这是基于改进Fireworks优化的深度信念网络的极限学习机的滚动轴承亚健康识别的Matlab版本的部分实现
Rolling Bearing Sub-Health Recognition via Extreme Learning Machine Based on Deep Belief Network Optimized by Improved Fireworks
算法：
PSO-MCKD
FWA-MCKD
2022-05-06 18:05:59
24KB
通过BP、GRNN、ELM、SSA-ELM对样本数据进行回归预测，SSA-ELM优于ELM>GRNN>BP（对自己的数据进行预测只需将样本数据进行替换即可）
2022-04-26 21:45:37
20KB
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基于DBN-ELM深度信念网络的在线序贯极限学习机的数据分类仿真，matlab2021a仿真测试
2022-04-25 20:07:22
3.22MB
(8条消息) 【预测模型】基于粒子群算法PSO优化极限学习机ELM实现数据预测matlab源码.zip_elm极限学习机预测matlab-Matlab文档类资源-CSDN文库.html
2022-04-14 18:16:52
331KB
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用免疫算法优化ELM的输入层到隐藏层的权值与阈值参数，以此来提高ELM的预测精度。(Optimizing ELM parameters with immune algorithms)
2022-04-10 16:05:30
241KB
通过python中的pyoselm包直接调用os-elm模型，无需自己搭建，直接简单调用，可预测可分类。本资源包括简单例子和pyoselm包源文件，感兴趣的朋友可以研究一下。
2022-04-08 20:14:19
114KB
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