国家自然科学基金(61075050)
- 作品数：4 被引量：16H指数：2
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- 相关机构：西北大学更多>>
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- 相关领域：理学更多>>
- 在线序列ELM算法及其发展被引量：11
- 2012年
- 目的综述在线序列ELM算法及其改进,为相关研究者提供该研究方向的发展历史和最新结果。方法从在线序列ELM的基本思想与基本理论出发,通过分析总结其优点与不足,概括基于不同角度的在线序列ELM算法改进。结果对在线序列ELM算法及其发展进行了全面系统的分析、归纳和总结。结论在线序列ELM算法的主要发展方向可聚焦于:如何建立新的可调整网络结构的在线序列ELM算法,以及如何提高算法稳定性两个方面。
- 杨乐张瑞
- 关键词：网络结构
- 动态步长情形在线PRP-BP算法的收敛性
- 2012年
- 基于动态步长规则,对在线PRP-BP算法的全局收敛性进行了研究.利用泛函分析理论及点集拓扑理论,证明了动态步长情形在线PRP-BP算法所生成的误差函数序列收敛于误差全局极小值且误差函数梯度序列收敛于零.数值试验不仅验证了所获得收敛结果的正确性,并且比较了不同步长、不同下降方向对在线BP算法性能的影响.实验结果表明,动态步长情形在线PRP-BP算法不仅具有更快的收敛速度,而且算法性能也更优.
- 张瑞王伟刘作志
- 关键词：收敛性
- 极限学习机(ELM)网络结构调整方法综述被引量：5
- 2014年
- 从原始ELM算法和增长结构ELM算法(I-ELM)的基本思想与基本理论出发,分析其优点与不足,概括基于不同角度所改进的网络结构调整方法,包括结构增长型算法、结构递减型算法和自适应型算法三大方面.最终对极限学习机(ELM)中网络结构的各种调整方法进行综述,为相关研究者提供该研究方向的发展历史和最新结果.
- 翟敏张瑞王宇
- 关键词：网络结构隐节点
- 基于在线序列ELM算法的高效股票预测
- 2012年
- 传统的股票预测方法通常采用前一段时间的股票价格预测后一段时间的股票价格.本文提出了一种仅用前一天的股票数据预测后一段时间的股票数据的新方法,先对股市收集到的原始数据进行错位排序,然后采用在线序列ELM算法进行预测.预测结果显示,这样不仅预测精度高,而且速度也很快.
- 杨乐张瑞
- 关键词：最小二乘法股票预测
