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论文研究具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用.pdf

上传者: 2020-05-18 06:19:40上传 PDF文件 604.5KB 热度 22次
论文研究-具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机及其应用.pdf,  针对集成在线序贯极端学习机(EOS-ELM)预测精度不高和动态适应性差的问题,提出一种具有选择与补偿机制的加权集合序贯极端学习机.该加权集合序贯极端学习机在序贯学习过程中,通过对当前预测模型精度的判断决定是否进行递推更新操作,同时为提高预测模型的动态跟踪能力,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除;然后,利用E
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