基于增强随机搜索的OECI-ELM算法

1

作者 姜春峰 《西安工程大学学报》 CAS 2016年第6期861-868,共8页

为提高OCI-ELM算法性能,从神经网络结构设计出发,将EI-ELM中增强随机搜索能力的机制应用于OCI-ELM算法中,提出一种增长结构的新算法(Optimal Incremental Coefficients-Extreme Learning Machine,OECI-ELM).数值实验表明,由该算法得到... 为提高OCI-ELM算法性能,从神经网络结构设计出发,将EI-ELM中增强随机搜索能力的机制应用于OCI-ELM算法中,提出一种增长结构的新算法(Optimal Incremental Coefficients-Extreme Learning Machine,OECI-ELM).数值实验表明,由该算法得到的网络序列可以逼近任意连续的目标函数.对于不同的回归问题,与OCI-ELM、EI-ELM、CI-ELM、ECI-ELM算法相比,OECI-ELM算法可获得更加紧凑的网络结构,且泛化能力也更强. 展开更多

关键词 elm算法 增强随机搜索 全局逼近

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基于ELM算法的起重船摆动轨迹跟踪 被引量：1

2

作者 展敏 李彦 《电子设计工程》 2014年第17期145-147,150,共4页

起重船进行海洋作业时,难免会受到风浪的影响,船体随之发生摇摆,使得起重船无法正常作业。船舶摇摆是一个复杂的非线性运动,神经网络具有很好的在线学习预测的能力,对此本文提出一种基于极端学习机ELM算法的轨迹跟踪方法,对起重船的摆... 起重船进行海洋作业时,难免会受到风浪的影响,船体随之发生摇摆,使得起重船无法正常作业。船舶摇摆是一个复杂的非线性运动,神经网络具有很好的在线学习预测的能力,对此本文提出一种基于极端学习机ELM算法的轨迹跟踪方法,对起重船的摆动进行实时跟踪预测,在MATLAB中仿真出跟踪效果图,并与传统的BP神经网络算法对比,得出ELM具有更快更准确的跟踪预测能力,突出了ELM算法的优越性,最后可将此方法用于吊摆控制系统中。 展开更多

关键词 船舶摇摆 elm算法 轨迹跟踪 预测

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自适应噪声对消中的 ELMS 算法及其变步长算法 被引量：4

3

作者 虞晓 胡光锐 吴小滔 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期92-96,共5页

基于对ＬＭＳ算法的研究，提出一种适用于自适应噪声对消（ＡＮＣ）系统的ＥＬＭＳ算法结构，分析比较了ＥＬＭＳ算法与ＬＭＳ算法的统计性能，还提出了一种较为实用的变步长归一化ＭＶＳ－ＡＮＥＬＭＳ算法．大量的计算机模拟仿真论证... 基于对ＬＭＳ算法的研究，提出一种适用于自适应噪声对消（ＡＮＣ）系统的ＥＬＭＳ算法结构，分析比较了ＥＬＭＳ算法与ＬＭＳ算法的统计性能，还提出了一种较为实用的变步长归一化ＭＶＳ－ＡＮＥＬＭＳ算法．大量的计算机模拟仿真论证了新算法的优越性． 展开更多

关键词 elmS算法 信号估计器 ANC 变步长算法

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一种改进的变步长ELMS算法 被引量：8

4

作者 吕振肃 黄石 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期1524-1526,共3页

在简单讨论基小最小均方(LMS)算法的基础上,引入了扩展的最小均方(ELMS)算法,并分析说明了该算法能达到更小的稳态MSE。改进的变步长ELMS算法是在对有用信号的预测中采用了自适应为归一化的的最小均方(NLMS)预测估计器,步长的迭代中引... 在简单讨论基小最小均方(LMS)算法的基础上,引入了扩展的最小均方(ELMS)算法,并分析说明了该算法能达到更小的稳态MSE。改进的变步长ELMS算法是在对有用信号的预测中采用了自适应为归一化的的最小均方(NLMS)预测估计器,步长的迭代中引入遗忘因子λi,利用其与误差信号的加权和来产生新的步长参与迭代。理论分析与计算机仿真结果表明,该算法有较好的收敛性能和较小的稳态失调。 展开更多

关键词 LMS算法 变步长 elmS算法 信号估计器 遗忘因子

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ELMS算法及其变步长算法研究 被引量：3

5

作者 冯存前 张永顺 韩英臣 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2004年第2期77-80,共4页

在分析LMS算法的基础之上,对作为其改进算法的ELMS算法进行了研究,并对二者的性能进行了分析比较,指出了ELMS算法的优越性。进而,提出了一种变步长ELMS算法(VSS-ELMS),理论分析和计算机仿真均表明该算法具有较快的收敛速度和更好的稳态... 在分析LMS算法的基础之上,对作为其改进算法的ELMS算法进行了研究,并对二者的性能进行了分析比较,指出了ELMS算法的优越性。进而,提出了一种变步长ELMS算法(VSS-ELMS),理论分析和计算机仿真均表明该算法具有较快的收敛速度和更好的稳态性能,可以很好地应用于自适应系统中。 展开更多

关键词 LMS算法 elmS算法 变步长 信号估计器

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基于ELMS算法的电网谐波电流检测

6

作者 刘传林 《广东水利电力职业技术学院学报》 2008年第4期55-57,共3页

在LMS自适应滤波方法的基础上,根据电网谐波快速检测的要求,导出实现最优权值快速计算的ELMS(Extrapolated LMS)算法公式,该算法在理论上能更有效地提高谐波检测的精度和检测实时性。理论研究和仿真表明,根据该ELMS算法设计的自适应滤... 在LMS自适应滤波方法的基础上,根据电网谐波快速检测的要求,导出实现最优权值快速计算的ELMS(Extrapolated LMS)算法公式,该算法在理论上能更有效地提高谐波检测的精度和检测实时性。理论研究和仿真表明,根据该ELMS算法设计的自适应滤波系统可实现对电网谐波的快速检测。 展开更多

关键词 电网谐波检测 LMS自适应滤波系统 最优权值elmS快速算法

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一种新的变步长ELMS算法在噪声抵消中的应用

7

作者 张守勇 孙丽君 王香丽 《信息与电子工程》 2010年第6期678-681,共4页

为了寻求高效快速的自适应算法,在ELMS算法基础上,提出了一种用均方误差和误差的相关性来调节步长的混合变步长ELMS(MVSS-ELMS)算法。该算法符合步长调整原则,并在抗噪性、有效性方面有了很大改善,同时具有比传统的LMS,ELMS算法收敛速度... 为了寻求高效快速的自适应算法,在ELMS算法基础上,提出了一种用均方误差和误差的相关性来调节步长的混合变步长ELMS(MVSS-ELMS)算法。该算法符合步长调整原则,并在抗噪性、有效性方面有了很大改善,同时具有比传统的LMS,ELMS算法收敛速度快,稳态失调小等优点。计算机仿真结果表明,新算法在自适应噪声抵消中的综合性能优于LMS及ELMS算法。 展开更多

关键词 自适应滤波 噪声抵消 LMS算法 elmS算法

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ELM神经网络爆堆形态预测模型的研究及应用 被引量：13

8

作者 黄永辉 李胜林 +2 位作者 樊祥伟 王宇涛 周美红 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S1期65-69,共5页

以Moore-Penrose广义逆的定义和欧几里德空间内线性系统的最小二乘范数解原理为基础,运用Extreme Learning Machine(ELM)神经网络———一种快速的前向神经网络学习算法,以Weibull函数的2个控制参数α,β以及松散系数ξ为输出层,提出了... 以Moore-Penrose广义逆的定义和欧几里德空间内线性系统的最小二乘范数解原理为基础,运用Extreme Learning Machine(ELM)神经网络———一种快速的前向神经网络学习算法,以Weibull函数的2个控制参数α,β以及松散系数ξ为输出层,提出了一种预测高台阶抛掷爆破爆堆形态的模型。该预测模型提高了爆堆形态预测的准确度,通过对黑岱沟露天煤矿爆堆形态的预测表明,ELM神经网络高台阶抛掷爆破爆堆形态预测模型的预测准确度高于同期使用BP神经网络预测的结果,更加接近于爆堆实际形态。 展开更多

关键词 elm算法 BP神经网络 爆堆形态 抛掷爆破

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基于核函数的在线序列ELM模型 被引量：2

9

作者 杨乐 杨磊 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2013年第4期516-520,共5页

采用在线序列ELM算法的基本思想,推导出基于核函数的具有在线序列学习模式的ELM算法.算法将黄等人提出的基于核函数的ELM模型与在线序列模式相结合,推导出在线序列模式下加核ELM输出函数模型.与原始ELM算法输出相比更简单且具有在线学... 采用在线序列ELM算法的基本思想,推导出基于核函数的具有在线序列学习模式的ELM算法.算法将黄等人提出的基于核函数的ELM模型与在线序列模式相结合,推导出在线序列模式下加核ELM输出函数模型.与原始ELM算法输出相比更简单且具有在线学习的能力. 展开更多

关键词 在线序列elm算法 最小二乘法 elm分类器 核函数

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改进极限学习机算法在舰船安全性预测中的应用 被引量：3

10

作者 胡晓辉 胡兴 《舰船科学技术》 北大核心 2022年第16期151-154,共4页

舰船在航行过程中受到自然因素、自身因素和水域因素影响易发生安全事故,造成严重程度不同的人员伤亡、直接经济损失和海洋环境污染损失。为保证舰船航行的安全性,采用极限学习机算法对安全性进行预测,借助极限学习机算法泛化性能好、... 舰船在航行过程中受到自然因素、自身因素和水域因素影响易发生安全事故,造成严重程度不同的人员伤亡、直接经济损失和海洋环境污染损失。为保证舰船航行的安全性,采用极限学习机算法对安全性进行预测,借助极限学习机算法泛化性能好、学习速度快等优势,准确得出最优解,提高航行安全性影响因素识别的准确率。本文概述改进极限学习机算法与网络训练流程,提出改进极限学习机算法在舰船安全性预测中的预测流程与模型构建。仿真实验表明,本文提出的算法能够提高舰船安全性识别的准确性和时效性。 展开更多

关键词 elm算法 舰船 安全性预测

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基于改进极限学习机算法的定日镜光斑偏移量预测研究 被引量：2

11

作者 章俊涛 洪凯星 陈乐 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期103-110,共8页

为了提高定日镜反射光斑偏移量预测的准确度,保障定日镜的聚光效果,该文将时间点作为极限学习机(ELM)算法的输入量,并利用粒子群优化算法来优化ELM算法中的权值和阈值,建立基于改进ELM算法的定日镜反射光斑偏移量预测模型。以杭州某地... 为了提高定日镜反射光斑偏移量预测的准确度,保障定日镜的聚光效果,该文将时间点作为极限学习机(ELM)算法的输入量,并利用粒子群优化算法来优化ELM算法中的权值和阈值,建立基于改进ELM算法的定日镜反射光斑偏移量预测模型。以杭州某地所测的296组定日镜反射光斑偏移量样本数据为实例,运用Matlab进行仿真,并与BP算法和ELM算法的预测结果进行对比分析,分析结果表明,改进ELM算法的预测精度更高,可为定日镜反射光斑偏移量预测提供一种有效的方法,同时验证了改进ELM预测模型在降低定日镜反射光斑偏移量方面的可行性,给日后塔式定日镜跟踪误差的校正提供一种新的参考思路。 展开更多

关键词 塔式太阳能热发电 定日镜 粒子群优化 光斑偏移量 elm算法 预测精度

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基于BSA-ELM模型的建筑项目施工成本预测研究 被引量：6

12

作者 洪玉娟 《河北水利电力学院学报》 2023年第1期62-67,共6页

为降低建筑施工项目的管理成本,提出一种基于BSA-ELM的建筑项目施工成本预测模型。首先介绍ELM神经网络算法和BSA算法;其次利用BSA算法的优势对ELM模型进行优化,从而形成一种基于BSA-ELM的预测模型;最后对基于BSA-ELM建筑项目施工成本... 为降低建筑施工项目的管理成本,提出一种基于BSA-ELM的建筑项目施工成本预测模型。首先介绍ELM神经网络算法和BSA算法;其次利用BSA算法的优势对ELM模型进行优化,从而形成一种基于BSA-ELM的预测模型;最后对基于BSA-ELM建筑项目施工成本预测模型进行测试,将其与传统的预测模型进行对比。结果证明,BSA-ELM预测模型的性能更好,预测精度更高。 展开更多

关键词 BSA-elm预测模型 施工成本 BSA算法 elm神经网络算法

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基于自适应选择ELM集成的情感识别

13

作者 敖培 赵四方 +1 位作者 冯志鹏 李延强 《数字技术与应用》 2014年第12期93-94,共2页

为了克服采用基于Boosting算法和Bagging算法生成的个体网络时难以满足误差独立条件的问题,本文提出一种基于局部分类精度估计的自适应ELM集成的方法,即通过估计各个体ELM在未知样本邻域内的分类精度,选择具有最大局部分类精度的个体EL... 为了克服采用基于Boosting算法和Bagging算法生成的个体网络时难以满足误差独立条件的问题,本文提出一种基于局部分类精度估计的自适应ELM集成的方法,即通过估计各个体ELM在未知样本邻域内的分类精度,选择具有最大局部分类精度的个体ELM输出作为分类结果。实验表明,采用本文方法进行情感识别可以获得较好的效果。 展开更多

关键词 elm集成算法 局部分类精度 情感识别

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基于Spark的并行极速神经网络 被引量：4

14

作者 邓万宇 李力 牛慧娟 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2016年第5期47-56,共10页

随着数据规模的快速膨胀,基于单机的串行神经网络结构面临着巨大的计算挑战,难以满足现实应用中的扩展需求.在极速学习机(extreme learning machine,ELM)基础上,基于Spark并行框架提出一种并行的极速神经网络学习方法,以Spark平台特有的... 随着数据规模的快速膨胀,基于单机的串行神经网络结构面临着巨大的计算挑战,难以满足现实应用中的扩展需求.在极速学习机(extreme learning machine,ELM)基础上,基于Spark并行框架提出一种并行的极速神经网络学习方法,以Spark平台特有的RDD高效数据集管理机制对其进行封装,并将大规模数据中的高复杂度矩阵计算进行并行化,实现ELM加速求解,仅需一组Map和Reduce操作即可完成算法的训练.在大量真实数据集上的实验结果表明,基于Spark的并行ELM算法相较于串行ELM获得了显著的性能提升. 展开更多

关键词 极速学习机 神经网络 并行化elm算法 SPARK

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住区太阳能潜力预测模型构建与运用研究

15

作者 史洁 周雨彤 +1 位作者 马玉敏 朱丹 《住宅科技》 2019年第11期53-58,共6页

区域中太阳能应用由于涉及因素多且繁杂,其太阳能潜力研究一直是国内外关注的焦点,尤其是住区形态与太阳能潜力之间的关联度,由于影响因子多、数据处理量大,因而潜力计算精度、耗时以及优化都是深入研究的难点。研究旨在运用ELM算法,依... 区域中太阳能应用由于涉及因素多且繁杂,其太阳能潜力研究一直是国内外关注的焦点,尤其是住区形态与太阳能潜力之间的关联度,由于影响因子多、数据处理量大,因而潜力计算精度、耗时以及优化都是深入研究的难点。研究旨在运用ELM算法,依据多年对住区形态模型库数据的研究积累,对住区形态与太阳能潜力关系模型进行训练,构建了基于住区形态控制指标数值的住区太阳能辐射模型,并运用该模型解析了居住区关键形态参数对太阳能潜力的影响程度。 展开更多

关键词 住区形态 太阳能潜力 预测模型 机器学习 elm算法

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二分法的极端学习机

16

作者 翟敏 高海瑞 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2014年第1期109-112,共4页

基于传统的神经网络理论,并结合原始的ELM算法,提出一种新的确定网络结构的方法,即二分法的极端学习机.该算法无需人为调整任何参数,整个训练过程都是全自动的,这为今后寻求更好地确定网络结构的方法提供了一个好的思路.数值实验结果表... 基于传统的神经网络理论,并结合原始的ELM算法,提出一种新的确定网络结构的方法,即二分法的极端学习机.该算法无需人为调整任何参数,整个训练过程都是全自动的,这为今后寻求更好地确定网络结构的方法提供了一个好的思路.数值实验结果表明,该方法不仅收敛速度快且能获得较紧凑的网络结构,同时还具有较好的泛化能力. 展开更多

关键词 elm算法 二分法 网络结构 隐节点

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地下矿扇形中深孔爆破智能设计系统的开发与应用 被引量：5

17

作者 张耿城 吴凡 +1 位作者 韩荣灿 张兴帆 《现代矿业》 CAS 2021年第3期153-156,共4页

为了克服眼前山地下矿中深孔爆破需要依靠经验设计和大量手工重复绘图的弊端,在前馈神经网络算法的基础上,结合现场实测数据资料,建立了基于改进ELM算法的地下矿爆破参数智能设计模型,并借助CAD二次开发技术,开发了中深孔爆破智能设计... 为了克服眼前山地下矿中深孔爆破需要依靠经验设计和大量手工重复绘图的弊端,在前馈神经网络算法的基础上,结合现场实测数据资料,建立了基于改进ELM算法的地下矿爆破参数智能设计模型,并借助CAD二次开发技术,开发了中深孔爆破智能设计系统。该系统可以根据爆破区域的岩体力学参数实现各种复杂边界条件下的爆破智能设计,并自动计算爆破方量和炸药用量等数据,大大节省工程师的时间和精力,具有高效、快速、精准等优点。将该系统应用于眼前山地下扇形中深孔的爆破设计,取得了较好的应用结果。 展开更多

关键词 中深孔爆破 elm算法 CAD二次开发 爆破智能设计 地下开采

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基于不平衡数据集的蛋白质ATP结合位点集成预测

18

作者 张金涛 《数字技术与应用》 2016年第9期92-93,共2页

集成学习是一种新的机器学习范式,它通过训练若干有差异的学习器,并将它们的预测结果进行合成,相对于单个学习器,集成学习算法可以显著提高学习系统的泛化能力。因此对集成学习理论和算法的研究成为了机器学习领域的一个热点。现在,集... 集成学习是一种新的机器学习范式,它通过训练若干有差异的学习器,并将它们的预测结果进行合成,相对于单个学习器,集成学习算法可以显著提高学习系统的泛化能力。因此对集成学习理论和算法的研究成为了机器学习领域的一个热点。现在,集成学习已经成功应用于航空航天、地震波分析、生物特征识别、医疗诊断等众多领域。但集成学习技术还不成熟,对集成学习的研究还存在很大的进步空间。 展开更多

关键词 腺苷三磷酸 SFLA聚类算法 elm的集成预测算法

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