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2 基于鲁棒RVFLN的基学习模型
2.1RVFLN理论
图1 RVFLN的结构框架图
人们已经广泛研究了多层的前向神经网络的逼近和泛化能力，同时它的优秀的特性使得它在模型领域被广泛使用。一个隐藏层正向神经网络能够近似任意精度的非线性函数，但是，传统的SLFN是用BP算法来学习的，就会经常受到学习效率、收敛速度、局部极小值的敏感设置的影响。为了解决这个问题，研究者提出了一种带有特定随机算法的SLFN，称为随机权神经网络。RVFLN随机分配基于特定概率分布的隐藏层节点参数，只调整输出权重，以确保模型近似的性能。一系列的研究表明RVFLN在泛化和学习能力上都比传统的SLFN执行得好。RVFLN
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