%0 Journal Article
%A 丁义明
%A 孙浩艺
%A 王传美
%T 基于隐藏层输出矩阵的极限学习机算法优化
%D 2021
%R 10.11772/j.issn.1001-9081.2020111791
%J 计算机应用
%P 2481-2488
%V 41
%N 9
%X 针对极限学习机(ELM)中隐藏层到输出层存在误差的问题,通过分析发现误差来源于求解隐藏层输出矩阵H的Moore-Penrose广义逆矩阵Η†的过程,即矩阵H†H与单位矩阵有偏差,可根据偏差的程度来选择合适的输出矩阵H以获得较小的训练误差。根据广义逆矩阵和辅助矩阵的定义,首先确定了目标矩阵H†H和误差指标L21范数,其次通过实验分析表明H†H的L21范数与ELM的误差呈显著线性相关,最后通过引入Gaussian滤波对目标矩阵进行降噪处理,由此有效降低了目标矩阵的L21范数,同时降低了ELM的误差,达到优化ELM算法的目的。
%U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2020111791