针对大规模在线学习问题, 提出一种二维分割贯序正则化超限学习机(BP-SRELM). BP-SRELM以在线贯序超限学习机为基础,结合分治策略的思想,从实例和特征两个维度对高维隐层输出矩阵进行分割,以降低问题求解的规模和计算复杂性, 从而极大地提高对大规模学习问题的执行效率. 同时, BP-SRELM 通过融合使用.Tikhonov正则化技术进一步增强其在实际应用中的稳定性和泛化能力. 实验结果表明,所提出的BP-SRELM不仅具有更高的稳定性和预测精度,而且在学习速度上优势明显,适用于大规模数

针对大规模在线学习问题,提出一种二维分割贯序正则化超限学习机(BP-SRELM).BP-SRELM以在线贯序超限学习机为基础,结合分治策略的思想,从实例和特征两个维度对高维隐层输出矩阵进行分割,以降低问题求解的规模和计算复杂性,从而极大地提高对大规模学习问题的执行效率.同时,BP-SRELM通过融合使用Tikhonov正则化技术进一步增强其在实际应用中的稳定性和泛化能力.实验结果表明,所提出的BP-SRELM不仅具有更高的稳定性和预测精度,而且在学习速度上优势明显,适用于大规模数据流的在线学习与