基于多目标粒子群优化的超限学习机.pdf
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摘要
摘要
超限学习机是一种基于广义逆的单隐层前馈神经网络机器学习算法，具有训练速
度快、泛化性能强等优点。然而，传统超限学习机由于随机的选择输入参数（输入权
值和隐层阈值），存在两个主要问题：(1)非最优或非近似最优的网络输入参数会使
超限学习机输出权值非最优或非近似最优，进而降低网络泛化性能和影响网络性能的
(2)
稳定。与基于梯度学习的神经网络相比，由于超限学习机网络中非最优隐层节点
的存在，所以网
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