一种基于互信息变量选择的极端学习机算法
针对回归问题中存在的变量选择和网络结构设计问题, 提出一种基于互信息的极端学习机(ELM) 训练算法, 同时实现输入变量的选择和隐含层的结构优化. 该算法将互信息输入变量选择嵌入到ELM网络的学习过程之中, 以网络的学习性能作为衡量输入变量与输出变量相关与否的指标, 并以增量式的方法确定隐含层节点的规模.在Lorenz、Gas Furnace 和10 组标杆数据上的仿真结果表明了所提出算法的有效性. 该算法不仅可以简化网络结构, 还可以提高网络的泛化性能.
文件下载
评论信息
其他资源
- Vlc获取rtsp视频流opencv显示
- IT运维手册
- 永磁电机教材_高清PDF
- MSP430f5529中文手册.pdf
- gprMax V3使用说明
- 简单Web服务器（Java实现）
- unity 黄金矿工源码
- 大学生创新训练项目申请书.docx
- ResForm3.0公益版
- shiro登录验证实例
- 恶意代码分析实战_源文件.zip
- OpenSource：开源资料：Python等-源码
- WS 364-2011卫生信息数据元值域代码 第11部分：医学评估.pdf
- server.rar
- UnrealScript_Collection：虚幻脚本的集合以及有关虚幻引擎v3的信息-源码
- ethereum-graph-debugger：以太坊实体图普通调试器。 调试时要有全貌-源码
- C++ pca lda
- eclipse+JDK
- 擂台法则构建Pareto
- 三维点云数据的预处理研究
- java mysql 开发的大学生选课教务系统，
- android 仿QQ空间发表说说和选择图片功能
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明