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基于仿真样本生成的极速学习机泛化能力改进算法
1
作者
敖威
何玉林
+1 位作者
黄哲学
何玉鹏
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期75-84,共10页
极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注,已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构,增加了模型的复杂度并容易产生过拟合.提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(E...
极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注,已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构,增加了模型的复杂度并容易产生过拟合.提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(Extreme Learning Machine Generalization Improvement through Synthetic Instance Generation,SIGELM),该算法不需要修改极速学习机的框架结构(包括输入层权重、隐含层偏置、隐含层节点个数、隐含层节点激活函数类型等),而是利用与训练集中高不确定性训练样本近似同分布的仿真样本优化极速学习机的输出层权重.为了获得符合要求的仿真样本,SIGELM在高不确定性训练样本的邻域内选择能够增加极速学习机训练表现的仿真样本.实验结果证实该算法显著地改进了极速学习机的泛化能力,同时有效地控制了极速学习机的过拟合.
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关键词
随机权网络
极速学习机
泛
化
能力
不确定性
仿真样本
邻域
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职称材料
经济学中的“能力”概念及其反思
被引量：
1
2
作者
胡慧源
王京安
《现代经济探讨》
CSSCI
北大核心
2013年第2期84-88,共5页
尽管彭罗斯的"企业成长理论"和森的"能力方法"重新将"能力"这一概念带回经济学研究视野中,但"能力"及其相关理论目前仍游离于经济学正统之外。"能力"概念及相关理论能否及,又如何成...
尽管彭罗斯的"企业成长理论"和森的"能力方法"重新将"能力"这一概念带回经济学研究视野中,但"能力"及其相关理论目前仍游离于经济学正统之外。"能力"概念及相关理论能否及,又如何成为经济学正统,预示着经济学未来研究方向和范式的转变。该文通过回顾"能力"在经济学中"消失-重现"这一变化过程,进一步厘清经济学的发展过程及其得失,发现经济学未来发展的可能方向。
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关键词
能力数学泛化不确定性
多样性
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职称材料
基于粒子群算法的增压柴油机神经网络模型
被引量：
4
3
作者
陈昊天
王玥
+3 位作者
曹晶
张继忠
邓康耀
崔毅
《车用发动机》
北大核心
2021年第3期1-7,共7页
神经网络是建立柴油机性能实时计算模型的有效方法。当前柴油机神经网络模型的研究大多是针对稳态工况开展,为了实现对瞬态性能的合理预测,提出了预测全工况稳态及瞬态性能的通用神经网络模型构建方法。此外,为了解决传统BP神经网络无...
神经网络是建立柴油机性能实时计算模型的有效方法。当前柴油机神经网络模型的研究大多是针对稳态工况开展,为了实现对瞬态性能的合理预测,提出了预测全工况稳态及瞬态性能的通用神经网络模型构建方法。此外,为了解决传统BP神经网络无法保证得到全局最优解、泛化能力较差的问题,采用群体智能算法中的粒子群算法(PSO)进行优化。利用某型涡轮增压柴油机的稳态和瞬态数据作为样本对模型进行训练,并与传统的BP神经网络模型进行对比。研究结果表明,PSO-BP神经网络模型可以有效预测发动机的稳态和瞬态性能,稳态预测最大误差4.54%,瞬态预测最大误差4.93%,与传统BP神经网络模型相比,PSO-BP模型可以有效实现全局寻优,提升泛化能力。
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关键词
柴油机
神经网络
粒子群算法
数学
模型
泛
化
能力
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职称材料
题名
基于仿真样本生成的极速学习机泛化能力改进算法
1
作者
敖威
何玉林
黄哲学
何玉鹏
机构
深圳大学计算机与软件学院
大数据系统计算技术国家工程实验室
中国石油管道局工程有限公司天津设计院
出处
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期75-84,共10页
基金
国家自然科学基金(61503252
61473194)
+2 种基金
中国博士后科学基金第九批特别资助项目(2016T90799)
广东省人民政府联合基金(U1301252)
深圳大学新引进教师科研启动项目(2018060)
文摘
极速学习机出色的训练速度和泛化能力受到了广泛的关注,已有的针对于提升极速学习机泛化性能的学习算法主要集中于优化其框架结构,增加了模型的复杂度并容易产生过拟合.提出一种基于仿真样本生成策略的极速学习机泛化能力改进学习算法(Extreme Learning Machine Generalization Improvement through Synthetic Instance Generation,SIGELM),该算法不需要修改极速学习机的框架结构(包括输入层权重、隐含层偏置、隐含层节点个数、隐含层节点激活函数类型等),而是利用与训练集中高不确定性训练样本近似同分布的仿真样本优化极速学习机的输出层权重.为了获得符合要求的仿真样本,SIGELM在高不确定性训练样本的邻域内选择能够增加极速学习机训练表现的仿真样本.实验结果证实该算法显著地改进了极速学习机的泛化能力,同时有效地控制了极速学习机的过拟合.
关键词
随机权网络
极速学习机
泛
化
能力
不确定性
仿真样本
邻域
Keywords
random weight network
extreme learning machine
generalization capability
uncertainty
synthetic instances
neighborhood
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
经济学中的“能力”概念及其反思
被引量：
1
2
作者
胡慧源
王京安
机构
南京大学国家文化产业研究中心
南京大学商学院
南京工业大学经济与管理学院
出处
《现代经济探讨》
CSSCI
北大核心
2013年第2期84-88,共5页
基金
国家自然科学基金项目“我国低碳经济实现的政策路径研究:基于企业的视角”(项目编号:71073078)
江苏省“青蓝工程”的中间研究成果
文摘
尽管彭罗斯的"企业成长理论"和森的"能力方法"重新将"能力"这一概念带回经济学研究视野中,但"能力"及其相关理论目前仍游离于经济学正统之外。"能力"概念及相关理论能否及,又如何成为经济学正统,预示着经济学未来研究方向和范式的转变。该文通过回顾"能力"在经济学中"消失-重现"这一变化过程,进一步厘清经济学的发展过程及其得失,发现经济学未来发展的可能方向。
关键词
能力数学泛化不确定性
多样性
分类号
F011 [经济管理—政治经济学]
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职称材料
题名
基于粒子群算法的增压柴油机神经网络模型
被引量：
4
3
作者
陈昊天
王玥
曹晶
张继忠
邓康耀
崔毅
机构
上海交通大学动力机械与工程教育部重点实验室
上海核工程研究设计院有限公司
中国北方发动机研究所(天津)
出处
《车用发动机》
北大核心
2021年第3期1-7,共7页
基金
国防基础科研资助项目(2020-2022)。
文摘
神经网络是建立柴油机性能实时计算模型的有效方法。当前柴油机神经网络模型的研究大多是针对稳态工况开展,为了实现对瞬态性能的合理预测,提出了预测全工况稳态及瞬态性能的通用神经网络模型构建方法。此外,为了解决传统BP神经网络无法保证得到全局最优解、泛化能力较差的问题,采用群体智能算法中的粒子群算法(PSO)进行优化。利用某型涡轮增压柴油机的稳态和瞬态数据作为样本对模型进行训练,并与传统的BP神经网络模型进行对比。研究结果表明,PSO-BP神经网络模型可以有效预测发动机的稳态和瞬态性能,稳态预测最大误差4.54%,瞬态预测最大误差4.93%,与传统BP神经网络模型相比,PSO-BP模型可以有效实现全局寻优,提升泛化能力。
关键词
柴油机
神经网络
粒子群算法
数学
模型
泛
化
能力
Keywords
diesel engine
neural network
particle swarm algorithm
numerical model
generalization ability
分类号
TK421.8 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于仿真样本生成的极速学习机泛化能力改进算法
敖威
何玉林
黄哲学
何玉鹏
《南京大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
经济学中的“能力”概念及其反思
胡慧源
王京安
《现代经济探讨》
CSSCI
北大核心
2013
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于粒子群算法的增压柴油机神经网络模型
陈昊天
王玥
曹晶
张继忠
邓康耀
崔毅
《车用发动机》
北大核心
2021
4
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职称材料
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