基于信赖域Newton 算法的ELM网络

针对极端学习机(ELM) 网络伪逆输出权值计算方法的运算复杂度制约其训练速度问题, 提出一种基于信赖 域Newton 算法的新型ELM网络(TRON-ELM), 并采用信赖域Newton 算法求解ELM网络的输出权值. 该算法首先 构造一个ELM网络代价函数的Newton 方程, 并将其作为一个无约束优化问题, 采用共轭梯度法求解, 避免了求代价 函数Hessian 矩阵逆的运算, 提高了训练速度, 信赖域条件的存在保证了算法的整体收敛性. 仿真实验结果验证了所 提出方法的有效性.