗余节点,在现有I-ELM模型中加入压缩动量项将网络训练误差反馈到隐含层的输出中使预测结果更逼近输出样本,能够减少I-ELM的冗余隐含层节点,从而加快I-ELM的网络收敛速度,提高I-ELM的泛化性能.
关键词
虚拟机 能耗预测
增量型极限学习机
压缩动量项
网络训练误差
Keywords
Power prediction of virtual machine
incremental extreme learning machine(I-ELM)
compression driving amount
network training error
分类号
TP302
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 改进式混合增量极限学习机算法
被引量:15
5
作者
王超
王建辉
顾树生
张宇献
武玮
机构
东北大学信息科学与工程学院
沈阳工业大学电气工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2015年第11期1981-1986,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61102124)
辽宁省科学技术计划项目(JH2/101)
文摘
针对增量型极限学习机(I-ELM)中存在大量降低学习效率及准确性的冗余节点的问题,提出一种基于Delta检验(DT)和混沌优化算法(COA)的改进式增量型核极限学习算法.利用COA的全局搜索能力对I-ELM中的隐含层节点参数进行寻优,结合DT算法检验模型输出误差,确定有效的隐含层节点数量,从而降低网络复杂程度,提高算法的学习效率;加入核函数可增强网络的在线预测能力.仿真结果表明,所提出的DCI-ELMK算法具有较好的预测精度和泛化能力,网络结构更为紧凑.
关键词
极限 学习 机
增量 学习 算法
Delta检验
混沌优化算法
增量型极限学习机
Keywords
extreme learning machine(ELM)
incremental learning algorithm
Delta test
chaotic optimization algorithm
incremental ELM
分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]