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题名神经网络极速学习方法研究
被引量：164
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作者
邓万宇
郑庆华
陈琳
许学斌
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机构
西安交通大学电信学院计算机系智能网络与网络安全教育部重点实验室
西安邮电学院计算机科学与技术系
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第2期279-287,共9页
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基金
国家自然科学基金(60825202
60803079
+7 种基金
60633020)
国家"八六三"高技术研究发展计划项目基金(2008AA01Z131)
国家科技支撑计划项目(2006BAK11B02
2006BAJ07B06
2008BAH26B02
2009BAH51B00)
中国科学院复杂系统与智能研究科学重点实验室开放基金资助项目(20080101)
陕西省教育厅科学研究计划项目(09JK717)资助
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文摘
单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用,但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要,成为制约其发展的主要瓶颈.产生这种情况的两个主要原因是:(1)传统的误差反向传播方法(Back Propagation,BP)主要基于梯度下降的思想,需要多次迭代;(2)网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定.因此算法的计算量和搜索空间很大.针对以上问题,借鉴ELM的一次学习思想并基于结构风险最小化理论提出一种快速学习方法(RELM),避免了多次迭代和局部最小值,具有良好的泛化性、鲁棒性与可控性.实验表明RELM综合性能优于ELM、BP和SVM.
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关键词
极速学习机
正则极速学习机
支持向量机
结构风险
神经网络
最小二乘
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Keywords
extreme learning machine
regularized extreme learning machine
support vector ma-chine
structural risk
neural network
least square
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法
被引量：3
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作者
陈虹
王飞
肖振久
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机构
辽宁工程技术大学软件学院
中国传媒大学计算机学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第11期108-111,共4页
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基金
国家自然科学基金(61103199)资助
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文摘
针对网络安全态势感知中的态势预测问题,提出一种基于IHS_RELM的网络安全态势预测方法。对和声搜索算法的原理进行了研究,在此基础上提出一种改进的和声搜索算法。将正则极速学习机(RELM)嵌入到改进的和声搜索算法(IHS)的目标函数计算过程中,利用IHS算法的全局搜索能力来优化选取RELM的输入权值和隐含层阈值,在一定程度上提升了RLLM的学习能力和泛化能力。仿真实验表明,与已有的其他预测方法相比,该方法具有更好的预测效果。
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关键词
和声搜索算法
正则极速学习机
网络安全态势预测
参数优化
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Keywords
Harmony search algorithm（HS）, Regularized extreme learning machine （RELM）, Network security situation prediction,Parameters optimization
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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