資料介紹
極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)隨機(jī)選擇網(wǎng)絡(luò)輸入權(quán)重和隱層偏置,存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜和魯棒性較弱的不足。為此提出基于棧式降噪稀疏自編碼器( SDSAE)的巸LM算法。利用 SDSAE稀疏網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢(shì),挖掘目標(biāo)數(shù)據(jù)的深層特征,為ELM產(chǎn)生輸入權(quán)值與隱層偏置以求得隱層輸岀權(quán)值,完成訓(xùn)練分類(lèi)器,同時(shí)通過(guò)加入稀疏性約朿優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提高算法分類(lèi)準(zhǔn)確率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與ELM、PCA-ELM、ELM-AE和DAE-ELM算法相比,該算法在處理高維含噪數(shù)據(jù)時(shí)分類(lèi)準(zhǔn)確率較髙,并且具有較強(qiáng)的魯棒性。

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