基于可拓聚类的极限学习机神经网络罗庚合.pdf

Journal of Computer Applications ISSN 1001-9081 2013-07-01 计算机应用 ，2013 ，33( 7) : 1942 － 1945 CODEN JYIIDU http: / / www． joca． cn 文章编号:1001-9081 (2013)07-1942-04 doi :10 ． 11772 /j ． issn． 1001-9081． 2013． 07 ． 1942 基于可拓聚类的极限学习机神经网络 * 罗庚合 ( ， 7 10077) 西安航空学院机械工程系 西安 ( * 通信作者电子邮箱Luogenghe@ 126 ． com) : ( ELM) ， 2 ( ENN-2) 摘 要 针对极 限学习机 算法随机选择输入层权值 的问题 借鉴第 类型可拓神 经网络 聚类的思 ， ELM( EC-ELM) 。 想 提出了一种基于可拓聚类的 神 经网络 该神 经网络是 以隐含层神经元 的径 向基中 心 向量作为输 ， ， ， Moore- 入层权值 采用可拓聚 类 算 法动态调 整 隐含层节 点数 目和 径 向基中 心 并根 据所 确 定 的输入 层 权 值 利 用 Penrose 。 ， Friedman#1 Wine ， 广义逆快速完成输 出层权值 的求解 同时 对标准的 回归数据集和 分类数据集进行测试 结 ，EC-ELM ， ( ERBF) 、ELM 果表明 提供 了一种 简便 的神 经网络结构和参数 学习方法 并且 比基于可拓理论 的径 向基 函数 ， 。 神 经网络具有更高的建模精度和更快的学习速度 为复杂过程 的建模提供 了新思路 : ; ; ; ; 关键词 可拓聚类 极 限学习机 径 向基 函数 回归 分类 中图分类号:TP18 文献标志码:A Extension clustering-based extreme learning machine neural network *