文件名称:
稳健极限学习机及其在近红外光谱分析中的应用
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文件大小: 611kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-02-12
详细说明：极限学习机(ELM)作为一种单隐层前馈神经网络已成为大数据分析的重要工具。与传统神经网络相比，ELM具有结构简单、学习速度快和推广性较好等优势。但是，ELM 的输出权值是基于最小二乘法估计的，容易夸大离群点和噪声的影响，导致其预测性能的不稳定。提出一种新的稳健的极限学习机——基于最小一乘回归的极限学习机(LAD-ELM)，而且问题被转化为线性规划，能够简单、快速求解其全局最优解。进一步将LAD-ELM 应用于近红外光谱数据建模，构建了基于LAD-ELM 和近红外光谱数据的乌拉尔甘草种子硬实性分析系统。与传统的方法相比，在不同光谱范围的数值实验显示了提出方法的可行性和有效性，为利用近红外光谱和ELM 技术进行种子硬实性研究提供了理论依据和实用方法。
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